用于解决大规模问题的多级图神经网络预处理器

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该研究介绍了一种新颖的预处理器，将 GNN 模型与多级域分解框架结合起来，以提高 Krylov 方法的效率，并产生一个混合求解器，可以以任何所需的精度收敛。

该文章介绍了一种新颖的图重连接技术，用于解决大网格上时态独立的偏微分方程的数据驱动神经PDE求解器的挑战。实验结果显示，基于GNN的方法为不规则网格上的时态独立的偏微分方程设定了新的性能标准，并通过图重连接策略提升了基线方法的性能。

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