Jinns - MIA-Paris

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Logiciel Année : 2024

Jinns

Jinns

(1) , (1)

1

Hugo Gangloff

Fonction : Auteur
PersonId : 1266268
IdHAL : hugo-gangloff
ORCID : 0000-0001-5544-3800

Mathématiques et Informatique Appliquées

Nicolas Jouvin

Fonction : Auteur
PersonId : 749167
IdHAL : nicolas-jouvin
ORCID : 0000-0002-0331-1571

Mathématiques et Informatique Appliquées

Résumé

A Python package for Physics-Informed Neural Networks (PINN) in JAX

Un package Python pour l'apprentissage statistique "informé par la physique"

Mots clés

physics-informed neural network machine learning PINNs PIML

Domaines

Machine Learning [stat.ML] Equations aux dérivées partielles [math.AP] Applications [stat.AP]

Nicolas Jouvin : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.inrae.fr/hal-04735256

Soumis le : lundi 14 octobre 2024-14:11:49

Dernière modification le : samedi 26 octobre 2024-03:11:58

Dates et versions

hal-04735256 , version 1 (14-10-2024)

Identifiants

HAL Id : hal-04735256 , version 1
SWHID : swh:1:dir:d3eebf8f03fd6196ff679e3d611aa24e2b309c92;origin=https://gitlab.com/mia_jinns/jinns;visit=swh:1:snp:0119daccf59ff1bbc35427d6dd16ce2dae345c31;anchor=swh:1:rev:f7f4009700673df79407002361ec34a70e9c302c

version : v1.0.0
softwareLicence : https://spdx.org/licenses/Apache-2.0
programmingLanguage : Python3
codeRepository : https://gitlab.com/mia_jinns/jinns
platform : Windows, MacOS, Linux

Citer

Hugo Gangloff, Nicolas Jouvin. Jinns. 2024, ⟨swh:1:dir:d3eebf8f03fd6196ff679e3d611aa24e2b309c92;origin=https://gitlab.com/mia_jinns/jinns;visit=swh:1:snp:0119daccf59ff1bbc35427d6dd16ce2dae345c31;anchor=swh:1:rev:f7f4009700673df79407002361ec34a70e9c302c⟩. ⟨hal-04735256⟩

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