differential-equations

Bộ công cụ đa ngôn ngữ cho các trình giải hiệu suất cao về phương trình vi phân và các thành phần học máy khoa học (SciML). Phương trình vi phân thường (ODE), phương trình vi phân ngẫu nhiên (SDE), phương trình vi phân có độ trễ (DDE), phương trình đại số vi phân (DAE), và nhiều hơn thế nữa trong Julia.

Bộ giải phương trình vi phân số trong JAX. Hỗ trợ tự động tính đạo vi phân và GPU. https://docs.kidger.site/diffrax/

Điện toán song song và Học máy khoa học (SciML): Phương pháp và Ứng dụng (MIT 18.337J/6.338J)

Đại số tuyến tính, giá trị riêng, FFT, Bessel, elliptic, đa thức trực giao, hình học, NURBS, phép cầu phương số, nội suy siêu hạn 3D, số ngẫu nhiên, Mersenne twister, phân phối xác suất, tối ưu hóa, phương trình vi phân.

Một framework mô hình hóa phi nhân quả dành cho máy học khoa học (SciML) tự động song song hóa trong Julia. Một hệ thống đại số máy tính dành cho các biểu tượng tích hợp cho máy học dựa trên vật lý và chuyển đổi tự động các phương trình vi phân

Brian là một trình mô phỏng miễn phí, mã nguồn mở cho mạng thần kinh xung.

Bộ giải phương trình vi phân (một phần) bằng Mạng thần kinh thông báo vật lý (PINN) cho mô phỏng tăng tốc học máy khoa học (SciML)

Kiến trúc lớp ẩn được xây dựng sẵn với O(1) backprop, GPU và bộ giải DE cứng + không cứng, thể hiện các phương pháp học máy khoa học (SciML) và học máy thông tin vật lý (PINN)

Thư viện giải phương trình vi phân sử dụng mạng thần kinh dựa trên PyTorch, được sử dụng bởi nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới, bao gồm cả tại Harvard IACS.

Mạng thần kinh dựa trên vật lý cho mô hình hóa nâng cao

Bộ giải phương trình vi phân thường (ODE) và phương trình đại số vi phân (DAE) hiệu năng cao, bao gồm phương trình vi phân thường thần kinh (neural ODEs) và học máy khoa học (SciML)

Giải phương trình vi phân trong Python sử dụng DifferentialEquations.jl và tổ chức SciML Scientific Machine Learning

Giải các bài toán thuận và nghịch liên quan đến phương trình đạo hàm riêng bằng mạng thần kinh dựa trên vật lý cơ sở hữu hạn (FBPINNs).

Giao diện mạng phản ứng hóa học và sinh học hệ thống cho học máy khoa học (SciML). Hiệu suất cao, song song hóa GPU và các bộ giải O(1) trong phần mềm mã nguồn mở.