#111論文等共有 1451[ICLR'25 under review] 複雑な形状の表面を流れる非圧縮性流体をエネルギー散逸なくシミュレーションする手法を提案。Implicit neural representation (INR) と closest point method (曲面上のdiv-free vector field を構成できる微分幾何の定理) がベース。メモリ消費と精度の面で従来手法より良い。

関連研究：

- "Implicit Neural Spatial Representations for Time-dependent PDEs" ([ICML'23] INRを利用してPDEを解く。

- "Neural Conservation Laws: A Divergence-Free Perspective" ([NeurIPS'22] Divergence-free DNN architecture の提案。
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