偏微分方程AI工具集合：最佳应用与项目精选
KoopmanLab: 基于机器学习的复杂物理方程求解工具
KoopmanLab是一个基于PyTorch的Koopman神经算子库,旨在为复杂的物理方程提供高效的数值求解方法。它结合了动力系统理论和深度学习技术,为偏微分方程的求解开辟了新的途径。
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NeuralPDE.jl: 基于物理信息神经网络的偏微分方程求解器
NeuralPDE.jl是一个强大的Julia包,用于使用物理信息神经网络(PINNs)求解偏微分方程。它结合了深度学习和科学计算的优势,为复杂的微分方程系统提供了高效灵活的求解方案。
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Jaxdf: 基于JAX的可微分数值模拟器框架
Jaxdf是一个基于JAX的开源框架,用于创建具有任意离散化的可微分数值模拟器。本文将详细介绍Jaxdf的功能特性、使用方法以及在科学计算和机器学习领域的应用前景。
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