論文の概要: Discovering Message Passing Hierarchies for Mesh-Based Physics Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03779v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 15:18:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 16:30:33.246186
• Title: Discovering Message Passing Hierarchies for Mesh-Based Physics Simulation
• Title（参考訳）: メッシュ型物理シミュレーションのためのメッセージパッシング階層の発見
• Authors: Huayu Deng, Xiangming Zhu, Yunbo Wang, Xiaokang Yang,
• Abstract要約: DHMPを導入し,異なるノード選択手法を用いてメッセージパッシングネットワークの動的階層を学習する。 本実験はDHMPの有効性を実証し,近年の固定階層型メッセージパッシングネットワークと比較して平均22.7%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.89682310797067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks have emerged as a powerful tool for large-scale mesh-based physics simulation. Existing approaches primarily employ hierarchical, multi-scale message passing to capture long-range dependencies within the graph. However, these graph hierarchies are typically fixed and manually designed, which do not adapt to the evolving dynamics present in complex physical systems. In this paper, we introduce a novel neural network named DHMP, which learns Dynamic Hierarchies for Message Passing networks through a differentiable node selection method. The key component is the anisotropic message passing mechanism, which operates at both intra-level and inter-level interactions. Unlike existing methods, it first supports directionally non-uniform aggregation of dynamic features between adjacent nodes within each graph hierarchy. Second, it determines node selection probabilities for the next hierarchy according to different physical contexts, thereby creating more flexible message shortcuts for learning remote node relations. Our experiments demonstrate the effectiveness of DHMP, achieving 22.7% improvement on average compared to recent fixed-hierarchy message passing networks across five classic physics simulation datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、大規模メッシュベースの物理シミュレーションの強力なツールとして登場した。 既存のアプローチでは、主に階層的なマルチスケールメッセージパッシングを使用して、グラフ内の長距離依存関係をキャプチャする。 しかし、これらのグラフ階層は通常固定され、手動で設計され、複雑な物理系に存在する進化力学に適応しない。 本稿では,DHMPと呼ばれる新しいニューラルネットワークを導入し,異なるノード選択手法を用いてメッセージパッシングネットワークの動的階層を学習する。 鍵となるコンポーネントは異方性メッセージパッシング機構であり、レベル内の相互作用とレベル間の相互作用の両方で動作する。 既存の方法とは異なり、グラフ階層内の隣接ノード間の動的特徴の非一様アグリゲーションを指向的にサポートする。 第二に、異なる物理的コンテキストに応じて次の階層のノード選択確率を決定することにより、リモートノード関係を学習するためのより柔軟なメッセージショートカットを生成する。 本実験はDHMPの有効性を実証し,従来の5つの物理シミュレーションデータセットを用いた最近の固定階層メッセージパッシングネットワークと比較して平均22.7%改善した。

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