PINN Design Pattern Specialist-免费 PINN 专家帮助

Example

评估带有梯度提升的 PINNs 的集成学习方法

Scenario

一个研究人员希望提高气候模型的准确性,可以使用这个功能来理解集成学习与梯度提升如何缓解多尺度模拟中的准确性问题。

Example

使用 Auto-PINN 为各种偏微分方程优化网络架构

Scenario

流体动力学的工程师可以利用这个功能系统地搜索最佳的神经网络配置,确保在不同条件下准确模拟流体运动。

Example

在流体动力学中实现有效训练参数 PINNs 的主动学习

Scenario

计算流体动力学领域的数据科学家可以应用这个功能选择性地选择模拟运行,大大减少计算资源而保持高模型准确度。

Example

与高级残差点采样方案相结合的梯度增强学习

Scenario

PINN 开发人员可以探索未来研究方向的建议,如通过完善残差点采样策略来改进 PINNs 的梯度增强学习。