Dies ist die Windows-App namens DeepXDE, deren neueste Version als DeepXDEv1.9.3.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations betrieben werden.
Laden Sie diese App namens DeepXDE mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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DeepXDE
BESCHREIBUNG
DeepXDE ist eine Bibliothek für wissenschaftliches maschinelles Lernen und physikalisch informiertes Lernen. DeepXDE enthält die folgenden Algorithmen. Physikalisch informiertes neuronales Netzwerk (PINN). Lösen verschiedener Probleme. Lösen vorwärts/inverser gewöhnlicher/partieller Differentialgleichungen (ODEs/PDEs) [SIAM Rev.] Lösen vorwärts/inverser Integro-Differentialgleichungen (IDEs) [SIAM Rev.] fPINN: Lösen vorwärts/inverser gebrochener PDEs (fPDEs) [SIAM J. Wissenschaft. Comput.] NN-arbitrary polynomial chaos (NN-aPC): Auflösen vorwärts/inverser stochastischer PDEs (sPDEs) [J. Berechnung. Phys.] PINN mit harten Nebenbedingungen (hPINN): Lösung inverser Design-/Topologieoptimierung [SIAM J. Sci. Comput.] Residuenbasiertes adaptives Sampling [SIAM Rev., arXiv] Gradientenverstärkte PINN (gPINN) [Comput. Methoden Appl. Mech. Eng.] PINN mit Multiskalen-Fourier-Merkmalen [Comput. Methoden Appl. Mech. Eng.]
Eigenschaften
- Physikalisch informiertes neuronales Netzwerk (PINN)
- Aus Multifidelity-Daten lernen
- Tiefes Betreibernetzwerk
- Residuenbasiertes adaptives Sampling
- PINN mit Multiskalen-Fourier-Merkmalen
- Gradientenverstärkte PINN (gPINN)
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/deepxde.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
