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DeepXDE: A Deep Learning Library for Solving Differential Equations
DeepXDE: A Deep Learning Library for Solving Differential Equations
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PINNStudio发布，成为首个用于物理信息神经网络的免费无代码GUI
PINNStudio，一个新发布的开源无代码GUI，旨在简化物理信息神经网络（PINNs）的设置、训练和可视化过程。该工具专为帮助编码经验有限的用户而开发，允许用户通过界面定义偏微分方程、域、边界条件和网络架构。它能自动使用DeepXDE生成代码，运行模型，并显示实时训练日志和解图，旨在为研究人员和学生简化工作流程。
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研究人员推进物理信息神经网络以进行复杂科学建模
研究人员开发了新颖的物理信息神经网络（PINNs）来解决复杂的微分方程。一种方法，伪微分增强PINNs，利用傅里叶变换实现更快、更有效的训练，提高保真度并处理分数阶导数。另一种方法，元逆PINNs，将逆向建模重新表述为元学习问题，以提高高维常微分方程的样本效率和泛化能力，并在药代动力学模型中取得了成功。