pde
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Une bibliothèque pour l'apprentissage automatique scientifique et l'apprentissage informé par la physique
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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
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Solveurs de réseaux de neurones informés par la physique (PINN) pour les équations différentielles (partielles) destinés à la simulation accélérée par l'apprentissage automatique scientifique (SciML).
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Assembleurs d'éléments finis simples
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Package Python pour les dérivées numériques et les équations aux dérivées partielles dans un nombre quelconque de dimensions.
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