该研究提出了改进图形U-Net体系结构的新方法，克服了传统深度学习方法在复杂几何形状和非结构化网格方面的局限性。研究还探讨了图形U-Net在转导学习和归纳学习方面的应用。

MeshGraphNets在未见几何体流体动力学中的泛化能力
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