NEXUS 论文提出神经能量场建模接触密集3D动力学
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NEXUS 论文提出神经能量场建模接触密集3D动力学
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AI 综述
Qizhen Ying 等作者在 arXiv:2606.15015 发布 NEXUS，一个用于接触密集型 3D 物体动力学的神经能量场框架。 该框架受 Hamiltonian Neural Networks 启发，通过标量能量项和学习的 Rayleigh 式耗散项建模运动，其中重力、弹性形变等保守效应与阻尼、冲击能量损失等非保守效应可叠加组合。
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最新进展11月14日 13:00
NEXUS：面向物理一致接触密集型 3D 物体动力学的神经能量场框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AINEXUS：面向物理一致接触密集型 3D 物体动力学的神经能量场框架
arXiv 论文提出 NEXUS，一个用于接触密集型 3D 物体动力学的神经能量场框架。它受 Hamiltonian Neural Networks 启发，通过标量能量项和学习的 Rayleigh 式耗散项来建模运动，保守效应（重力、弹性形变）与非保守效应（阻尼、冲击能量损失）可叠加组合。
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