研究人员通过三维粒子空间坐标构造图结构，以静态和动态图神经网络结合的方式学习粒子分布的多尺度特征，并依据最优传输思想挖掘两帧粒子之间的匹配关系，打造出面向复杂流场观测的普适“数学智能显微镜”，解决了湍流可视化大规模示踪粒子群匹配的定量刻画难题。GotFlow3D与传统粒子跟踪测速算法结合，可极大地提高复杂场景下粒子跟踪匹配的精度和可靠性。

信息来源：

https://www.nature.com/articles/s42256-023-00648-y