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matlablm算法代码-PPDE_Approximation:AMSC663-664序列中的实现的存储库
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2021-05-26
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matlab lm算法代码PPDE近似值:AMSC 663-664项目 该项目旨在探索机器学习方法在近似于参数相关的偏微分方程(PDE)中的应用。 该github存储库包含运行在使用神经网络(2018)进行非线性问题的非侵入式降阶建模中建议的POD-NN RB和在物理信息化的神经网络(2019)中提出的PINN所需的实现。 该实现以某种方式构造,使得每个组件都相对独立地实现。 以下是每个组件的功能概述: 驱动程序:此组件包括文件NN_Driver.py , DEMO.py和run_DEMO.py 。 文件NN_Driver.py将调用环境脚本来创建针对不同问题的训练和测试样本,调用神经网络脚本来初始化,训练,重新加载或测试权重,并调用优化器脚本来优化神经网络中的权重。 NN_Driver.py还将区分用于运行适当算法的算法(POD-NN RB或PINN)。 文件DEMO.py和run_DEMO.py调用NN_Driver.py以输入适当的用户定义的参数。 环境:此组件包括“ Environments文件夹中的所有文件。 每个脚本都有处理训练和测试样本,测试网络产生的近似值的功能。 该文
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