基于多尺度图神经网络的复杂物理系统的模拟仿真方法

本发明提出基于多尺度图神经网络的复杂物理系统的模拟仿真方法，该方法基于网格图，包括仅上采样与自适应消息传递两个关键技术。所述的仅上采样技术，在算法早期为图神经网络提供更大的感受范围，提高图神经网络的消息传递效率。所述的自适应消息传递技术，在不同方向上进行特定次数的消息传递，克服现有基于网格图的图神经网络的消息传递循环问题以及减轻过度平滑问题。相比于已有的图神经网络方法，本发明实现了更高的复杂物理系统的模拟仿真准确率，显著减少了复杂物理系统的模拟仿真计算开销。