PaddlePaddle/PaddleScience

PaddleScience is SDK and library for developing AI-driven scientific computing applications based on PaddlePaddle.

What it solves

PaddleScience 是一个旨在解决物理、化学和气象领域复杂问题的科学计算套件。它通过将深度学习与传统科学原理相结合，克服求解微分方程和模拟物理系统的挑战，使建模相较于仅使用传统数值方法更高效、更灵活。

How it works

该套件基于 PaddlePaddle 框架构建，利用深度神经网络和自动（高阶）微分来计算解。它支持三种主要的求解方法：

  1. Physics-Driven：使用物理定律和机制引导学习过程（例如 PINNs）。
  2. Data-Driven：依赖现有数据集的监督学习来预测结果。
  3. Hybrid (Physics-Data Fusion)：结合物理机制和数据，以提升准确性和鲁棒性。

此外，它集成了 sympy 库用于符号方程表示，并支持各种边界条件（Dirichlet、Neumann、Robin）以及通过 STL 文件进行的复杂几何采样。

Who it’s for

它面向科学计算、计算物理、流体动力学、材料科学和气象领域的研究人员和工程师，帮助他们利用 AI 加速仿真或解决逆问题。

Highlights

  • Broad Application Range：包含 20 多个案例，涉及流体、结构和天气预报。
  • Flexible Solving Modes：支持纯物理驱动、纯数据驱动和混合方法。
  • Advanced Geometry Support：处理简单和复杂的 STL 几何，并支持布尔运算。
  • Research Efficiency Tools：具备实验源码追踪和一键并行实验启动功能。
  • Symbolic Integration：使用 sympy 进行方程表示和求解系统。