📈书中不仅涵盖了基于数据的监督学习,还介绍了利用物理损失函数进行约束的方法,以及更紧密结合数值求解器的算法,例如强化学习和不确定性建模。作者认为,基于物理的深度学习能够从根本上改变计算机模拟的效果。📖具体来说,这本书系统地探讨了几个核心问题:如何用深度学习求解偏微分方程;如何更好地将深度学习和物理知识...
本书将介绍将物理模型引入深度学习的不同方法，即基于物理的深度学习 (PBDL) 方法。这些算法变体将按照增加集成紧密度的顺序介绍，并讨论不同方法的优缺点。在基于物理的深度学习领域，我们可以区分各种不同的基于物理的方法，从目标设计、约束、组合方法和优化到应用。更具体地说，所有方法都针对正向模拟（比如预测状...
📖本书不仅涵盖了基于数据的监督学习,还介绍了利用物理损失函数进行约束的方法,以及更紧密结合数值求解器的算法,例如强化学习和不确定性建模。作者认为,基于物理的深度学习能够从根本上改变计算机模拟的效果。📝书中系统地探讨了几个核心问题:如何用深度学习求解偏微分方程;如何更好地将深度学习和物理知识结合;数值方...
南大谈哲敏教授团队近期的研究提出了基于先验物理信息增强的深度学习模型(DeepTCNet),估计卫星红外图像观测的热带气旋(TC)强度和风半径。相比于常规方法,加入TC的物理信息的数据驱动模型能够实现更好的性能。本文主要是内容是:1)耦合物理信息估计TC强度的单任务学习;2)耦合物理信息的TC风半径估计的多任务学习。 相比于...
【新智元导读】这本“基于物理的深度学习” (PBDL)电子书结合了物理建模和深度学习技术的方法,包含在物理模拟背景下与深度学习相关的所有内容的实用而全面的介绍,本书由慕尼黑工业大学计算机科学研究所副教授Nils Thuerey研究团队编写。 今天分享一本电子书资源《基于物理的深度学习》(Physics-based Deep Learning),编写...
文如书名,《基于物理的深度学习》(Physics-based Deep Learning)介绍了物理建模、数值模拟与基于人工神经网络方法的结合。基于物理的深度学习代表了一个非常活跃、快速发展和令人兴奋的研究领域。 就内容而言,本书对物理模拟背景下与深度学习相关的所有内容展开了非常全面的介绍。并且,所有主题都以 Jupyter 笔记本的形式提...
初中物理学科所涉及的知识体系比较复杂,这种情形对学生各方面的学习能力提出了新的要求。大单元教学作为一种比较普遍的物理教学方式,可以拓宽学生的知识范围,使学生将各个单元知识进行整合,促进学生对抽象概念知识的理解,深化学生记忆。基于此,本文依据初中物理人教版的相关...
书籍地址：https://arxiv.org/pdf/2109.05237.pdf项目地址：https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning网站地址：https://www.physicsbaseddeeplearning.org/diffphys-examples.html文如书名，《基于物理的深度学习》（Physics-based Deep Learning）介绍了物理建模、数值模拟与基于人工神经网络方法的结合...
💬 深度交流互动,形成物理观念:通过师生之间的深度交流和互动,帮助学生形成正确的物理观念,提升他们的物理素养。 🌐 拓展迁移应用,培养科学态度:通过拓展迁移应用,培养学生的科学态度,让他们能够运用物理知识解决实际问题。关键词:深度学习 物理核心素养 实验探究0...
慕尼黑工业大学计算机科学副教授 Nils Thuerey 团队编写的这本书籍对基于物理的深度学习展开了详尽的介绍。 书籍地址:https://arxiv.org/pdf/2109.05237.pdf 项目地址:https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning 网站地址:https://www.physicsbaseddeeplearning.org/diffphys-examples.html ...