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https://github.com/google-deepmind/deepmind-research/tree/master/meshgraphnets deepmind-research/meshgraphnets at master · google-deepmind/deepmind-researchThis repository contains implementations and illustrative code to accompany DeepMind publications - google-deepmind/deepmind-researchgithub.com 1. 데이터셋의 구조 (download_dataset.sh)download_dataset.sh 스크립트는 데이터셋을 다운로드하는 역할을 한다. 해당 스크립트의 내용을 살펴보면,..
[Concept] Adaptive remeshing
Adaptive remeshing은 컴퓨터 그래픽스, 유한 요소 해석(Finite Element Analysis), 과학 계산 등 다양한 분야에서 사용되는 기술로, 메쉬의 밀도를 동적으로 조정하는 과정입니다. 메쉬는 3D 공간을 삼각형, 사각형, 혹은 기타 다각형으로 나누어 표현한 데이터 구조인데, adaptive remeshing은 특정 영역의 복잡도나 필요에 따라 메쉬를 촘촘하게 또는 성기게 조정하여 계산 효율성과 정확성을 동시에 향상시킵니다. 이 기술은 자원 효율성을 극대화하면서 높은 정확도를 요구하는 시뮬레이션에 적합합니다. 예를 들어, 곡률이 큰 영역이나 복잡한 지형에서는 메쉬를 세밀하게 만들어 오차를 줄이고, 변화가 적은 평탄한 영역에서는 메쉬를 단순화하여 계산 비용과 메모리 사용량을 줄입니다..