🔥 GNN炎シミュレーション

Graph Neural Network (GNN) 炎シミュレーション

このシミュレーションは、Graph Neural Network（GNN）を用いて炎の物理現象をモデル化しています。従来の格子ベース手法とは異なり、粒子間の動的なグラフ構造を用いて自然で複雑な炎の挙動を再現します。

GNNアーキテクチャ

• ノード: 各炎粒子が持つ属性（位置、速度、温度、燃料、酸素濃度）
• エッジ: 近傍粒子間の相互作用（距離ベースで動的構築）
• メッセージパッシング: 近傍粒子の情報を集約して各粒子の状態を更新

物理シミュレーション

• 燃焼反応: 燃料と酸素の化学反応による温度上昇
• 熱拡散: GNNを通じた温度の近傍伝播
• 浮力効果: 温度差による上昇気流
• 風の影響: 外部パラメータによる水平方向の力

操作方法

• グラフ表示モード: チェックボックスでGNNの構造を可視化
• ズーム機能: スライダーで0.5〜5倍まで拡大・縮小
• パン機能: グラフ表示時にマウスドラッグで移動
• パラメータ調整: 燃料強度、風力、温度をリアルタイムで変更

技術的特徴

この実装では、粒子間の動的なグラフ構造を用いることで、従来の格子ベース手法では困難だった不規則な形状や境界条件に対応し、より自然で複雑な炎の挙動を実現しています。GNNのメッセージパッシング機構により、各粒子が近傍の情報を効率的に交換し、リアルな物理現象を表現します。