differential-equations

미분 방정식 및 과학적 머신러닝(SciML) 컴포넌트를 위한 고성능 솔버 다국어 스위트. Julia 기반 상미분 방정식(ODE), 확률 미분 방정식(SDE), 지연 미분 방정식(DDE), 미분 대수 방정식(DAE) 등 지원.

JAX 기반의 수치 미분方程式 해법. 자동 미분 및 GPU 지원. https://docs.kidger.site/diffrax/

병렬 컴퓨팅 및 과학적 머신러닝(SciML): 방법 및 응용 (MIT 18.337J/6.338J)

선형 대수, 고유값, FFT, 베셀, 타원, 직교 다항식, 기하학, NURBS, 수치 적분, 3D 초초월 보간, 난수, 메르센 트위스터, 확률 분포, 최적화, 미분 방정식.

Julia에서 자동으로 병렬화되는 과학적 머신러닝(SciML)을 위한 인과관계 비결정적 모델링 프레임워크. 물리 기반 머신러닝을 위한 통합 기호 및 미분 방정식 자동 변환을 지원하는 컴퓨터 대수학 시스템

Brian은 스파이킹 신경망을 위한 무료 오픈 소스 시뮬레이터입니다.

과학적 머신러닝(SciML) 가속 시뮬레이션을 위한 (편미분) 방정식의 물리 정보 신경망(PINN) 솔버

O(1) 역전파, GPU, 강성(stiff) 및 비강성 DE 솔버를 갖춘 사전 구축된 암시적 레이어 아키텍처로, 과학적 머신러닝(SciML) 및 물리 기반 머신러닝 방법을 시연합니다.

PyTorch 기반 신경망을 사용하여 미분 방정식을 해결하는 라이브러리. Harvard IACS를 포함한 전 세계 여러 연구 그룹에서 사용 중.

고급 모델링을 위한 물리 기반 신경망(Physics-Informed Neural Networks)

신경 상미분 방정식(neural ODEs) 및 과학적 머신러닝(SciML)을 포함한 고성능 상미분 방정식(ODE) 및 미분 대수 방정식(DAE) 솔버

DifferentialEquations.jl 및 SciML Scientific Machine Learning 조직을 사용하여 Python에서 미분 방정식을 해결합니다.

FBPINN(Finite Basis Physics-Informed Neural Networks)을 사용하여 편미분 방정식과 관련된 순방향 및 역방향 문제를 해결합니다.

과학적 머신러닝(SciML)을 위한 화학 반응 네트워크 및 시스템 생물학 인터페이스. 고성능, GPU 병렬 처리 및 O(1) 솔버를 제공하는 오픈 소스 소프트웨어.