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TOOL · CL_82682 · Jun 10 · 04:00

自回归图神经网络高效采样多面体三角剖分用于弦理论

研究人员开发了 `dualGNN`，一种自回归图神经网络，用于对凸多面体进行精细、规则的三角剖分采样。该模型在一个广义对偶图上运行，并且对某些对称性具有不变性，从而确保了多边形的均匀采样。`dualGNN` 计算效率高，所需的训练时间和资源最少，并已成功应用于弦理论，对 Calabi-Yau 三维流形进行均匀采样。