APPSolver：面向非结构化网格的自适应补丁划分流场预测
原始标题 / APPSolver: Adaptive Patch Partitioning for Point-Wise Ship Flow Prediction on Unstructured Meshes
该研究提出APPSolver，一种基于自适应补丁划分（APP）的点状流场预测框架，旨在降低船舶水动力学计算成本。新方法使用确定性四叉树表示，在船体附近使用更细的划分，远处使用更粗的划分，并通过下采样和恢复实现高效预测。实验表明，APP具有计算优势，但预测精度并非全面超越基线，为平衡精度与效率提供了新视角。
01 摘要
本文介绍APPSolver，其核心为自适应补丁划分（APP），一种基于四叉树的表示方法，用于处理船舶CFD模拟中的非均匀点集。APP在船体附近分配更细的补丁，远处更粗，并通过下采样和恢复实现高效预测。在修正的评估协议下，APP-Transformer在计算成本（1.815 GFLOPs，1.309 ms）上显著低于基线，且与均匀划分相比，MAE降低16.4%-24.9%。然而，简单持久性基线在一步预测MAE上更低，表明APP的益处主要在计算效率而非预测精度。作者指出，当前绝对下一步目标无法实现长期动力学准确预测。
02 关键点
- 提出APPSolver，基于自适应补丁划分（APP）的点状流场预测框架
- APP使用确定性四叉树表示，船体附近细划分，远处粗划分
- 修正评估协议：按时间顺序划分数据，重用训练集归一化统计，报告三个种子结果
- APP-Transformer计算成本为1.815 GFLOPs和1.309 ms每次前向
- 与均匀划分相比，APP降低MAE 16.4%-24.9%
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