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PaddleScience

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📝案例列表

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数学(AI for Math)

问题类型	案例名称	优化算法	模型类型	训练方式	数据集	参考资料
微分方程	拉普拉斯方程	机理驱动	MLP	无监督学习	-	-
微分方程	伯格斯方程	机理驱动	MLP	无监督学习	Data	Paper
微分方程	非线性偏微分方程	机理驱动	PIRBN	无监督学习	-	Paper
微分方程	洛伦兹方程	数据驱动	Transformer-Physx	监督学习	Data	Paper
微分方程	若斯叻方程	数据驱动	Transformer-Physx	监督学习	Data	Paper
算子学习	DeepONet	数据驱动	MLP	监督学习	Data	Paper
微分方程	梯度增强的物理知识融合 PDE 求解	机理驱动	gPINN	无监督学习	-	Paper
积分方程	沃尔泰拉积分方程	机理驱动	MLP	无监督学习	-	Project
微分方程	分数阶微分方程	机理驱动	MLP	无监督学习	-	-

技术科学(AI for Technology)

问题类型	案例名称	优化算法	模型类型	训练方式	数据集	参考资料
定常不可压流体	2D 定常方腔流	机理驱动	MLP	无监督学习	-
定常不可压流体	2D 达西流	机理驱动	MLP	无监督学习	-
定常不可压流体	2D 管道流	机理驱动	MLP	无监督学习	-	Paper
定常不可压流体	3D 血管瘤	机理驱动	MLP	无监督学习	Data	Project
定常不可压流体	任意 2D 几何体绕流	数据驱动	DeepCFD	监督学习	-	Paper
非定常不可压流体	2D 非定常方腔流	机理驱动	MLP	无监督学习	-	-
非定常不可压流体	Re100 2D 圆柱绕流	机理驱动	MLP	半监督学习	Data	Paper
非定常不可压流体	Re100~750 2D 圆柱绕流	数据驱动	Transformer-Physx	监督学习	Data	Paper
可压缩流体	2D 空气激波	机理驱动	PINN-WE	无监督学习	Data	-
飞行器设计	MeshGraphNets	数据驱动	GNN	监督学习	Data	Paper
飞行器设计	火箭发动机真空羽流	数据驱动	CNN	监督学习	Data	-
飞行器设计	Deep-Flow-Prediction	数据驱动	TurbNetG	监督学习	Data	Paper
通用流场模拟	气动外形设计	数据驱动	AMGNet	监督学习	Data	Paper
流固耦合	涡激振动	机理驱动	MLP	半监督学习	Data	Paper
多相流	气液两相流	机理驱动	BubbleNet	半监督学习	Data	Paper
多相流	twophasePINN	机理驱动	MLP	无监督学习	-	Paper
多相流	非高斯渗透率场估计coming soon	机理驱动	cINN	监督学习	-	Paper
流场高分辨率重构	2D 湍流流场重构	数据驱动	tempoGAN	监督学习	Train Data Eval Data	Paper
流场高分辨率重构	2D 湍流流场重构	数据驱动	cycleGAN	监督学习	Train Data Eval Data	Paper
流场高分辨率重构	基于Voronoi嵌入辅助深度学习的稀疏传感器全局场重建	数据驱动	CNN	监督学习	Data1 Data2 Data3	Paper
流场高分辨率重构	基于扩散的流体超分重构coming soon	数理融合	DDPM	监督学习	-	Paper
求解器耦合	CFD-GCN	数据驱动	GCN	监督学习	Data Mesh	Paper
受力分析	1D 欧拉梁变形	机理驱动	MLP	无监督学习	-	-
受力分析	2D 平板变形	机理驱动	MLP	无监督学习	-	Paper
受力分析	3D 连接件变形	机理驱动	MLP	无监督学习	Data	Tutorial
受力分析	结构震动模拟	机理驱动	PhyLSTM	监督学习	Data	Paper
受力分析	2D 弹塑性结构	机理驱动	EPNN	无监督学习	Train Data Eval Data	Paper
受力分析和逆问题	3D 汽车控制臂变形	机理驱动	MLP	无监督学习	-	-
拓扑优化	2D 拓扑优化	数据驱动	TopOptNN	监督学习	Data	Paper
热仿真	1D 换热器热仿真	机理驱动	PI-DeepONet	无监督学习	-	-
热仿真	2D 热仿真	机理驱动	PINN	-	Paper

材料科学(AI for Material)

问题类型	案例名称	优化算法	模型类型	训练方式	数据集	参考资料
材料设计	散射板设计(反问题)	数理融合	数据驱动	监督学习	Train Data Eval Data	Paper
材料生成	面向对称感知的周期性材料生成coming soon	数据驱动	SyMat	监督学习	-	-

地球科学(AI for Earth Science)

问题类型	案例名称	优化算法	模型类型	训练方式	数据集	参考资料
天气预报	FourCastNet 气象预报	数据驱动	FourCastNet	监督学习	ERA5	Paper
天气预报	GraphCast 气象预报coming soon	数据驱动	GraphCastNet*	监督学习	-	Paper
大气污染物	UNet 污染物扩散	数据驱动	UNet	监督学习	Data	-

🚀快速安装

=== "方式1: 源码安装[推荐]"

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./README.md:git_install
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=== "方式2: pip安装"

``` sh
pip install paddlesci
```

完整安装流程：安装与使用

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🎈其他领域支持

除 PaddleScience 套件外，Paddle 框架还支持了 DeepXDE 的所有案例，分子动力学套件 DeepMD-kit 部分案例和功能，以及正在适配中的 Modulus 。

DeepXDE
全量支持

DeepMD
适配中

Modulus
适配中

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--8<-- ./README.md:collaboration --8<--

--8<-- ./README.md:thanks --8<--

• PaddleScience 的部分代码由以下优秀社区开发者贡献（按 Contributors 排序）：

  <style> .avatar { height: 64px; width: 64px; border: 2px solid rgba(128, 128, 128, 0.308); border-radius: 50%; } .avatar:hover { box-shadow: 0 8px 16px 0 rgba(0, 0, 0, 0.4); transition: 0.4s; transform:translateY(-10px); } </style>

  

🤝合作单位

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