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PaddlePaddle / Paddle

PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）
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关于deepxde的一些问题 #49597

Open zhangzhiqiangccm opened 1 year ago

zhangzhiqiangccm commented 1 year ago

请提出你的问题 Please ask your question

关于deepxde中常微分方程的反问题：

  1. 常微分方程的自变量只有时间t，如geom = dde.geometry.TimeDomain(0, 60)，但是输入神经网络时候，进行了输入输出变量的变换，把原始输入0-60的t变成了0-1，这个不一致是否会有影响？
  2. 因变量有三个，但是可观测的因变量只有一个，这样是否会有影响，deepxde官网上洛伦兹方程有多个observe_y，我这里只有一个observe_y3 = dde.icbc.PointSetBC(data_t, data_c, component=2)。
  3. Dde.data.PDE函数中num_domain和num_boundary两个值该如何理解，为什么边界取两个点就可以了？
paddle-bot[bot] commented 1 year ago

您好，我们已经收到了您的问题，会安排技术人员尽快解答您的问题，请耐心等待。请您再次检查是否提供了清晰的问题描述、复现代码、环境&版本、报错信息等。同时，您也可以通过查看官网API文档、常见问题、历史Issue、AI社区来寻求解答。祝您生活愉快～

Hi! We've received your issue and please be patient to get responded. We will arrange technicians to answer your questions as soon as possible. Please make sure that you have posted enough message to demo your request. You may also check out the API，FAQ，Github Issue and AI community to get the answer.Have a nice day!

sljlp commented 1 year ago

请问这个具体是什么项目中的问题呢？可以提供下问题中涉及到的代码链接地址吗

zhangzhiqiangccm commented 1 year ago

你好，这个没有链接，是我自己数据和方程的特点，想去进行这个变化，但是不是很清楚这三个问题，所以想咨询一下，主要也是参考的deepxde手册上关于常微分方程反问题求解的内容https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/pinn_inverse/lorenz.inverse.html，谢谢

zhangzhiqiangccm commented 1 year ago

请问这个具体是什么项目中的问题呢？可以提供下问题中涉及到的代码链接地址吗

你好，主要就是参考这个上面链接中lorenz系统的反问题求解的demo，其中的三个方面我不太理解，所以想咨询一下，谢谢