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GNN + Transformer + 物理约束

/learn/gn-crash

图神经网络 + 物理感知 Transformer · 系统掌握 AI 碰撞降阶的完整技术栈

7
章节
35
闪卡
56
章节题
14h
预计

modules4 大功能模块

课程主页

7 章进度跟踪 · 章节地图 · 学习仪表盘

闪卡复习

35 张 SM-2 间隔重复 · 跨 7 章

章节测验 + 期末

5 种题型 · 70%/80% 通过 · 3 次答题

错题本

自动收集 · 重做 · 标记掌握

7 章课程地图

01

第 1 章 · 碰撞仿真与降阶基础

ROM 思想 · GNN 优势

02

第 2 章 · GNN 核心

GCN · GAT · GraphSAGE · EPD

03

第 3 章 · Transformer 与长程依赖

注意力 · Transolver

04

第 4 章 · 物理约束与 PINN

PDE 残差 · PhyGNNet

05

第 5 章 · 混合架构与前沿

GNS · MeshGraphNet · 接触建模

06

第 6 章 · 工具框架与数据集

PyG · DGL · JAX · ΦFlow

07

第 7 章 · 实战:弹簧-质点系统

DOE · 训练 · 可视化

使用说明

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  • 所有进度、笔记、闪卡评分保存在浏览器 localStorage(不联网)
  • 包含 PyG / DGL / JAX 等工具栈介绍 · 实战章有弹簧-质点系统完整实现路径
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