拓撲的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Royal Road to Topology, A: Convergence of Filters

為了解決拓撲的問題，作者Dolecki, Szymon 這樣論述：

優化分析在衍生設計中的應用：以經典椅再設計為例

為了解決拓撲的問題，作者李芃萱 這樣論述：

在電腦運算技術的革新下，設計師與電腦的角色產生轉變，透過「運算」能激發出創新的想法，提升效率，在部分的造型能力甚至超越設計師。優化運算是系統內計算結構輕量化的指令，可同時考量製造方式與材料限制。本研究將衍生設計的拓撲優化法應用於椅子設計，選擇三張既有的經典椅進行再設計，包括：Panton Chair (Verner Panton, 1959), The Little Albert (Ron Arad, 2002), Cork Chair (Jasper Morrison, 2004)。使用Fusion360 Generative Design及Rhino Grasshopper兩個軟體作靜力

的優化分析。過程中嘗試不同的分件形式，以產生出多種樹枝狀造型語彙的結果；除了探索如何利用拓樸優化產生可行的造型之外，亦從中選擇較滿意的造型，使用subD方式修改；最後，將優化分析前中後的過程完整記錄整理成標準程序，讓日後應用優化分析於設計時，有案例可循。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決拓撲的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律