PDE-JEPA：面向参数化 PDE 的潜动力学建模预测式表征学习

PDE-JEPA 提出用预测式表征预训练替代重构式目标，用于参数化 PDE 动力学建模。该方法先用掩码潜变量预测训练编码器，再通过几何投影器对齐潜轨迹几何与物理场演化几何，并用物理结构化潜预测器将动力学分解为参数无关演化与参数相关响应。在九个 PDE 基准上，分布内平均超越现有 SOTA 33.4%，外推到未见参数时平均提升 51.4%。