基于图超网络的可摊销物理信息神经求解器

HuggingFace上的PINN相关模型资源，由OneScience-Group提供，用于科学计算与物理问题建模。模型由 OneScience-Group 维护，提供训练脚本与多

研究物理信息神经网络训练中的梯度冲突与多任务优化问题，针对刚性和高频偏微分方程提升收敛稳定性。

基于HuggingFace的物理信息神经网络CFD模型仓库，提供将物理约束嵌入神经网络进行计算流体力学建模的方法。模型实现 RANS 方程 PINN 训练 pipeline，含湍流

针对非线性分析中的无穷方程与p-Laplace方程，利用PINN和DeepONet求解二维、三维问题及大p值场景。

提出概率物理信息神经网络框架，结合WaveNet和ParamNet实现从稀疏光谱数据中恢复原子核Woods-Saxon势参数的正反问题求解。