物理信息神经网络(PINNs)在解决多种科学和工程问题中展现了巨大的潜力,特别是在将物理定律与机器学习模型相结合方面。然而,尽管它们在多个领域表现出色,PINNs在设计和训练过程中仍面临多种技术挑战,并受到计算资源和可扩展性的限制。此外,PINNs在某些特定应用中可能不适用或需要进行显著的适应。 技术挑战 (1) 复杂的损...
英伟达设计simnet把PINNs用于优化结构设计,主要目的是优化散热 可以使用PINNs预测分子性质 可以使用PINNs结合成像系统预测咖啡杯上流体的3D流动 PINNs可以用于去噪和重建临床磁共振成像(MRI)的血流速度数据,下图是猪主动脉血流的活体4D流磁共振成像用PINNs处理后的结果 PINNs还可以用于模拟等离子体动力学,特别是比较受关注的...
PINNs-Torch, Physics-informed Neural Networks (PINNs) implemented in PyTorch. pytorchjit-compilerpinnsphysics-informed-neural-networkscuda-graph UpdatedMay 23, 2024 Python Solve forward and inverse problems related to partial differential equations using finite basis physics-informed neural networks (FBPINNs...
PINNs在许多领域都有广泛的应用,如: 流体力学:PINNs可以用于模拟流体流动、湍流、热传导等问题,为工程设计和优化提供支持。 电磁学:PINNs可以用于模拟电磁场、电流传导、电磁波传播等问题,为电磁设备的设计和优化提供支持。 量子力学:PINNs可以用于模拟量子力学中的波函数、能量、散射等问题,为材料科学、化学等领域的研...
PINNs通过构建神经网络逼近微分方程的解。该方法将微分方程的物理约束融入网络训练。网络结构的设计对PINNs解微分方程很关键。输入层数据的选择影响着PINNs求解的效果。输出层输出的是微分方程近似解的相关值。损失函数用于衡量PINNs预测值与真实解的差异。训练过程旨在最小化损失函数以优化网络。 PINNs能处理多种类型的...
鸽了将近半年,如今PINNs的热度还是不减当时。为了保证我输出内容的质量性,迟迟没有动笔,一直在输入和更新知识,也在观望PINNs的发展。之后会更新几个经典的data-driven的AI4PDE求解方法,比如DeepONet和FNO等,…
飞桨深度学习框架入门与PINNs优化方法介绍, 视频播放量 940、弹幕量 0、点赞数 21、投硬币枚数 4、收藏人数 90、转发人数 5, 视频作者 飞桨PaddlePaddle, 作者简介 后厂村第一炼丹师<(~︶~)>,相关视频:最好的致敬是学习:DeepSeek-R1 赏析,强推!这绝对是2025年PyTorch
物理信息神经网络(PINNs)代表了一种新兴的计算范式,它结合了给定问题域中的观测数据模式和基本物理定律。该方法在解决复杂流体动力学领域中的多种难题方面具有显著优势。我们深入探讨了PINNs的模型架构设计、收敛率优化以及计算模块的开发。然而,高效、准确地使用PINNs来解决复杂的流体动力学问题仍是一个巨大的障碍。例如...
pinns评价指标 在讨论pinns模型的评价指标时，需要从多个角度建立系统性标准。模型的核心目标是求解偏微分方程，因此误差分析是基础，不仅要看数值解与真实解的绝对误差，更要关注相对误差率。例如计算L2范数误差时，需划分训练集和测试集区域，避免过拟合导致指标虚高。物理残差是核心指标，需验证方程本身在每个计算点的...
PINNs的损失函数是一个综合考量数据拟合和物理信息满足程度的函数。它通常由数据拟合损失和物理信息损失两部分组成。数据拟合损失用于衡量神经网络输出与已知数据点的接近程度,常用的度量方式有均方误差(MSE)。例如,对于给定的一组观测数据点,计算网络输出值与这些数据点真实值之间的均方误差。而物理信息损失则是根据物理方...