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综述 / 学习资料

聚焦实践的神经算子教程，覆盖 DeepONet / FNO / PCANet 的高层概念与训练策略，并在 Poisson 与线弹性问题上对比架构差异，还演示了作为贝叶斯反演代理的应用，是工程化落地的入门读物。

物理模拟

NVIDIA PhysicsNeMo v2.2.2 发布，修补了文档与 PyPi 包名不一致的问题，提升了安装指引的准确性。内置 PINN、神经算子与多物理约束训练范式，支持商用级工业部署与大规模 GPU 训练。

科学计算

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，提供训练脚本与多任务预训练权重，可作为 PINN 迁移学习的起点。

通用科学ML

包含256个PDE求解器实现的代码扰动数据集，含64个基准程序及其4种词法扰动变体，用于评估LLM对物理仿真代码的理解能力。

科学计算/有限元

FEniCS/dolfinx 发布补丁版本，修复内置文档中 Mathjax 渲染问题，功能与 v0.11.0 完全相同，用户无需升级。支持高阶单元与大规模并行，是学术界多物理场耦合仿真的标准工具之一。

微分方程求解

DeepXDE v1.15.0 发布，新增 L-LAAF 激活函数与 PyTorch 后端 MPS GPU 支持，提升微分方程深度学习求解效率。原生支持 GPU/TPU 加速，可与神经网络端到端耦合，是科学 ML 框架中可微物理的代表。

科学计算

NeuralOperator 2.0.0 重大版本发布，新增 Codano 模型，完善文档并提升 PyTorch 神经算子训练易用性。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。

科学计算

HuggingFace平台上的科学计算模型，集成动态模态分解与神经算子方法，支持科学数据建模与预测任务。模型融合 DMD 线性降阶与神经算子非线性残差建模，对高维时序科学数据具有较好的采样效率。