模拟|Jupyter笔记本实现，慕尼黑工大220页免费书籍介绍基于物理的深度学习_Burgers|深度|Jupyter|书

机器之心报道
编辑：杜伟、陈萍

物理知识和深度学习已经成为了解决现实问题的绝佳组合，但如何更有效地将物理模型引入深度学习领域缺少一个全面的综述。慕尼黑工业大学计算机科学副教授 Nils Thuerey 团队编写的这本书籍对基于物理的深度学习展开了详尽的介绍。

模拟|Jupyter笔记本实现，慕尼黑工大220页免费书籍介绍基于物理的深度学习

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书籍地址：https://arxiv.org/pdf/2109.05237.pdf
项目地址：https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning
网站地址：https://www.physicsbaseddeeplearning.org/diffphys-examples.html

文如书名，《基于物理的深度学习》（Physics-based Deep Learning）介绍了物理建模、数值模拟与基于人工神经网络方法的结合。基于物理的深度学习代表了一个非常活跃、快速发展和令人兴奋的研究领域。
就内容而言，本书对物理模拟背景下与深度学习相关的所有内容展开了非常全面的介绍。并且，所有主题都以 Jupyter 笔记本的形式提供 hands-on 代码示例，从而可以快速上手学习。
除了基于数据的标准监督学习之外，书籍作者还研究了物理损失约束、具有可微模拟的更紧密耦合的学习算法以及强化学习和不确定性建模。他们在书中表示，「我们生活在激动人心的时代，基于物理的 DL 方法具有从根本上改变计算机模拟可以实现的目标的巨大潜力。」
以「数值模拟的时间序列」的视觉示例为例，本书将解读如何实现使用神经网络和数值求解器的算法。

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更具体地，本书主要解决了以下几个核心问题：

如何使用深度学习技术解决偏微分方程（PDE）；
如何更有效地结合深度学习技术与现有物理学知识；
数值方法知识的重要性。

书籍作者之一 Nils Thuerey 为慕尼黑工业大学副教授，他的主要研究兴趣是「用于物理模拟的深度学习方法」。

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背景知识
从天气和气候预测，到量子物理学，再到等离子体聚变的控制，使用数值分析获得物理模型的解决方案已经成为科研中必不可缺的一部分。
近年来，机器学习（ML）技术，尤其深度神经网络（DNN），在各个领域取得了令人瞩目的成就：从图像分类到自然语言处理以及最近的蛋白质折叠。
深度学习（DL）方法的这些成功案例引起了广泛关注，并认为相关技术有可能取代传统的、模拟驱动的科学方法。举例而言，最近的工作表明，基于神经网络（NN）的智能体模型实现了现实世界工业应用（如翼型流）所需的准确度，同时在运行时间方面比传统求解器高出几个数量级。