神经物理子空间项目教程

神经物理子空间项目教程

neural-physics-subspaces Fit low-dimensional subspaces to physical systems with neural networks (SIGGRAPH 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural-physics-subspaces

1. 项目目录结构及介绍

neural-physics-subspaces/
├── data/
├── media/
├── src/
│   ├── main_run_system.py
│   ├── main_learn_subspace.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── environment.yml

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• media/: 存放项目相关的媒体文件，如图片、视频等。
• src/: 项目的主要代码目录，包含启动文件和学习子空间的脚本。
  • main_run_system.py: 启动文件，用于运行和可视化物理系统。
  • main_learn_subspace.py: 用于训练和拟合子空间的脚本。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目使用MIT许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装和使用说明。
• environment.yml: Conda环境配置文件，用于配置项目的依赖环境。

2. 项目的启动文件介绍

main_run_system.py

该文件是项目的启动文件，用于运行和可视化物理系统。通过调用该脚本，用户可以启动指定的物理系统，并在图形界面中观察系统的动态行为。

使用方法:

python src/main_run_system.py --system_name [系统名称] --problem_name [问题名称]

• --system_name: 指定要运行的物理系统名称。
• --problem_name: 指定要解决的问题名称。

main_learn_subspace.py

该文件用于训练和拟合低维子空间。通过调用该脚本，用户可以训练神经网络来拟合物理系统的低维子空间。

使用方法:

python src/main_learn_subspace.py --system_name [系统名称] --problem_name [问题名称] --subspace_dim=8 --weight_expand=1.0 --sigma_scale=1.0 --output_dir output/

• --system_name: 指定要训练的物理系统名称。
• --problem_name: 指定要解决的问题名称。
• --subspace_dim: 指定子空间的维度。
• --weight_expand: 权重扩展参数。
• --sigma_scale: 标准差缩放参数。
• --output_dir: 输出目录，用于保存训练结果。

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

该文件是Conda环境配置文件，用于配置项目的依赖环境。通过该文件，用户可以快速创建一个包含所有必要依赖项的Conda环境。

使用方法:

conda env create -f environment.yml

该命令将根据environment.yml文件创建一个新的Conda环境，并安装所有必要的依赖项。

README.md

该文件是项目的说明文档，包含项目的概述、安装和使用说明。用户可以通过阅读该文件了解项目的背景、功能和使用方法。

LICENSE

该文件是项目的开源许可证，本项目使用MIT许可证。MIT许可证是一种宽松的开源许可证，允许用户自由使用、修改和分发代码。

neural-physics-subspaces Fit low-dimensional subspaces to physical systems with neural networks (SIGGRAPH 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural-physics-subspaces