近年来，深度学习在科学计算领域的应用引发了广泛关注。从气象预测到材料科学，基于数据驱动的神经网络模型正在重塑传统计算方式。然而，面对复杂场景，现有方法仍存在诸多限制。清华大学的研究团队近期提出了一种创新的空间调控方法——GridMix，为偏微分方程（PDE）求解带来了突破性进展。