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基于PINN物理信息神经网络的PDE偏微分方程Python代码.rar

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简介：
这段资料包含了一个利用PINN（物理信息神经网络）来解决PDE（偏微分方程）问题的Python代码集，适用于研究和教学用途。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，方便更改参数设置；编程思路清晰明了，并配有详细注释。 4. 适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计。

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  • 基于PINN物理信息神经网络的PDE偏微分方程Python代码.rar
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    这段资料包含了一个利用PINN（物理信息神经网络）来解决PDE（偏微分方程）问题的Python代码集，适用于研究和教学用途。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，方便更改参数设置；编程思路清晰明了，并配有详细注释。 4. 适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计。
     
  • 测试-PINNs：利用物理信息神经网络解决PDE问题的源代码
    优质
    测试-PINNs项目旨在通过物理信息神经网络（PINNs）提供一套用于求解偏微分方程(PDEs)的开源代码，结合机器学习与物理学原理，为科研及工程应用提供高效解决方案。 测试PIN：使用物理信息神经网络求解PDE。我们将首先关注这一主题。
     
  • 基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程——MATLAB实现及L-BFGS优化器应用
    优质
    本文介绍了利用物理信息神经网络（PINN）在MATLAB环境中求解Burgers方程的方法，并探讨了L-BFGS优化器的应用，展示了该方法的有效性和准确性。 物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的MATLAB实现代码适用于MATLAB 2023a及以上版本。该方法使用L-BFGS优化器来解决具有物理约束的偏微分方程（PDE），包括各类耦合问题，如计算力学、应用数学、数值模拟和固体力学等领域的复杂流动模型。 此外，PINN可以应用于岩土力学中的渗流力学及石油工程中的油藏数值模拟。在矿业工程中，它可以处理多孔介质流动与页岩气煤层气瓦斯开采等问题。对于断裂力学、水力压裂以及扩展有限元（XFEM）、嵌入式离散裂缝模型（EDFM）和离散裂缝网络（DFN），PINN同样适用。 物理信息神经网络在相场方法（PFM）、近场动力学（Peridynamics）等复杂问题中也有广泛应用。它能够解决多区域联合求解、高阶及分数阶问题，适用于热传导与复杂流体模型的模拟，并且可以处理德尔塔函数和硬编码等问题。
     
  • 基于物理信息的神经网络：一种解决非线性偏微分方程正逆问题的深度学习方法.pdf
    优质
    本文提出了一种结合物理信息的新型神经网络架构，专门用于高效求解非线性的偏微分方程的正向和反向问题，为复杂系统建模提供了新的深度学习解决方案。 对论文“Physics-Informed Neural Networks: A Deep Learning Framework for Solving Forward and Inverse Problems”的全文翻译，希望能为大家提供便利。
     
  • 基于偏微分方程(PDE)的图像去噪Matlab代码集- calc_lam.m
    优质
    calc_lam.m是基于偏微分方程（PDE）的一套MATLAB工具箱中的一个函数，用于计算在图像去噪过程中所需的参数lambda。该函数配合其他相关脚本协同工作，实现高效的图像降噪处理。 使用偏微分方程PDE进行图像去噪的Matlab代码集合包括文件calc_lam.m，希望对大家有所帮助。
     
  • 基于偏微分方程(PDE)的图像去噪Matlab代码集-main.m
    优质
    本代码集包含一系列基于偏微分方程（PDE）的图像去噪算法，通过MATLAB实现。核心文件main.m驱动整个流程，展示多种方法对图像噪声的有效去除。 使用偏微分方程PDE进行图像去噪的matlab代码集合-main.m文件希望能对大家有所帮助。
     
  • PINN-层流：利用物理信息神经网络解决流体动力学问题
    优质
    本研究采用物理信息神经网络(PINN)方法来精确求解流体在层流状态下的动力学行为，为复杂流动现象提供高效数值模拟工具。 PINN层流物理信息神经网络（PINN）用于解决流体动力学问题。此回购包括论文中混合形式的物理信息神经网络的实现： 本段落已由TAML发布，有权访问Elsevier数据库的人可以获取适用于照相机版本。 每个文件夹说明如下： - FluentReferenceMu002：Ansys Fluent参考解决方案，可实现稳定流量； - PINN_steady：用PINN实现稳定流； - PINN_unsteady：用PINN实现非恒定流； 结果概述： 1. 穿过圆柱体的稳定流（左图显示物理信息神经网络的结果；右图显示Ansys Fluent参考解决方案）。 2. 穿过圆柱体的瞬态流，基于物理的神经网络结果显示。 这些实现是在TensorFlow 1.10.0的GPU版本上开发和测试完成。
     
  • 基于偏微分方程(PDE)的图像去噪Matlab代码合集.zip
    优质
    该资源包含一系列基于偏微分方程（PDE）的图像去噪算法的Matlab实现代码，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究和学习。 使用偏微分方程(PDE)进行图像去噪的Matlab代码集合。