Токенизация меш-национально: переработка базовых моделей в неструктурированные данные

arXiv: 2610.12618v1 Annualce Type: кросс-бюллетени: модели физики являются все более популярным подходом к созданию разнородных эмуляторов для многофункциональных систем. Для этого требуются символические слои, которые поднимают физические данные поля в латентное представление, пригодное для динамической обработки. Типичным выбором для этого слоя является коммуляционный энкодер, который обеспечивает сбор информации о поле с учетом особенностей местности и может быть очень эффективно подготовлен. Однако этот выбор не может быть применен к большому классу научных вычислительных проблем, когда данные представлены на неструктурированных ячеках, например имитации по областям с изогнутыми границами. Такие данные, как правило, требуют создания архитектуры графической нейронной сети, которая более дорогостояща для подготовки и в используемой форме кодировки информации по сравнению с CNN, что ограничивает возможность перевода физических эмуляторов между этими режимами данных. В этой работе мы представляем Mesh-Native Controlution (MNC) — символично известной местности.