PatternFormer: Learning Multiple Solution Patterns in Reaction--Diffusion Systems
O PatternFormer é um framework baseado em grandes modelos de linguagem que supera as limitações de valor único dos substitutos neurais existentes ao transformar soluções coexistentes não ordenadas em sequências canônicas, permitindo a geração autorregressiva de conjuntos completos de soluções para sistemas de reação-difusão não lineares, incluindo estados fisicamente válidos além dos dados de treinamento.