探索机器学习在偏微分方程近似中的应用-PPDE库

资源摘要信息:"该存储库名为'matlablm算法代码-PPDE_Approximation:AMSC663-664序列中的实现'，是一个开源项目，旨在探索机器学习方法在近似参数相关的偏微分方程（PDE）中的应用。该项目的实现基于神经网络，特别是2018年提出的POD-NN RB（Proper Orthogonal Decomposition Neural Network Reduced Basis）方法和2019年提出的PINN（Physics-Informed Neural Networks）方法。" "该项目包含的主要组件有驱动程序和环境。驱动程序包括文件NN_Driver.py，DEMO.py和run_DEMO.py。NN_Driver.py负责调用环境脚本创建训练和测试样本，调用神经网络脚本进行权重的初始化、训练、重新加载或测试，以及调用优化器脚本优化权重。同时，NN_Driver.py还会根据需要运行POD-NN RB或PINN算法。DEMO.py和run_DEMO.py则用于输入用户定义的参数并调用NN_Driver.py。" "环境组件包括Environments文件夹中的所有文件。每个脚本都有处理训练和测试样本，测试网络产生的近似值的功能。" "该项目的标签为'system开源'，意味着该项目是一个开放源代码的系统。" "压缩包子文件的文件名称为PPDE_Approximation-master，表示该项目的主版本。" "综上所述，该项目是一个以神经网络为基础，利用机器学习方法解决参数相关的偏微分方程的开源项目。通过POD-NN RB和PINN算法，该项目能够为非线性问题提供有效的非侵入式降阶建模方法。该项目的开源性质使其易于获取和使用，同时也易于社区对其进行改进和扩展。"