推荐开源项目：无标注数据下的物理约束代理模型

推荐开源项目：无标注数据下的物理约束代理模型

pde-surrogatePhysics-constrained deep learning for high-dimensional surrogate modeling and uncertainty quantification without labeled data项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pd/pde-surrogate

在深度学习领域，融合专业知识的模型正成为解决高维度模拟和不确定性量化问题的前沿力量。今天，我们要向大家隆重推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——Physics-Constrained Surrogates without Labeled Data。该项目通过巧妙地将物理定律融入损失函数或似然性计算中，即便是面对未标记数据，也能构建出高效的确定性和概率性代理模型。

项目介绍

本项目源自于论文《无标注数据的物理约束深度学习用于高维代理建模和不确定性量化》，由Yinhao Zhu等学者共同发表。它展示了如何利用卷积编码解码网络和流形条件生成模型，无需明确的标签数据，仅凭输入样本训练出遵守物理规律的代理模型。

技术剖析

项目采用两种核心架构：一是用于构建确定性代理模型的卷积编码解码网络，二是构建概率性代理模型的条件Glow模型。这些模型通过引入PDE损失（如Darcy流问题）和边界损失，确保学习到的表示符合物理方程，从而在没有直接输出数据的情况下进行有效训练。此外，通过自定义的图像梯度估计和多尺度策略，模型能够高效处理空间导数和高维数据。

应用场景

这个项目尤其适用于工程模拟、气象预测、地质建模等领域，其中物理过程的理解至关重要但获取详细实验数据成本高昂或难以实现。例如，在石油工程中，通过该工具可建立地下流体流动的高精度代理模型，用于快速评估不同开采策略的影响；在气候研究中，则能辅助模拟复杂的大气动力学，提高预测的可靠性和效率。

项目特点

1. 无需标签数据：

pde-surrogatePhysics-constrained deep learning for high-dimensional surrogate modeling and uncertainty quantification without labeled data项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pd/pde-surrogate