Package: paddlesci
PaddleScienceDeveloped withPaddlePaddlePaddleScience使用文档👀简介PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。📝案例列表数学(AI for Math)问题类型案例名称优化算法模型类型训练方式数据集参考资料微分方程拉普拉斯方程机理驱动MLP无监督学习--微分方程伯格斯方程机理驱动MLP无监督学习DataPaper微分方程非线性偏微分方程机理驱动PIRBN无监督学习-Paper微分方程洛伦兹方程数据驱动Transformer-Physx监督学习DataPaper微分方程若斯叻方程数据驱动Transformer-Physx监督学习DataPaper算子学习DeepONet数据驱动MLP监督学习DataPaper微分方程梯度增强的物理知识融合PDE求解coming soon机理驱动gPINN半监督学习-Paper积分方程沃尔泰拉积分方程机理驱动MLP无监督学习-Project技术科学(AI for Technology)问题类型案例名称优化算法模型类型训练方式数据集参考资料定常不可压流体2D 定常方腔流机理驱动MLP无监督学习-定常不可压流体2D 达西流机理驱动MLP无监督学习-定常不可压流体2D 管道流机理驱动MLP无监督学习-Paper定常不可压流体3D 血管瘤机理驱动MLP无监督学习DataProject定常不可压流体任意 2D 几何体绕流数据驱动DeepCFD监督学习-Paper非定常不可压流体2D 非定常方腔流机理驱动MLP无监督学习--非定常不可压流体Re100 2D 圆柱绕流机理驱动MLP半监督学习DataPaper非定常不可压流体Re100~750 2D 圆柱绕流数据驱动Transformer-Physx监督学习DataPaper可压缩流体2D 空气激波机理驱动PINN-WE无监督学习-Paper飞行器设计MeshGraphNets数据驱动GNN监督学习DataPaper飞行器设计火箭发动机真空羽流数据驱动CNN监督学习Data-飞行器设计Deep-Flow-Prediction数据驱动TurbNetG监督学习DataPaper流固耦合涡激振动机理驱动MLP半监督学习DataPaper多相流气液两相流机理驱动BubbleNet半监督学习DataPaper多相流twophasePINN机理驱动MLP无监督学习-Paper多相流非高斯渗透率场估计coming soon机理驱动cINN监督学习-Paper流场高分辨率重构2D 湍流流场重构数据驱动tempoGAN监督学习Train DataEval DataPaper流场高分辨率重构2D 湍流流场重构数据驱动cycleGAN监督学习Train DataEval DataPaper流场高分辨率重构基于Voronoi嵌入辅助深度学习的稀疏传感器全局场重建数据驱动CNN监督学习Data1Data2Data3Paper流场高分辨率重构基于扩散的流体超分重构coming soon数理融合DDPM监督学习-Paper求解器耦合CFD-GCN数据驱动GCN监督学习DataMeshPaper受力分析1D 欧拉梁变形机理驱动MLP无监督学习--受力分析2D 平板变形机理驱动MLP无监督学习-Paper受力分析3D 连接件变形机理驱动MLP无监督学习DataTutorial受力分析结构震动模拟机理驱动PhyLSTM监督学习DataPaper受力分析2D 弹塑性结构机理驱动EPNN无监督学习Train DataEval DataPaper拓扑优化2D 拓扑优化数据驱动TopOptNN监督学习DataPaper材料科学(AI for Material)问题类型案例名称优化算法模型类型训练方式数据集参考资料材料设计散射板设计(反问题)数理融合数据驱动监督学习Train DataEval DataPaper材料生成面向对称感知的周期性材料生成coming soon数据驱动SyMat监督学习--地球科学(AI for Earth Science)问题类型案例名称优化算法模型类型训练方式数据集参考资料天气预报FourCastNet 气象预报数据驱动FourCastNet监督学习ERA5Paper天气预报GraphCast 气象预报coming soon数据驱动GraphCastNet*监督学习-Paper大气污染物UNet 污染物扩散数据驱动UNet监督学习Data-🕘最近更新添加二维血管案例(LabelFree-DNN-Surrogate)、空气激波案例(ShockWave)、去噪网络模型(DUCNN)、风电预测模型(Deep Spatial Temporal)、域分解模型(XPINNs)、积分方程求解案例(Volterra Equation)、分数阶方程求解案例(Fractional Poisson 2D)。针对串联方程和复杂方程场景，Equation模块支持基于sympy的符号计算，并支持和 python 函数混合使用(#507、#505)。Geometry模块和InteriorConstraint、InitialConstraint支持计算 SDF 微分功能(#539)。