#微分方程

Torchdyn是一个专注于数值深度学习的PyTorch库，涵盖微分方程、积分变换和数值方法。它提供便捷的工具和层，用于构建神经微分方程和复合模型，并支持GPU加速和多种数值方法。该库与PyTorch和pytorch-lightning高度集成，使得用户能够快速上手，推进研究和应用。

torchdiffeq是基于PyTorch的常微分方程(ODE)求解器库，支持通过伴随方法进行ODE解的反向传播，保持恒定内存开销。该库兼容GPU加速，提供多种求解算法，包括自适应和固定步长方法。支持可微分事件处理功能，适用于深度学习研究。torchdiffeq为研究人员提供了实现和探索基于ODE的机器学习模型的工具。

Porosheets是一款创新的AI教学工具，利用人工智能技术自动生成高质量工作表、评分标准和教案。这个人工智能教育平台帮助教师快速创建个性化教学资源，提高教学效率和质量。Porosheets大幅节省备课时间，确保教学材料的多样性和针对性，为现代教育提供智能化解决方案。

DiffEqFlux.jl是一个Julia库，旨在将微分方程与机器学习相结合。该项目基于DifferentialEquations.jl和Lux.jl，主要用于科学机器学习研究，尤其是神经微分方程领域。DiffEqFlux.jl提供了多种神经网络层，包括神经常微分方程、神经随机微分方程等，并支持高阶、自适应、隐式和GPU加速等计算方法。这个库为研究人员和开发者提供了一个探索连续时间机器学习模型的工具。

neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。