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Shizheng Wen
Shizheng Wen
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PyTorch 获得可微分稀疏线性代数库
研究人员开发了 torch-sla，一个开源的 Python 库，旨在为 PyTorch 提供可微分稀疏线性代数功能。该库弥补了 PyTorch 现有功能中的不足，目前仅提供低级内核或仅限 CPU、不可微分的求解器。Torch-sla 支持跨多个后端（包括 CPU 和 GPU 选项）的各种求解器类型的统一 API，并支持分布式执行以增强可扩展性。
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TensorGalerkin 框架加速偏微分方程求解和学习
研究人员开发了一个名为 TensorGalerkin 的新算法框架，用于求解、优化和学习具有变分结构的偏微分方程 (PDE)。该框架利用高效的 Galerkin 离散化和 GPU 兼容的 TensorGalerkin 方法来装配线性系统。TensorGalerkin 方法在 PyTorch 的 autograd 中优化了逐元素操作，使得装配图与网格大小无关。跨各种 PDE 类型的基准测试表明，与现有的数值求解、约束优化和物理信息算子学…