physics-informed-neural-networks
PINNs, scientific machine learning, and embedding physics into neural networks
معلومات المصدر
- المستودع
- NeuralBlitz/Mito
- آخر نشاط في المصدر
- ٢٢ مارس ٢٠٢٦ في ١٣:٢٩
- لغة SKILL.md المكتشفة
- الإنجليزية
- النجوم
- ٠
- التفرعات
- ٠
خيارات التثبيت
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
مراجعة ملفات المصدر
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
عرض SKILL.md
SKILL.md
تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط- name
- physics-informed-neural-networks
- description
- PINNs, scientific machine learning, and embedding physics into neural networks
- license
- MIT
- compatibility
- opencode
- metadata
- {"audience":"researchers","category":"machine-learning"}
## What I do
- Build physics-informed neural networks
- Embed PDEs and physical laws into ML
- Solve inverse problems
- Combine simulation with data
## When to use me
When combining physics with machine learning.
## Key Concepts
- PINN architecture
- Physics loss terms
- PDE constraints
- Forward and inverse problems
- Domain knowledge integration
- Scientific ML
- Surrogate modeling
عرض على GitHub