delay-differential-equations
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Suíte multilíngue para resolvedores de alto desempenho de equações diferenciais e componentes de aprendizado de máquina científico (SciML). Equações diferenciais ordinárias (ODEs), estocásticas (SDEs), com atraso (DDEs), algébricas diferenciais (DAEs) e mais em Julia.
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Uma estrutura de modelagem acausal para aprendizado de máquina científico (SciML) automaticamente paralelizado em Julia. Um sistema de álgebra computacional para simbologia integrada voltada ao aprendizado de máquina informado pela física e transformações automatizadas de equações diferenciais.
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Arquiteturas de camada implícita pré-construídas com retropropagação O(1), GPUs e solucionadores de ED rígidas + não rígidas, demonstrando aprendizado de máquina científico (SciML) e métodos de aprendizado de máquina informados pela física
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Resolvendo equações diferenciais em Python usando DifferentialEquations.jl e a organização de aprendizado de máquina científico SciML
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