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1-1 用于学习模拟的图形神经网络.pdf

上传人: 云闲 编号:102396 2021-01-01 61页 5.13MB

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本文主要探讨了图神经网络(GNN)在大型模拟仿真中的应用,包括科学工程、图形物理仿真、油藏模拟以及激光等离子体相互作用模拟。文章指出,GNN能够有效捕捉系统本质动态,实现大规模复杂系统的速度提升和误差传播缓解。核心数据包括:1)激光等离子体模拟中,非热粒子占比小,却携带系统大部分能量;2)通过图神经网络模拟,实现了超过100倍的计算加速。总体而言,GNN在模拟仿真领域展现出强大的表达能力和泛化能力。
"GNN在大型模拟中的挑战是什么?" "如何使用GNN提高物理模拟的效率?" "GNN在图形模拟和地质模拟中的应用有哪些?"
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