arXiv · Machine Learning· Edward Berman, Luisa Li, Jung Yeon Park, Robin Walters·2026-10-28 12:00· 9 小时前AI 评分37

动力学模型中的平滑性误差及其规避方法

Smoothness Errors in Dynamics Models and How to Avoid Them

AI 导读

研究系统分析了不同图神经网络（GNN）用于动力学建模时的平滑效应，并证明 unitary 卷积会损害此类任务的性能。作者提出 relaxed unitary 卷积，以平衡平滑性保留与物理系统的自然平滑，并将其从图推广到网格；在复杂网格上的热方程、波动方程及天气预报实验中，该方法优于多种基线。