differentialequations
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com differentialequations, ordenados por estrelas.
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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.
★ 3.152+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #2
Simulação acelerada por Redes Neurais Informadas por Física (PINN) para Solucionadores de Equações Diferenciais (Parciais) para Aprendizado de Máquina Científico (SciML)
★ 1.221+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #3
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
★ 925+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #4
Solucionadores de alto desempenho para equações diferenciais ordinárias (ODE) e equações diferenciais algébricas (DAE), incluindo equações diferenciais ordinárias neurais (neural ODEs) e aprendizado de máquina científico (SciML)
★ 675+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #5
Resolvendo equações diferenciais em Python usando DifferentialEquations.jl e a organização de aprendizado de máquina científico SciML
★ 608+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
