delay-differential-equations
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Suite multi-langage pour des solveurs haute performance d'équations différentielles et de composants d'apprentissage automatique scientifique (SciML). Équations différentielles ordinaires (ODE), stochastiques (SDE), à retard (DDE), algébriques (DAE), et plus encore en Julia.
★ 3 152+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
Un framework de modélisation acausale pour le machine learning scientifique (SciML) parallélisé automatiquement en Julia. Un système de calcul formel pour l'intégration symbolique appliquée au machine learning informé par la physique et aux transformations automatisées d'équations différentielles
★ 1 664+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Architectures de couches implicites pré-construites avec rétropropagation en O(1), GPU et solveurs d'équations différentielles rigides et non rigides, illustrant le machine learning scientifique (SciML) et les méthodes de machine learning informées par la physique
★ 925+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Résolution d'équations différentielles en Python en utilisant DifferentialEquations.jl et l'organisation SciML Scientific Machine Learning
★ 608+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
