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研究团队提出多输入图神经算子MIGONet

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AI 综述

2026年11月5日，研究人员在arXiv发布论文，提出多输入图神经算子MIGONet。该模型借助离散制造解方法，无需求解偏微分方程即可完成训练。在数据生成效率方面，针对10,000个样本，该方法将生成时间从参考迭代FDM的486.65秒大幅降至3.15秒。此外，在弯曲导线与高斯光斑加热测试中，MIGONet的平均相对温度误差分别仅为10.31%和10.64%，预测精度显著优于MIONet的45.97%与48.34%。

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报道时间线

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11月5日

13:00
arXiv cs.LG
MIGONet：基于无求解器离散制造解训练的多输入图神经算子
研究人员提出多输入图神经算子 MIGONet，借助离散制造解方法无需求解偏微分方程即可完成训练。针对 10,000 个样本，该方法将数据生成时间从参考迭代 FDM 的 486.65 s 降至 3.15 s。在弯曲导线与高斯光斑加热测试中，MIGONet 平均相对温度误差仅为 10.31% 和 10.64%，显著优于 MIONet 的 45.97% 与 48.34%。

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