图注意力Transformer网络的自适应网格划分

摘要： 针对有限元分析中自适应网格划分面临的计算精度与效率协同优化难题，本研究提出基于注意力融合机制的GTF-Net框架。该模型创新融合图注意力网络与Transformer架构，通过多头交叉注意力模块实现局部几何特征与全局物理场的动态耦合，增强对奇异场及复杂边界的表征能力。经光波导传输和贝塞尔函数双案例验证，相较传统Scikit-FEM (skFem)方法，GTF-Net在保持计算效率... （共13页）