揭秘DeepXDE让物理规律学会“深度学习”的科学计算神器【免费下载链接】deepxdeA library for scientific machine learning and physics-informed learning项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepxde还在为复杂的物理方程求解而头疼吗想象一下你面对一个热传导方程、流体力学问题或者量子力学系统传统数值方法需要繁琐的网格划分、复杂的边界条件处理还要担心数值稳定性。但今天我要向你介绍一个能改变这一切的工具——DeepXDE一个让物理规律学会“深度学习”的科学计算神器DeepXDE是一个专为科学机器学习设计的Python库它巧妙地将深度学习与物理建模结合让你能用神经网络直接求解微分方程、学习物理规律。无论你是科研人员、工程师还是对科学计算感兴趣的开发者DeepXDE都能让你的物理建模工作变得前所未有的简单高效。物理建模的“智能革命”从传统方法到深度学习传统的物理建模就像用尺子和圆规画图——精确但繁琐。你需要手动划分网格、设置边界条件、选择数值方法每一步都可能出错。而DeepXDE带来的是一场“智能革命”它将物理规律编码到神经网络中让模型自己学习如何满足这些规律。核心能力清单物理信息神经网络将物理方程作为约束让网络学习满足物理规律深度算子网络学习函数到函数的映射处理复杂系统多保真学习融合不同精度的数据源充分利用有限数据多后端支持TensorFlow、PyTorch、JAX、PaddlePaddle任选自动微分无需手动推导导数自动计算高阶微分四步开启你的科学机器学习之旅1. 安装配置一分钟搞定环境# 创建虚拟环境推荐 python -m venv deepxde-env source deepxde-env/bin/activate # Linux/macOS # 安装DeepXDE pip install deepxde[all] # 安装所有后端支持如果你已经有偏好的深度学习框架也可以只安装特定后端pip install deepxde[tensorflow] # TensorFlow用户 pip install deepxde[pytorch] # PyTorch用户2. 问题定义像写数学公式一样写代码让我们从一个经典的一维扩散问题开始。在DeepXDE中定义物理问题变得异常直观import deepxde as dde import numpy as np # 定义几何域一维空间[-1,1]和时间[0,1] geom dde.geometry.Interval(-1, 1) timedomain dde.geometry.TimeDomain(0, 1) geomtime dde.geometry.GeometryXTime(geom, timedomain) # 定义偏微分方程热传导方程 def pde(x, y): dy_t dde.grad.jacobian(y, x, j1# [Python] 백준 11725번 트리의 부모 찾기 # 트리의 부모 찾기 | 시간 제한 | 메모리 제한 | 제출 | 정답 | 맞은 사람 | 정답 비율 | | :-------- | :---------- | :---- | :---- | :-------- | :-------- | | 1 초 | 256 MB | 10492 | 4768 | 3434 | 43.433% | ## 문제 루트 없는 트리가 주어진다. 이때, 트리의 루트를 1이라고 정했을 때, 각 노드의 부모를 구하는 프로그램을 작성하시오. ## 입력 첫째 줄에 노드의 개수 N (2 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N-1개의 줄에 트리 상에서 연결된 두 정점이 주어진다. ## 출력 첫째 줄부터 N-1개의 줄에 각 노드의 부모 노드 번호를 2번 노드부터 순서대로 출력한다. ## 예제 입력 1 복사7 1 6 6 3 3 5 4 1 2 4 4 7## 예제 출력 1 복사4 6 1 3 1 4## 예제 입력 2 복사12 1 2 1 3 2 4 3 5 3 6 4 7 4 8 5 9 5 10 6 11 6 12## 예제 출력 2 복사1 1 2 3 3 4 4 5 5 6 6## 소스코드 python from sys import stdin, setrecursionlimit setrecursionlimit(10**9) n int(stdin.readline()) graph [[] for _ in range(n 1)] for _ in range(n - 1): a, b map(int, stdin.readline().split()) graph[a].append(b) graph[b].append(a) visited [0] * (n 1) def dfs(s): for i in graph[s]: if visited[i] 0: visited[i] s dfs(i) dfs(1) for x in range(2, n 1): print(visited[x])해설DFS를 이용해서 풀었습니다.처음에 재귀 깊이 설정을 하지 않아서 런타임 에러가 발생했습니다.setrecursionlimit를 이용해서 재귀 깊이를 늘려주어야 합니다.1번 노드가 루트 노드이므로 1번 노드부터 DFS를 시작합니다.노드s와 연결된 노드i를 방문하면서visited[i] s로 부모 노드 번호를 저장합니다.DFS를 마친 후visited리스트의 2번 인덱스부터 값을 출력합니다.【免费下载链接】deepxdeA library for scientific machine learning and physics-informed learning项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepxde创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考