本研究提出了一种新颖的格子玻尔兹曼方法（LBM）与图神经网络（GNN）结合的方案，旨在提高流体动力学模拟的数值稳定性和准确性，并在高雷诺数下保持良好的守恒特性。
本研究提出了一种新颖的格子玻尔兹曼方法（LBM）与图神经网络（GNN）结合的方案。
该方案旨在提高流体动力学模拟的数值稳定性和准确性。
研究表明，GNN增强的LBM在高雷诺数下能够保持良好的守恒特性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
