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通过设备无关模型优化网络交互
通过利用设备的固有物理特性作为计算工具，我们在这项工作中制定了一个通用框架，以完全数据驱动的方式优化与动态物理系统的交互，通过模拟和实现与动态设备的相互作用进行了应用验证，并强调了准确捕捉系统随机性对于成功部署具有物理定义的神经网络的重要性
PDF6 months ago
GenPhys: 从物理过程到生成模型
该研究提出了一种基于物理过程的生成模型家族（GenPhys），可以通过将描述物理过程的偏微分方程转化为生成模型构建，包括 Yukawa 生成模型和现有的 DM 和 PFGM 生成模型，并通过修改某些物理过程，将其转化为 GenPhys 家族
PDFa year ago
有限元方法的八十年：诞生、演化与未来
本文从历史的角度出发，主要侧重于分析有限元方法在固体和结构力学方面的应用及其相关发展，以及有限元方法在流体力学、传热和流体 - 结构相互作用等领域中的重要影响。该论文将 FEM 的发展划分为四个时期：I.（1941-1965）FEM 的早期
PDF3 years ago
AAAIDPM: 一种用于物理信息神经网络在外推方面的新型训练方法
提出了一种基于神经网络物理学的方法来学习复杂物理过程的动态学习，用于时间上的超出训练范围外的解决方案的外推，并使用新的改进 PINN，可以在时间上精确地外推解决方案。
PDF4 years ago
物理引导的机器学习在科学探索中的应用：模拟湖水温度剖面
本文提出了一种物理引导递归神经网络模型（PGRNN），它根据物理学模型和机器学习模型相结合，明确提出物理模型的局限性并提出了一种新的改进方法，该方法能够更好地预测实际现象。
PDF4 years ago
EPIC: 一种高能效、高性能的 GPGPU 计算研究基础设施
高性能计算对许多研究问题的追求有着至关重要的作用，使用 GPGPU 等资源是一种更快的解决方法，为此，NTNU 建立了 EPIC GPGPU 计算研究基础设施来满足这种需求。
PDF5 years ago