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pde:[WIP] PDE和CFD的数值方法-单击链接
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2021-05-24
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PDE的深度学习 动机 我对艺术娱乐的大规模仿真感兴趣。 我相信自然界中发现的许多模式和混沌动力学都非常漂亮,我相信大多数人都会这样做。 我希望以一种“美学”驱动的方式来复制它,希望我可以学习更多有关各个领域的知识,并有可能产生新颖的结果。 尽管总的来说,我希望将地球物理模拟用于行星尺度地形的生成,但在这项工作中,我特别致力于模拟地幔对流以及地幔与岩石圈之间的相互作用。 有了这样的结果,正如我希望创建一个伪实时仿真一样,我将研究利用深度学习中的现代技术的近似方法。 V循环 W循环 2.4 GPU的粗到细方法 拉普拉斯迭代作为卷积 延长作为转置卷积 3.泊松和亥姆霍兹方程 3.1泊松方程 3.2强迫项的时间依赖性 3.3亥姆霍兹方程 3.4具有时间依赖性的广义形式 4.对流扩散方程 4.1一维空间 4.2两个空间维度 5. Rayleigh-Benard对流 1.数值微分的回顾 1.1
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pde-master.zip (40个子文件)
pde-master
.gitignore 31B
requirements.txt 58B
_config.yml 25B
README.md 21KB
index.html 397KB
figures
2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6_init_smooth.png 63KB
2_2_laplace_16_128.gif 8KB
1_4_sin.png 38KB
2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6_smooth.png 58KB
1_2_sin.png 45KB
2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6.png 53KB
2_2_laplace_256_512.gif 920KB
2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6_init.png 59KB
2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6_smooth.png 58KB
2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6.png 54KB
2_2_laplace_128_128.gif 76KB
2_2_laplace_256_128.gif 114KB
2_3_tol_W_256_6_30_50_1e-6_init_smooth.png 64KB
2_4_256_6_1e-6_cpu.png 65KB
2_4_2048_10_1e-6_cpu.png 51KB
2_3_diagram_init_smooth.png 161KB
2_3_tol_V_256_6_30_50_1e-6_init.png 59KB
1_3_sin.png 39KB
2_3_diagram_init.png 110KB
1_1_sin.png 51KB
sections
3
3_1_tolerance.py 7KB
common_utils.py 3KB
3_1_poisson.py 4KB
gif_writer.py 14KB
2
2_2_laplace.py 2KB
common_utils.py 3KB
2_3_tolerance.py 6KB
2_3_multigrid.py 7KB
2_4_gpu.py 4KB
2_3_diagram.py 6KB
gif_writer.py 14KB
1
1_4_second_multi.py 3KB
1_3_first_multi.py 3KB
1_2_second_single.py 1KB
1_1_first_single.py 1007B
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