physics-informed-neural-networks
PINNs, scientific machine learning, and embedding physics into neural networks
ソース情報
- リポジトリ
- NeuralBlitz/Mito
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月22日 13:29
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 0
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- 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
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