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BENO
数据集描述
BENO 数据集来源于 ICLR 2024 论文 BENO: Boundary-Embedded Neural Operators for Elliptic PDEs，面向复杂边界条件下的椭圆型偏微分方程求解。数据包含四角、三角、两角、单角和无角等随机边界几何，并统一为 32 x 32 网格分辨率。
论文：BENO: Boundary-Embedded Neural Operators for Elliptic PDEs
数据集支持的任务
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 椭圆 PDE 求解 | 根据边界条件和方程右端项预测解场。 |
| 边界条件研究 | 比较 Dirichlet 和 Neumann 边界条件下的求解效果。 |
| 几何泛化评测 | 评估模型在不同随机边界形状上的泛化能力。 |
| 神经算子研究 | 为 BENO 等算子模型提供统一训练和评测数据。 |
数据集的格式和结构
数据按边界条件组织：
data/
Dirichlet/
Neumann/
每类边界条件包含以下六种配置：N32_0c、N32_1c、N32_2c、N32_3c、N32_4c 和 N32_mix。每种配置包含 1,000 个 float64 样本：
| 文件 | shape | 说明 |
|---|---|---|
BC_<prefix>_all.npy |
[1000, 128, 4] |
边界坐标、边界值及边界特征。 |
RHS_<prefix>_all.npy |
[1000, 1024, 4] |
32×32 网格上的坐标、源项和单元状态。 |
SOL_<prefix>_all.npy |
[1000, 1024, 1] |
椭圆 PDE 解场。 |
数据集使用方式
本数据集适配 OneScience-Sugon/BENO 模型。下载数据集和模型：
hf download --dataset OneScience-Sugon/beno --local-dir ./data
OneScience 官方信息
| 平台 | OneScience 主仓库 | Skills 仓库 |
|---|---|---|
| Gitee | https://gitee.com/onescience-ai/onescience | https://gitee.com/onescience-ai/oneskills |
| GitHub | https://github.com/onescience-ai/OneScience | https://github.com/onescience-ai/oneskills |
引用与许可证
- BENO 原始论文：BENO: Boundary-embedded Neural Operators for Elliptic PDEs
- 本数据集基于 BENO 原始数据集整理与转换，使用时应遵循原始项目公布的许可要求。