一种大规模非结构化网格约减及物理场重构方法

本发明公开了一种大规模非结构化网格约减及物理场重构方法，具体包括：对待处理数据进行预处理，获取初始处理数据；对初始处理数据进行多次迭代优化，在每次迭代优化后进行收敛判定，当迭代优化停止后，获取网格优化结果数据；将网格优化结果数据划分为多个子块数据，通过隐式神经网络模型对子块数据进行训练，对隐式神经网络模型的神经元数量进行动态调整；通过训练并验证后的隐式神经网络模型，对网格优化结果数据执行物理场重构操作，获取重构结果。本发明提供的方法能够在同时高效简化网格并准确重构物理场信息，进而满足大规模非结构化网格数据处理的需求。