用于双曲传输图神经求解器的 CFL 感知边设计

研究提出将 Courant-Friedrichs-Lewy (CFL) 信号作为边局部特征融入图神经网络（GNN），以增强双曲偏微分方程建模能力。 在架构不变的前提下，当边缘信息明确分离方向与空间尺度时，CFL 条件化使最终步骤误差降低 10.4% 至 14.4%，且随步长增加改善幅度扩大。 该设计原则表明 CFL 调制需基于已分离的交互方向，从而有效抑制激波附近的数值振荡。