数据集概述
该数据集包含用于复现物理信息深度神经网络（DarcyNets）研究的代码、文档与数据文件，聚焦偏微分方程（PDE）模型中的参数和状态估计问题，基于相关学术论文构建。
文件详解
- 代码文件（.py格式，共13个）：
- 核心模型文件：darcy.py（Darcy模型实现）、se_kernel.py（核函数定义）
- 实验脚本：main_BCs.py（带边界条件的主程序）、toy1D_parametrized.py（参数化1D测试）、toy1D_blackbox.py（黑箱1D测试）、main_BCs_no_physics.py（无物理约束的对比实验脚本）
- 数据文件：
- data.xls：Excel格式数据文件，可能为实验输入或参考数据
- test.npz：NumPy压缩格式文件，用于测试的数据集
- 文档文件：
- formulation.pdf：PDF格式文档，包含模型公式推导或方法说明
- README.md：Markdown格式说明文档，介绍项目背景与复现指南
- 其他文件：
- LICENSE：无扩展名许可文件
- 字段映射：未提供结构化数据字段映射信息
适用场景
- 计算物理学研究：用于偏微分方程模型中参数与状态估计的算法验证
- 机器学习应用：探索物理信息神经网络在科学计算领域的实践方法
- 学术研究复现：复现相关论文中DarcyNets模型的实验结果
- 数值方法对比：分析带物理约束与无物理约束的神经网络模型性能差异
