TrajectoryFlowNet物理信息学习模型提出

Wan等人提出了一种名为TrajectoryFlowNet的物理信息学习模型，该模型能基于极少的轨迹测量数据，同时预测长距离粒子路径和流场，已在模拟和血液流动实验中验证。 该模型结合了拉格朗日和欧拉方法，为流体力学和生物流体研究中的流场建模提供了新的数据效率解决方案。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。