添加MultiTaskLearning(ppsci.loss.mtl) 多任务学习模块，针对多任务优化(如 PINN 方法)进一步提升性能，使用方式：多任务学习指南(#493、#492)。✨特性支持简单几何和复杂 STL 几何的采样与布尔运算。支持包括 Dirichlet、Neumann、Robin 以及自定义边界条件。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 20+ 案例。支持结果可视化输出与日志结构化保存。完善的 type hints，用户使用和代码贡献全流程文档，经典案例 AI studio 快速体验，降低使用门槛，提高开发效率。支持基于 sympy 符号计算库的方程表示。更多特性正在开发中...🚀安装使用安装 PaddlePaddle请在PaddlePaddle官网按照您的运行环境，安装develop版的 PaddlePaddle。安装完毕之后，运行以下命令，验证 Paddle 是否安装成功。python-c"import paddle; paddle.utils.run_check()"如果出现PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.信息，说明您已成功安装，可以继续安装 PaddleScience。安装 PaddleScience执行以下命令，从 github 上 clone PaddleScience 源代码，并以 editable 的方式安装 PaddleScience。gitclone-bdevelophttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience.git# 若 github clone 速度比较慢，可以使用 gitee clone# git clone -b develop https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleScience.gitcdPaddleScience# windows 用户安装前请执行如下命令，否则可能因为gbk编码问题导致安装失败setPYTHONUTF8=1# install paddlesci with editable modepipinstall-e.-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple验证安装python-c"import ppsci; ppsci.utils.run_check()"开始使用importppsci# write your code here...如需读取复杂几何文件，并进行解析、采样等操作，请参考完整安装流程：安装与使用⚡️快速开始请参考快速开始💬支持与建议如使用过程中遇到问题或想提出开发建议，欢迎在Discussion提出建议，或者在Issue页面新建 issue，会有专业的研发人员进行解答。👫开源共建PaddleScience 项目欢迎并依赖开发人员和开源社区中的用户，会不定期推出开源活动。在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考PaddleScience 开发与贡献指南以提升开发效率和质量。🎁快乐开源旨在鼓励更多的开发者参与到飞桨科学计算社区的开源建设中，帮助社区修复 bug 或贡献 feature，加入开源、共建飞桨。了解编程基本知识的入门用户即可参与，活动进行中：PaddleScience 快乐开源活动表单🔥第五期黑客松面向全球开发者的深度学习领域编程活动，鼓励开发者了解与参与飞桨深度学习开源项目与文心大模型开发实践。活动进行中：【PaddlePaddle Hackathon 5th】开源贡献个人挑战赛🎯共创计划PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共建基于飞桨的 AI for Science 领域顶尖开源项目, 打造活跃的前瞻性的 AI for Science 开源社区，建立产学研闭环，推动科研创新与产业赋能。点击了解飞桨AI for Science共创计划。❤️致谢PaddleScience 的部分模块和案例设计受NVIDIA-Modulus、DeepXDE、PaddleNLP、PaddleClas等优秀开源套件的启发。PaddleScience 的部分案例和代码由以下优秀社区开发者贡献（按Contributors排序）：Asthestarsfalll，co63oc，MayYouBeProsperous，AndPuQing，lknt，yangguohao，mrcangye，jjyaoao，jiamingkong，Liyulingyue，DrRyanHuang，zbt78，Gxinhu，XYM，xusuyong，NKNaN，ruoyunbai，sanbuphy，ccsuzzh，enkilee，GreatV🤝合作单位📜证书Apache License 2.0