无网格偏微分方程求解

在神经形状表示上学习求解偏微分方程

Learning to Solve PDEs on Neural Shape Representations

提出一种无需网格、直接在神经形状表示上求解表面偏微分方程的可微局部更新算子，可替代传统网格提取+残差训练流程，为几何处理、物理仿真与神经渲染提供端到端可微工具。