hp-VPINNs: Variational Physics-Informed Neural Networks With Domain Decomposition 论文资源

PINN层流 物理信息神经网络（PINN），用于解决流体动力学问题 参考纸 此回购包括论文中混合形式的物理信息神经网络的实现： 本文已由TAML发布，有权访问Elsevier数据库的人员可以访问以获取适用于照相机的版本。 每个文件夹的说明 FluentReferenceMu002 ：Ansys Fluent的参考解决方案，可实现稳定的流量； PINN_steady ：用PINN实现稳定流； PINN_unsteady ：用PINN实现非恒定流； 结果概述 穿过圆柱体的稳定流（左：物理信息神经网络；右：Ansys Fluent。） 穿过圆柱体的瞬态流（基于物理的神经网络结果） 笔记 这些实现是在TensorFlow 1.10.0的GPU版本上开发和测试的。

PINN_Simple_ODE_1D 从引人入胜的PINN理念（ft。Maziar Raissi）看来，这一步是探索和理解PINN的第一步。 想法是使PINN用于近似（精确）简单的一维方程式并理解实现。 例子 多项式-f（x）= y = x ^ 2（-20,20） 三角-f（x）= y = x + sin（4 pi x）在（0,1）范围内 1st_order_ode-df（x）/ dx = 1（x）在范围（0.5,10）中且f（1）= 0 引文 @article{raissi2019physics, title={Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial diffe