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主题 · sciml

sciml

标记 sciml 主题、收录中的开源项目,按星标数排序。

项目数
10
总星标数
12,716
平均星标数
1,272
占比
0.00%

常跟 sciml 一起出现在同一个项目上的主题。

近期新秀

近 90 天内创建、标记 sciml 主题的项目。

近 90 天内还没有新项目标记这个主题。

  • 多语言套件,用于高性能微分方程求解器和科学机器学习(SciML)组件。支持常微分方程(ODE)、随机微分方程(SDE)、延迟微分方程(DDE)、微分代数方程(DAE)等,均在 Julia 中实现

    3,152+1近 7 天星标变化
  • SciMLBook@SciML

    平行計算與科學機器學習 (SciML):方法與應用 (MIT 18.337J/6.338J)

    2,039+3近 7 天星标变化
  • 一个用于 Julia 中自动并行化科学机器学习 (SciML) 的因果建模框架。用于集成符号学的计算机代数系统,支持物理信息机器学习与微分方程的自动转换

    1,664+1近 7 天星标变化
  • NeuralPDE.jl@SciML

    用于科学机器学习(SciML)加速模拟的(偏)微分方程物理信息神经网络(PINN)求解器

    1,221+1近 7 天星标变化
  • PDEBench@pdebench

    PDEBench:用于科学机器学习的广泛基准测试集

    1,192+0近 7 天星标变化
  • Julia 中的数学最优化。包含局部、全局、基于梯度与无导数。线性、二次、凸、混合整数与非线性最优化,整合于单一简单、快速且可微分的接口中。

    835+0近 7 天星标变化
  • SymbolicRegression.jl@astroautomata

    Julia 语言中的分布式高性能符号回归

    804+0近 7 天星标变化
  • 高性能常微分方程 (ODE) 与微分代数方程 (DAE) 求解器,包含神经常微分方程 (neural ODEs) 与科学机器学习 (SciML)

    676+1近 7 天星标变化
  • diffeqpy@SciML

    使用 DifferentialEquations.jl 与 SciML 科学机器学习组织在 Python 中求解微分方程

    608+0近 7 天星标变化
  • Catalyst.jl@SciML

    用于科学机器学习 (SciML) 的化学反应网络与系统生物学接口。高性能、GPU 并行化且具备 O(1) 求解器的开源软件。

    526-1近 7 天星标变化
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