文件名称：deepxde：用于求解微分方程等的深度学习库
文件大小：1.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 06:43:22
python machine-learning library deep-learning neural-network
深度XDE DeepXDE是在之上的深度学习库。 如果需要深度学习库，请使用DeepXDE 通过物理信息神经网络（PINN）求解正向和反向偏微分方程（PDE）， 通过PINN求解正向和反向积分微分方程（IDE）， 通过分数PINN（fPINN）求解正向和逆分数阶偏微分方程（fPDE）， 通过多保真度神经网络（MFNN）从多保真度数据中近似函数， 通过深度算子网络（DeepONet）近似非线性算子， 从具有/不具有约束的数据集中近似函数。 文档： ，，，，， 关于算法的论文 通过PINN解决PDE和IDE：，， 通过fPINN解决fPDE： 通过NN任意多项式混沌（NN-aPC）解决随机PDE： 通过MFNN从多保真数据中学习： 通过DeepONet学习非线性算子： 产品特点 DeepXDE支持 没有专制网格生成的复杂域几何。 基本几何形状为区间，三角形，矩形，多边形，圆盘，长方体和球形。 可以使用三个布尔运算将其他几何构造为构造实体几何（CSG）：联合，差和交； 多物理场，即耦合的PDE； 5种边界条件（BC）：Dirichlet，Neumann，Ro