graph-nn-physics：图神经网络的可微物理模拟

图神经网络的微分物理模拟 这是用PyTorch编写的“的实现。 目前，基本的2D模拟效果很好。 我没有时间训练模型超过40万个时间段，因此当前结果没有像将网络训练到20M个时间段时那样完美。 在给出初始位置和五个先前速度后，以下是网络预测的一些示例： 如您所见，到目前为止，网络还没有完全学会尊重边界，并且由于某些原因，远离其他粒子的粒子会以奇怪的方向飞走（这可能是由于网络对没有粒子的粒子缺乏经验）边缘连接到他们）。 但是，它具有正确的想法，并且大多数模拟看起来都是合理的。 我预计该网络可能无需修改就可以使用3D数据集，但是训练这样的网络需要比我可以使用的tesla v100或RTX 3090更多的VRAM。 我确实有计划在某个时间在TPU上进行培训。 一旦有时间在2D水数据集上训练更多的10M纪元网络，我将发布更多的GIF（我尚未设置粒子嵌入）。 开始运行python -m gra