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Smoothed-particle hydrodynamics
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基于PyTorch的新型SPH求解器支持深度学习集成
研究人员开发了CraftSPH，一个使用PyTorch构建的新型可微分平滑粒子流体动力学（SPH）求解器。该框架旨在实现高精度和可组合性，允许直观地构建和扩展各种数值方案。通过支持自动微分，CraftSPH能够应用于物理参数估计以及将SPH求解器与深度学习模型集成。
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新型神经粒子元胞自动机学习自组织动力学
研究人员推出了一种名为神经粒子元胞自动机（NPA）的新型框架，该框架将神经元胞自动机（NCA）扩展到了动态粒子系统。与传统的NCA不同，NPA将每个细胞视为一个具有连续位置和内部状态的粒子，并通过共享的神经规则进行更新。这种方法通过关注活动区域，实现了粒子个体行为和计算效率。为了处理动态粒子邻域的复杂性，该系统利用了可微分的平滑粒子流体动力学（SPH）算子，并通过CUDA加速，从而实现了可扩展的训练。NPA在形态发生、点云分类和纹理合…