Computational Physics та обчислювальна фізика

🎓 Методи

Physics-Informed Neural Networks

Концепція: Нейронні мережі з фізичними рівняннями в loss.

Переваги: Зберігають фізику, потребують менше даних.

Застосування: PDE solving, modeling.

Surrogate Models

Концепція: ML моделі для заміни дорогих симуляцій.

Переваги: Швидше за повні симуляції.

Застосування: Optimization, uncertainty quantification.

Symbolic Regression

Концепція: Знаходження математичних виразів з даних.

Методи: Genetic programming, neural symbolic.

Застосування: Discovery фізичних законів.

🔧 Застосування

Materials Science

Задачі: Property prediction, discovery.

Методи: ML для materials properties.

Застосування: Нові матеріали, optimization.

Climate Modeling

Задачі: Прогнозування клімату, weather.

Методи: ML для climate models, emulation.

Застосування: Climate prediction, analysis.

Quantum Physics

Задачі: Quantum systems, many-body problems.

Методи: Neural quantum states, VQE.

Застосування: Quantum simulation, optimization.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Physics-Informed Neural Network для PDE

PDE: Визначити фізичне рівняння.

PINN: Створити PINN з PDE в loss.

Навчання: Навчити на boundary conditions та PDE.

Рішення: Отримати рішення PDE.

Приклад 2: Surrogate Model для симуляції

Simulation: Запустити кілька повних симуляцій.

ML: Навчити ML модель на результатах.

Surrogate: Використати ML для швидких прогнозів.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Computational Physics: ML для фізики

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.