文件名称：pde:[WIP] PDE和CFD的数值方法-单击链接
文件大小：2.03MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 20:30:54
numpy matplotlib cfd numerical-methods pde
PDE的深度学习 动机 我对艺术娱乐的大规模仿真感兴趣。 我相信自然界中发现的许多模式和混沌动力学都非常漂亮，我相信大多数人都会这样做。 我希望以一种“美学”驱动的方式来复制它，希望我可以学习更多有关各个领域的知识，并有可能产生新颖的结果。 尽管总的来说，我希望将地球物理模拟用于行星尺度地形的生成，但在这项工作中，我特别致力于模拟地幔对流以及地幔与岩石圈之间的相互作用。 有了这样的结果，正如我希望创建一个伪实时仿真一样，我将研究利用深度学习中的现代技术的近似方法。 V循环 W循环 2.4 GPU的粗到细方法 拉普拉斯迭代作为卷积 延长作为转置卷积 3.泊松和亥姆霍兹方程 3.1泊松方程 3.2强迫项的时间依赖性 3.3亥姆霍兹方程 3.4具有时间依赖性的广义形式 4.对流扩散方程 4.1一维空间 4.2两个空间维度 5. Rayleigh-Benard对流 1.数值微分的回顾 1.1
【文件预览】：
pde-master
----.gitignore(31B)
----requirements.txt(58B)
----_config.yml(25B)
----README.md(21KB)
----index.html(397KB)
----figures()
--------2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6_init_smooth.png(63KB)
--------2_2_laplace_16_128.gif(8KB)
--------1_4_sin.png(38KB)
--------2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6_smooth.png(58KB)
--------1_2_sin.png(45KB)
--------2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6.png(53KB)
--------2_2_laplace_256_512.gif(920KB)
--------2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6_init.png(59KB)
--------2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6_smooth.png(58KB)
--------2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6.png(54KB)
--------2_2_laplace_128_128.gif(76KB)
--------2_2_laplace_256_128.gif(114KB)
--------2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6_init_smooth.png(64KB)
--------2_4_256_6_1e-6_cpu.png(65KB)
--------2_4_2048_10_1e-6_cpu.png(51KB)
--------2_3_diagram_init_smooth.png(161KB)
--------2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6_init.png(59KB)
--------1_3_sin.png(39KB)
--------2_3_diagram_init.png(110KB)
--------1_1_sin.png(51KB)
----sections()
--------3()
--------2()
--------1()