Feb, 2020

利用图网络学习模拟复杂物理现象

TL;DR本研究提出了一种基于图神经网络的模拟器框架,通过学习信息传递来模拟包括流体、刚性固体和可变形材料在内的各种复杂物理现象,模型从单一粒子预测到测试时的数千个粒子,并且能够处理不同的初始条件和数万个时间步骤,具有较强的可靠性与预测能力。