基于主从图神经网络的拓扑一致模型等几何分析重用方法

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摘 要：目前，基于深度学习的偏微分方程求解工作聚焦于固定几何区域，存在难以适配几何模型实时变化的问题，因此提出了一种基于主从图神经网络的拓扑一致模型等几何分析重用方法。该方法利用图神经网络预测偏微分方程的解。在自制数据集上进行实验验证，结果表明，即使在复杂几何模型上预测复杂方程，该方法仍能将数值解的相对误差控制在10%以内。（剩余12584字）

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