SAD-KD

SAD-KD（Structure-Anchored Frequency-Decoupled Knowledge Distillation） 是一个面向偏微分方程（PDE）反问题的结构锚定频域解耦蒸馏框架，旨在解决物理参数反演中普遍存在的参数不可辨识性问题——即不同的物理参数组合可能产生完全相同的观测数据，导致模型无法唯一确定真实参数。