यह शोधपत्र यूनिसॉल्वर प्रस्तुत करता है, जो एक सामान्य-उद्देश्य वाला न्यूरल नेटवर्क-आधारित PDE सॉल्वर है जो आंशिक अवकल समीकरणों (PDE) की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने में सक्षम है। मौजूदा न्यूरल नेटवर्क-आधारित PDE सॉल्वर विशिष्ट PDE या गुणांकों के एक सीमित समूह तक सीमित हैं, जिसके परिणामस्वरूप सामान्यीकरण प्रदर्शन कमज़ोर होता है। यूनिसॉल्वर, PDE समाधानों की गणितीय संरचना का लाभ उठाकर PDE घटकों, जैसे समीकरण प्रतीकों और सीमा स्थितियों, को डोमेन- और बिंदु-विशिष्ट स्थितियों के रूप में एक ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल में लचीले ढंग से एकीकृत करता है। विविध डेटा पर प्रशिक्षित, यूनिसॉल्वर तीन बड़े पैमाने के बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमताओं का प्रदर्शन करता है। स्रोत कोड GitHub पर उपलब्ध है।
