本研究探讨了平滑粒子流体动力学（SPH）中的粒子聚类现象，提出了一种基于图神经网络（GNN）的模拟器，以增强训练和推理性能。文章还介绍了流体动力学与深度学习结合的框架，展示了计算流体力学求解器JAX-Fluids在单相和两相流模拟中的高性能和多功能性。