arXiv ID:
2607.08025
arXiv 提交日期: 2026-07-09
PGD-NO:一种基于预计算几何分解的神经算子,用于三维百万级物理仿真 / PGD-NO: A Neural Operator with Precomputed Geometry Decomposition for 3D Million-scale Physics Simulations
1️⃣ 一句话总结
该论文提出了一种名为PGD-NO的新型神经网络方法,通过将几何编码过程提前到预计算阶段,并使用迭代分解技术提取几何特征,使得在单个计算设备上也能高效处理超过千万节点的三维大规模物理仿真,从而突破了传统方法因显存限制而无法处理高分辨率网格的瓶颈。