物理信息神经网络（PINNs）完整教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PINNs 物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，简称PINNs）是一种结合了深度学习和物理定律的神经网络模型。PINNs通过在训练过程中嵌入物理定律，能够有效地解决由偏微分方程（PDEs）描述的物理问题。该项目提供了一个开源的实现框架，使得研究人员和工程师能够利用PINNs解决各种科学和工程问题。
项目快速启动
环境准备
在开始之前，请确保您的开发环境已经安装了以下依赖：
- Python 3.x
- PyTorch/TensorFlow v2
获取项目
首先，克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PINNs.git
cd PINNs
核心功能概述
物理信息神经网络通过将物理定律嵌入神经网络训练过程，能够高效解决偏微分方程描述的复杂问题。该项目提供了完整的开源实现框架，支持两种主要算法：连续时间模型和离散时间模型。
应用案例详解
主要应用领域
项目包含多个实际应用案例，涵盖以下重要领域：
流体动力学应用
- Navier-Stokes方程求解
- 圆柱绕流问题分析
量子力学应用
- Schrodinger方程求解
- 非线性薛定谔方程分析
波动方程应用
- Korteweg-de Vries (KdV) 方程
- Allen-Cahn (AC) 方程
项目结构解析
项目采用清晰的模块化结构：
-
main目录：包含主要应用案例
- continuous_time_inference：连续时间推断模型
- discrete_time_identification：离散时间识别模型
- Data目录：提供各种物理问题的数据集
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appendix目录：包含补充应用案例
- Burgers方程的各种求解方法
- 系统化分析方法
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Utilities目录：提供实用工具
- IRK权重计算
- 绘图功能模块
模型架构与实现
连续时间模型
连续时间模型适用于时间连续数据的物理问题求解。通过将偏微分方程作为正则化项加入损失函数，确保网络输出满足物理约束。
离散时间模型
离散时间模型针对离散时间序列数据，能够有效处理时间离散的物理系统。
数据集说明
项目提供了丰富的物理问题数据集：
- AC.mat：Allen-Cahn方程数据
- KS.mat：Kuramoto-Sivashinsky方程数据
- KdV.mat：Korteweg-de Vries方程数据
- NLS.mat：非线性薛定谔方程数据
- cylinder_nektar_wake.mat：圆柱绕流尾迹数据
最佳实践指南
数据预处理
确保输入数据符合物理定律的要求，进行适当的归一化和标准化处理。
模型选择
根据具体问题复杂度选择合适的神经网络结构：
- 简单问题：浅层网络
- 复杂问题：深层网络或残差网络
超参数优化
通过交叉验证和网格搜索优化模型性能，重点关注学习率、批大小和网络层数等关键参数。
结果验证
使用已知的解析解或实验数据验证模型的准确性，确保物理约束得到满足。
Schrodinger方程求解结果/figures/NLS.pdf)
技术特点
物理信息嵌入
PINNs通过在损失函数中加入物理方程残差，强制网络学习满足物理定律的解。
通用函数逼近
形成的神经网络构成了一类数据高效通用的函数逼近器，能够自然编码任何底层物理定律作为先验信息。
完全可微分
获得的物理信息代理模型对所有输入坐标和自由参数都是完全可微分的。
扩展应用
正向问题求解
利用PINNs推断偏微分方程的解，获得物理信息代理模型。
逆向问题发现
基于观测数据发现控制物理系统的偏微分方程，实现数据驱动的物理定律发现。
通过本教程，您可以快速掌握物理信息神经网络的核心概念和实际应用，为解决各种科学和工程问题提供强大的工具支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
