#julia #ode #pde #flux.jl
#Джулия #ode #pde #flux.jl
Вопрос:
Давайте рассмотрим это уравнение:
с : 0 < b < 1.
Я новичок в программировании julia, я рассматриваю возможность решения этого уравнения ODE с использованием NeuralPDE.jl. Есть идеи, как написать эту оду, основанную на физике, нейронной сети, в рамках julia?
Комментарии:
1. вы пробовали кодировать модель и посмотреть, работает ли она просто? Я бы подумал, что этот пример просто работает, не делая ничего особенного?
2. Спасибо, Крис, за ваш ответ. На самом деле, сначала я пытался реализовать код Maziar Raissi, затем я наткнулся на NeuralPDE.jl и DiffEqFlux.jl, которые я нашел очень интересными. Проблема в том, что у нас есть данные временного ряда (нестационарные), затем мы используем аналитическое решение для подгонки кривой для прогнозирования. Идея состоит в том, чтобы использовать уравнение ODE для упорядочения подгонки. Параметры K и b являются параметрами уравнения и оцениваются одновременно с весами нейронной сети. Я только начал изучать Джулию, и я попытаюсь построить модель.