论文来源与画面说明
CENN: Conservative energy method based on neural networks with subdomains for solving variational problems involving heterogeneous and complex geometries
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering · 2022
https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.115491
片长 84 秒。原创程序动画；仅标明“数据重绘”的画面使用论文数值，其余均为概念示意，不代表重新运行仿真。视频无解说配音。背景音乐：世纪Official · We Never（Vibe知识大赏），按用户要求复用参考 index.html 的独立 BGM 音轨；截取前 84 秒并做淡入淡出。视觉参考：比特新语的《涌现》与《剃刀》，参考其大字揭晓、发光线条、单一对象演化与短句叙事。内容依据各篇论文独立编写；未复用博主画面或文案。配乐继续使用用户提供的 index.html 内嵌音轨。各幕来源按本地 PDF 页码记录。
- 材料之界：PDF 第 1 页；第 4 节异质材料算例
- 分域表达：PDF 第 3 节 · CENN 方法
- 界面连接：PDF 第 31 页 · Appendix A，式 A.1
- 能量求解：PDF 第 3 节；第 30–31 页 · 结论
- 边界构造：PDF 第 1 页摘要；方法中的容许函数构造
- 算例与限制：PDF 第 30–31 页 · 结论与局限
- 一句话：来源：本文；所有几何与变形均为概念动画
叙事与视觉参考：《涌现》 · 《剃刀》。图形是原创概念演绎，数据重绘沿用论文报告值。