トピック · sciml
sciml
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- #1
微分方程式および科学的機械学習（SciML）コンポーネント向けの高性能ソルバー用多言語スイート。常微分方程式（ODE）、確率微分方程式（SDE）、遅れ微分方程式（DDE）、微分代数方程式（DAE）などを Julia で実装。
★ 3,152+1直近 7 日のスター増減 - #2★ 2,039+3直近 7 日のスター増減
- #3
Julia における自動並列化された科学的機械学習（SciML）のための非因果的モデリングフレームワーク。物理情報機械学習のための統合記号処理や微分方程式の自動変換を行う数式処理システム
★ 1,664+3直近 7 日のスター増減 - #4
科学的機械学習（SciML）向けの高速シミュレーション（偏）微分方程式の物理情報ニューラルネットワーク（PINN）ソルバー
★ 1,221+1直近 7 日のスター増減 - #5★ 1,192+1直近 7 日のスター増減
- #6
Juliaでの数理最適化。ローカル、グローバル、勾配ベースおよび微分フリー。線形、二次、凸、混合整数、非線形の最適化をシンプルで高速かつ微分可能な単一のインターフェースで実現します。
★ 835+1直近 7 日のスター増減 - #7
Julia による分散型高性能記号回帰
★ 804+0直近 7 日のスター増減 - #8
ニューラル常微分方程式（neural ODEs）や科学的機械学習（SciML）を含む、高性能な常微分方程式（ODE）および微分代数方程式（DAE）ソルバー
★ 675+0直近 7 日のスター増減 - #9★ 608+0直近 7 日のスター増減
- #10
科学的機械学習（SciML）向けの化学反応ネットワークおよびシステム生物学インターフェース。オープンソースソフトウェアによる高性能、GPU並列化、O(1)ソルバーを提供
★ 526-1直近 7 日のスター増減
