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最新推荐文章于 2025-04-11 11:35:14 发布
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【PINN物理信息网络】基于PINN物理信息网络结合二维波谱方法（python)
k8291121的博客
12-30 1516
【PINN物理信息网络】基于PINN物理信息网络结合二维波谱方法（python)
基于PINN方法的热传导问题求解及结果输出
12-25
内容概要：本文介绍了一种基于物理信息神经网络（PINN）方法解决热传导问题的方法。通过定义长方体板上的移动热源、边界条件和带时间导数的三维拉普拉斯方程（PDE），实现了热传导过程的建模。代码部分详细展示了如何生成训练数据、构建PINN模型、计算PDE残差和边界条件残差，并最终将结果保存为VTK文件，以便后续的温度可视化。 适合人群：具备一定编程基础的工程师和研究人员，特别是对热传导模拟和物理信息神经网络感兴趣的技术人员。 使用场景及目标：适用于热传导问题的研究和工程应用，如材料科学、热管理系统设计等领域。通过对移动热源和边界条件的精确建模，可以预测长方体板在不同时间点的温度分布情况，从而帮助设计和优化系统性能。 其他说明：本文提供的代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化，例如调整模型结构、训练参数等以提高预测准确度。
偏微分习题讲解
11-02
偏微分习题讲解，非常不错的书，适合初学者，经常练习
【PINN】基于物理信息神经网络（PINN）解决了无压含水层瞬变流问题附Matlab代码
m0_60703264的博客
04-11 871
无压含水层作为重要的地下水资源储存地，其瞬变流动的精确模拟对于水资源管理、环境保护和可持续发展至关重要。传统的数值模拟方法，例如有限差分法和有限元法，虽然已经被广泛应用，但在复杂几何结构、非均质材料和高维问题中，往往面临着计算成本高昂、网格划分困难等挑战。近年来，基于深度学习的物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作为一种新型的计算方法，凭借其无需网格划分、易于处理复杂问题和直接学习物理方程的能力，为解决无压含水层瞬变流问题提供了新的思路和解决方案。
物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中
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是我的博客
02-07 11万+
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，简称PINN）是一种结合了深度学习和物理学知识的机器学习模型。与传统的数据驱动的神经网络不同，PINNs 在学习过程中利用物理法则对模型进行指导，从而提高模型泛化能力，特别是在数据较少或噪声较大的情况下。首先，需要明确模型目标及其对应的物理定律。例如，在解决流体力学问题时，可能会涉及到Navier-Stokes方程。模型的建立和训练过程应围绕该物理定律展开。
PINN求解偏微分方程
weixin_64443786的博客
01-05 1909
PINN
深入了解PINN：物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks）
weixin_37522117的博客
12-30 9704
深入了解PINN：物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks）
PINN_Simple：探索一维中的PINN实现
02-11
PINN_Simple_ODE_1D 从引人入胜的PINN理念（ft。Maziar Raissi）看来，这一步是探索和理解PINN的第一步。 想法是使PINN用于近似（精确）简单的一维方程式并理解实现。 例子 多项式-f（x）= y = x ^ 2（-20,20） 三角-f（x）= y = x + sin（4 pi x）在（0,1）范围内 1st_order_ode-df（x）/ dx = 1（x）在范围（0.5,10）中且f（1）= 0 引文 @article{raissi2019physics, title={Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial diffe
PINN解偏微分方程实例2(一维非线性薛定谔方程)
qq_49323609的博客
03-11 7415
PINN解偏微分方程实例2(一维非线性薛定谔方程)
PINN解偏微分方程实例3(Allen-Cahn方程)
qq_49323609的博客
03-14 6773
PINN解偏微分方程实例3(Allen-Cahn方程)
PINN解偏微分方程-tensorflow 2.0
Steven's Blog
07-04 5137
用PINN求解PDE的2个案例，基于tensorflow 2.0代码实现
PINN解偏微分方程实例5--Diffusion,Burgers,Allen–Cahn方程和反问题
qq_49323609的博客
07-12 5085
本文使用 PINN 求解了以三个具体的偏微分方程正问题和一个反问题，正问题包括Diffusion, Burgers, Allen–Cahn方程，反问题的代码以burger方程为例。本文展示了每个方程的数值解，真解和误差图。
偏微分方程数值解习题解答案
03-29
偏微分方程数值解习题解答 李荣华版 word 格式
基于物理约束的神经网络(PINN)求解偏微分方程及其应用
最新发布
05-09
它能够有效地解决偏微分方程（PDEs）和其他多类型耦合方程的问题。文中详细解释了PINN的工作原理，特别是如何通过引入物理定律作为正则项来确保模型预测符合实际物理规律。此外，还展示了PINN在处理复杂边界条件和...
pinn解偏微分方程实例
03-21
### 使用PINN（物理信息神经网络）解决偏微分方程的实例 #### 背景介绍 物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）是一种结合深度学习与物理学知识的方法，能够高效求解复杂的偏微分方程...
PINN求解偏微分方程的实践与研究
标题中提到的“Testing-PINNs:使用物理信息神经网络求解PDE”指的是利用物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，简称PINNs）技术来求解偏微分方程（Partial Differential Equations，简称PDE）。...
pytorch实现NS方程求解-基础PINN
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04-14 8943
问题描述Kovasznay problem 参考文献：Dockhorn, T. . “A Discussion on Solving Partial Differential Equations using Neural Networks.” (2019). {−νΔu+uux+vuy+px=f1,−νΔv+uvx+vvy+py=f2,ux+vy=0,u∣∂Ω=u0,v∣∂Ω=v0.\left\{\begin{array}{l} -\nu \Delta u + uu_x + v u_y + p_x = f_
机器学习（31）PINN
qq_45800507的博客
04-14 2414
本文主要讨论PINN。本文简要介绍了监督学习。其次本文展示了题为Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations的论文主要内容。该论文提出了一个深度学习框架，使数学模型和数据能够协同结合。
什么是物理信息神经网络PINN
hasakie的博客
03-13 370
物理信息神经网络（PINN）是一种创新的机器学习方法，将深度学习与物理知识相结合，旨在解决偏微分方程（PDE）相关问题。PINN的核心思想是在神经网络的训练过程中引入物理定律，从而提高模型的泛化能力和预测精度。
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