MeshGraphNets是一种基于图神经网络的框架，专用于物理系统仿真。研究提出了多种深度学习方法，包括基于PointNet的流场预测和新颖的“bi-stride”池化策略，显著提升了计算效率和准确性。此外，研究探讨了复杂几何形状下的流体动力学建模及其可解释性，提出了新的几何表示方法和混合模型PI-MGNs，以解决非稳态偏微分方程的模拟问题。