dde.geometry.Interval
时间: 2023-10-31 21:23:27 浏览: 46
引用中的代码片段展示了使用TensorDiffEq库进行偏微分方程求解的示例。其中,Domain代表了求解域,通过add方法可以添加自变量和对应的取值范围,generate_collocation_points方法用于生成求解点。func_ic函数表示初值条件,dirichletBC函数则定义了边界条件。f_model函数表示方程的数值模型,其中包括了方程本身和边界条件的表示。layer_sizes定义了神经网络模型的结构。CollocationSolverND代表了求解器,compile方法将以上信息整合,并进行模型编译。fit方法用于训练模型。
引用中的内容提到了一维扩散方程的求解,该方程在不同小节中使用了不同的策略,但本质上并无区别。该方程是基于deepPDX的方法进行求解的。
引用中的代码示例展示了使用Elvet库进行偏微分方程求解的示例。equation函数表示方程本身,bc表示边界条件,domain定义了求解域,solver方法用于求解方程。
根据以上引用内容可以得出,dde.geometry.Interval在本文中并未被明确引用或讨论,无法给出具体的解释或定义。
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dde.grad.jacobian
dde.grad.jacobian 是一个函数,用于计算带有延迟微分方程(DDE)的梯度雅可比矩阵。DDE是一种微分方程,其导数依赖于之前的时间点上的函数值。梯度雅可比矩阵是对函数中所有变量的偏导数的矩阵。通过计算梯度雅可比矩阵,可以得到关于函数变量的导数信息。
该函数的具体用法可能会根据使用的编程语言和库而有所不同,请提供更多上下文信息或者说明你使用的具体环境,以便我能够更好地回答你的问题。
"""Backend supported: tensorflow.compat.v1, tensorflow, pytorch, paddle""" import deepxde as dde def pde(x, y): dy_r = dde.grad.jacobian(y, x, i=0, j=0) return dy_r + x[:, 0:1] def solution(X): r, x = X[:, 0:1], X[:, 1:] return 4 - r ** 2 def boundary(x, on_boundary): return on_boundary geom = dde.geometry.Rectangle(xmin=[-2, 0], xmax=[2, 20]) bc = dde.DirichletBC(geom, solution, boundary) data = dde.data.PDE(geom, pde, bc, 1600, 200, solution=solution, num_test=1000) net = dde.maps.FNN([2] + [20] * 3 + [1], "tanh", "Glorot normal") model = dde.Model(data, net) model.compile("adam", lr=0.01, metrics=["l2 relative error"]) losshistory, train_state = model.train(epochs=1500) dde.saveplot(losshistory, train_state, issave=True, isplot=True)
这段代码是用于求解一个二维偏微分方程的。其中,使用了深度学习库deepxde来实现求解过程。具体来说,这个方程是一个二阶常微分方程,可以使用dde.grad.jacobian函数求取其导数。模型使用了一个三层的前馈神经网络,并使用adam优化算法进行训练。最终的训练结果保存在losshistory和train_state中,并可通过dde.saveplot函数进行可视化。