复杂系统的神经图模拟器

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了大规模数值模拟在复杂系统动态研究中的计算限制问题。提出的神经图模拟器（NGS）利用图神经网络，提供了一种统一框架，以在不同拓扑和规模的动态系统中进行高效模拟。研究显示，NGS在计算效率方面优于传统方法，能够处理噪声和缺失数据，其在交通流预测中的应用展示了其卓越的准确性。

本文探讨了图神经网络（GNN）在识别粗粒化动力系统中的非马尔科夫建模框架。研究表明，GNN需至少进行2K步消息传递，以考虑K-跳动力学相互作用。通过数值演示，验证了该GNN结构在不同图拓扑下的预测能力。

图拓扑 图神经网络 模拟器 消息传递 粗粒化动力系统 非马尔科夫建模
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