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Téléchargement DeepXDE pour Linux

Téléchargez gratuitement l'application DeepXDE Linux pour l'exécuter en ligne dans Ubuntu en ligne, Fedora en ligne ou Debian en ligne

Il s'agit de l'application Linux nommée DeepXDE dont la dernière version peut être téléchargée sous DeepXDEv1.8.2.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.

Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée DeepXDE avec OnWorks.

Suivez ces instructions pour exécuter cette application :

- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.

- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.

- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.

- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.

- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.

- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.

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DeepXDE


DESCRIPTION

DeepXDE est une bibliothèque pour l'apprentissage automatique scientifique et l'apprentissage basé sur la physique. DeepXDE inclut les algorithmes suivants. Réseau neuronal informé par la physique (PINN). Résoudre différents problèmes. Résolution d'équations aux dérivées ordinaires/partielles directes/inverses (ODE/PDE) [SIAM Rev.] Résolution d'équations intégro-différentielles directes/inverses (IDEs) [SIAM Rev.] Sci. Calcul] Chaos polynomial NN-arbitraire (NN-aPC) : résolution d'EDP stochastiques directes/inverses (sPDE) [J. Calcul. Phys.] PINN avec contraintes dures (hPINN) : résolution de conception inverse/optimisation topologique [SIAM J. Sci. Calcul.] Échantillonnage adaptatif basé sur les résidus [SIAM Rev., arXiv] PINN amélioré par gradient (gPINN) [Comput. Méthodes Appl. Méca. Eng.] PINN avec caractéristiques de Fourier multi-échelles [Comput. Méthodes Appl. Méca. Eng.]



Comment ça marche

  • Réseau neuronal informé par la physique (PINN)
  • Apprendre des données de multifidélité
  • Réseau d'opérateurs approfondi
  • Échantillonnage adaptatif basé sur les résidus
  • PINN avec caractéristiques de Fourier multi-échelles
  • PINN amélioré en dégradé (gPINN)


Langage de programmation

Python


Catégories

Scientifique/ingénierie, apprentissage automatique, bibliothèques de réseaux de neurones

Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/deepxde.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.


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