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研究用强加结构与学习物理构建稳定反事实世界模型
论文探讨世界模型需要多少硬编码物理结构、多少系统物理可从数据学习，以同时满足耗散、参数干预响应、超长时程稳定与扰动鲁棒四项性质。方法通过固定可逆算子从学习能量梯度生成动力学，并限制能量类别。在电磁腔、粒子网格与浅水流体上，约九千参数模型即可恢复本构函数并泛化到未见干预值，而无结构同容量模型表现接近…
arXiv cs.LG31 天前
#物理仿真
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PolyBridgeBench：多模态LLM桥梁设计基准
论文提出PolyBridgeBench，一个可执行的多模态桥梁设计基准，模型需根据视觉场景与工程约束生成完整节点-构件-材料拓扑，并通过确定性合法性检查与动态物理仿真。仿真失败后返回时序视觉证据，在固定交互预算下评估修复能力。对六种代表性MLLM在189个关卡上的实验显示，确定性有效性与动态成功之…
arXiv cs.AI42 天前
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研究：守恒与因式分解可修复物理世界模型两类失效
论文揭示物理世界模型的两类失效需要不同结构补救：用辛积分器演化学习到的能量可保持长时程轨迹稳定达训练视界的100倍，而显式线性因子分解编码物理耦合则让模型能跟随未见过的耦合符号。两者可分离，构成物理世界模型的具体设计原则。
arXiv cs.LG45 天前
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ML-IST 用机器学习加速内球树碰撞检测构建
复杂非凸物体的碰撞检测是物理仿真与机器人瓶颈。研究提出 ML-IST，将叶球生成重构为单次集合预测问题，用网络从体素几何预测内接球候选，并以可微覆盖反馈修正。单 GPU 实现比单核 CPU 构建快 2.0-2.6 倍，集成进 Jolt Physics 与 Bullet 后在 alpha-puzzl…
arXiv cs.LG13 天前
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Sculpt：城市风场预测的嵌套势框架
论文针对神经代理预测城市风场时难以保证局部质量守恒与壁面不可渗透性的问题，提出嵌套势框架 Sculpt。它通过三维交错网格上体积矢量势的离散旋度生成无散度速度更新，并用共享标量势约束边界值以强制不可渗透性，无需逐步压力投影。作者同时发布 UrbanWindFlow 大涡模拟数据集以联合评估精度与运…
arXiv cs.LG26 天前
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基于神经算子的端壁气膜冷却泛化预测
研究提出物理增强的神经算子框架 SDNO，将涡轮端壁温度场预测分为子部件计算与叠加两阶段，并采用符号距离函数编码气孔位置。模型仅用 1-5 个气孔的样本训练，却能准确预测训练中未见的 10-20 个气孔冷却布局。相比全监督基线，该方法提升了预测精度与泛化能力。
arXiv cs.LG34 天前
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图网络学习粗步长动力学与内部力学响应
论文提出 Newmark-β-DGN，一种结合计算力学结构的图神经网络框架，通过半隐式更新与算子加权虚拟枢纽实现系统级耦合。在可变形梁、人体运动与蛋白质动力学任务中，该框架支持粗时间步长下的长时程预测，且无需力或本构关系监督即可推断出与独立计算吻合的髋膝关节力矩及刚度切线结构。
arXiv cs.LG35 天前