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Physics-Informed Neural Networks (PINNs)

Étude des PINNs appliqués à l'équation de la chaleur en dimension 1.

Objectif

Développer des réseaux de neurones informés par la physique pour :

  • Reconstruire le champ de température en espace-temps
  • Identifier les paramètres physiques (diffusivité thermique)
  • Évaluer la robustesse face au bruit

Projets

  • Inverse.ipynb : Identification de paramètres physiques
  • datadriven.ipynb : Entraînement et analyse paramétrique des PINNs
  • pins.ipynb : Implémentation complète et visualisations

Résultats clés

La contrainte physique filtre efficacement le bruit
Compromis optimal avec λ intermédiaire
Identification précise de la diffusivité thermique
Efficace avec données rares ou bruitées

Technologies

Python, Jupyter, PyTorch, NumPy, SciPy, Matplotlib

Utilisation

""bash pip install -r requirements.txt jupyter notebook """

About

Projet de préparation de stage sur les PINNs

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