背景与研究动因 在物理学中，了解流体运动对于理解我们的环境以及我们如何与其进行交互至关重要。然而，传统的流体模拟方法由于其高计算需求，在实际应用中存在局限性。近年来，物理学驱动的神经网络被认为是一种有前途的数据驱动方法来理解复杂的自然现象。本文的作者受到平滑粒子流体动力学（SPH）方法的启发，提出了一种基于注意力机制的双管道网络架构——DualFluidNet，用于解决流体模拟中的全局控制和物理定律约束之间平衡的问题。 论文信息来源 本文由来自西安交通大学软件工程学院的Yu Chen、Shuai Zheng、Menglong Jin、Yan Chang和Nianyi Wang撰写，发表在2024年《Neural Networks》期刊上。该论文提出并探讨了一种创新的3D流体模拟方法。 研究方...