[sylvesterkaczmarek]

Summary

Prevent MeshGraphNets' online normalizer from producing NaNs when floating-point roundoff makes the computed variance slightly negative.

The normalizer computes variance using E[x^2] - E[x]^2. For nearly constant features, finite-precision accumulation can make that expression a small negative number even though the mathematical variance is non-negative. The current implementation applies sqrt first and only then clamps the resulting standard deviation, so a negative intermediate value becomes NaN and the later maximum cannot recover it.

This change:

• computes the variance explicitly
• clamps variance to zero before taking the square root
• preserves the existing std_epsilon floor
• adds a regression test using accumulated statistics that reproduce a small negative roundoff variance

Fixes #346.

Validation

Added meshgraphnets/normalization_test.py with a focused regression case verifying that a small negative roundoff variance produces std_epsilon rather than NaN.

TensorFlow/Sonnet matching this legacy environment are not installed in the execution environment, so the regression test was not executed locally and no local test pass is claimed.

The final branch is based directly on current upstream master, contains one commit (9411f4e6bb1693c31013db1fe7c384b02b993313), and changes only meshgraphnets/normalization.py plus its regression test.

[polarbe]

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[sylvesterkaczmarek]

Could a maintainer review the MeshGraphNets normalization roundoff fix and arrange a fresh approved workflow run? The previous security run ended with no jobs after 30 days, which looks like expired approval.

[polarbe]

Dooray! 메일 발송 실패 안내 메일 발송 실패 안내 ***@***.***) 님께 보낸 메일이 전송되지 못하였습니다. 실패 사유를 확인해보세요. * 받는 사람 :  ***@***.***) * 발송 시간 :  2026-10-07T21:24:50 * 메일 제목 :  Re: [google-deepmind/deepmind-research] Avoid NaNs from roundoff in MeshGraphNets normalization (PR #759) * 실패 사유 :  받는 사람이 현재 메일 수신을 제한하고 있습니다. 이 설정은 개인 또는 조직의 메일 수신 정책에 의해 적용되었습니다. 이 메일은 발신전용으로 회신되지 않습니다. 더 궁금하신 사항은 ***@***.*** 으로 문의해 주시기 바랍니다. © Dooray!.