本研究提出了一种新颖的物理信息消息传递神经网络框架，结合高阶拓扑复合体，以解决刚体相互作用的模拟困难。该方法显著提高了刚体动力学建模的准确性和泛化能力，具有广泛的科学和工程应用潜力。

Physics Meets Topology: Physics-Informed Topological Neural Networks for Learning Rigid Body Dynamics
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