标签：可微物理

可微 CFD 求解器

基于 JAX 的全自动可微 CFD 求解器，支持 CPU/GPU/TPU，专注端到端可微流体仿真，可与神经网络无缝耦合做梯度反传。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。

教材 / 系统课程

由慕尼黑工业大学团队维护的免费在线教材，系统讲解「物理 + 深度学习」的融合范式，从可微物理、PINN 到神经算子与湍流建模，配套可运行代码。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。

可微流体求解器

Google Research 基于 JAX 的可微流体求解器，支持端到端梯度反传，用于把神经网络嵌入 CFD 时间推进、做可微物理与混合建模研究。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。