背景と研究動機 物理学において、流体の動きを理解することは、我々の環境を理解し、そこにどのように相互作用するかを理解するために不可欠です。しかし、従来の流体シミュレーション方法は高い計算要求のため、実際の応用において限界があります。近年、物理学駆動のニューラルネットワークは、複雑な自然現象を理解するための有望なデータ駆動型方法と見なされています。本論文の著者はスムースパーティクルハイドロダイナミクス（SPH）法に触発され、流体シミュレーションにおける全体制御と物理法則の制約との間のバランスの問題を解決するため、注意機構に基づく二重パイプラインネットワーク構造「DualFluidNet」を提案しました。 論文情報の出典 本論文は西安交通大学ソフトウェア工学学院のYu Chen、Shuai Zh...