
To satisfy Burgers vector conservation, we assume a directed graph, i.e. if \(ij\)  is an edge with Burgers vector \(b_{ij}\) , then \(ji\)  is also an edge but with opposite Burgers vector \(-b_{ij}\) .
Following [1]}, our GNN is composed of vertex and edge encoders \(\text{ENC}^V\) , \(\text{ENC}^E\)  transforming concatenated input features into a latent space (see Fig. REF a):
\( v^{(0)}_i = \text{ENC}^V(V_i), \ e^{(0)}_{ij} = \text{ENC}^E(E_{ij}),\) 

Для удовлетворения сохранения вектора Бюргерса мы предполагаем направленный граф, то есть если \(ij\) - ребро с вектором Бюргерса \(b_{ij}\), то \(ji\) - тоже ребро, но с противоположным вектором Бюргерса \(-b_{ij}\).

Согласно [1], наш GNN состоит из кодировщиков вершин и ребер \(\text{ENC}^V\), \(\text{ENC}^E\), которые преобразуют объединенные входные характеристики в скрытое пространство (см. рис. REF a):

\( v^{(0)}_i = \text{ENC}^V(V_i), \ e^{(0)}_{ij} = \text{ENC}^E(E_{ij}),\)