sciml
Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag sciml, sortiert nach Sternen.
Verwandte Themen
Themen, die häufig gemeinsam mit sciml am selben Repo auftauchen.
Neue Aufsteiger
Repos, die in den letzten 90 Tagen erstellt und mit sciml getaggt wurden.
In den letzten 90 Tagen kam kein neues Repo mit diesem Thema dazu.
- #1
Mehrsprachige Suite für Hochleistungs-Solver für Differentialgleichungen und Komponenten des wissenschaftlichen maschinellen Lernens (SciML). Gewöhnliche Differentialgleichungen (ODEs), stochastische Differentialgleichungen (SDEs), Differentialgleichungen mit nacheilendem Argument (DDEs), differential-algebraische Gleichungen (DAEs) und mehr in Julia.
★ 3.152+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #2
Parallele Computing und Scientific Machine Learning (SciML): Methoden und Anwendungen (MIT 18.337J/6.338J)
★ 2.039+3Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #3
Ein kausales Modellierungsframework für automatisch parallelisiertes wissenschaftliches maschinelles Lernen (SciML) in Julia. Ein Computeralgebrasystem für integrierte Symbolik für physik-informiertes maschinelles Lernen und automatisierte Transformationen von Differentialgleichungen
★ 1.664+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #4
Physics-Informed Neural Networks (PINN)-Solver für (partielle) Differentialgleichungen zur beschleunigten Simulation im Bereich Scientific Machine Learning (SciML)
★ 1.221+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #5★ 1.192+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #6
Mathematische Optimierung in Julia. Lokal, global, gradientenbasiert und ableitungsfrei. Lineare, quadratische, konvexe, gemischt-ganzzahlige und nichtlineare Optimierung in einer einfachen, schnellen und differenzierbaren Schnittstelle.
★ 835+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #7
Verteiltes, hochperformantes symbolisches Regressionstool in Julia
★ 804+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #8
Leistungsstarke Solver für gewöhnliche Differentialgleichungen (ODE) und differential-algebraische Gleichungen (DAE), einschließlich neuronaler gewöhnlicher Differentialgleichungen (Neural ODEs) und wissenschaftlichem maschinellem Lernen (SciML).
★ 676+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #9
Lösen von Differentialgleichungen in Python unter Verwendung von DifferentialEquations.jl und der SciML Scientific Machine Learning Organisation.
★ 608+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #10
Schnittstelle für chemische Reaktionsnetzwerke und Systembiologie für wissenschaftliches maschinelles Lernen (SciML). Hochleistungsfähig, GPU-parallelisiert und mit O(1)-Solvern in Open-Source-Software.
★ 526-1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
