精选理由
对于从事地球科学模拟或物理仿真的研究者，COGENT 解决了不规则网格上长期预测不稳定的痛点，且支持任意时间点查询，值得在气候建模或工程仿真中尝试。
COGENT 是一种结合图神经网络和神经常微分方程（Neural ODE）的连续时间仿真器，专为不规则地理空间网格上的长期物理预测设计。它通过图编码器处理历史系统状态和外部强迫，生成上下文向量来初始化潜在神经ODE，从而在连续时间域中预测未来状态。该模型支持任意时间点的查询，无需逐步反馈预测状态，显著提升了长期预测的稳定性。在冰盖模拟任务中，COGENT 优于传统自回归图模型，展示了其在需要稳定长时预测场景中的潜力。
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COGENT 是一种结合图神经网络和神经常微分方程（Neural ODE）的连续时间仿真器，专为不规则地理空间网格上的长期物理预测设计。它通过图编码器处理历史系统状态和外部强迫，生成上下文向量来初始化潜在神经ODE，从而在连续时间域中预测未来状态。该模型支持任意时间点的查询，无需逐步反馈预测状态，显著提升了长期预测的稳定性。在冰盖模拟任务中，COGENT 优于传统自回归图模型，展示了其在需要稳定长时预测场景中的潜力。
In this work, we present COGENT, a continuous graph emulator with Neural Ordinary Differential Equations for long-term physical forecasting on irregular geospatial meshes. COGENT encodes a finite history of system states…