PyMieDiff: Дифференцируемое рассеяние Ми для частиц типа «ядро-оболочка» в машинном обучении
Автор: Endless Possibilities
Загружено: 2025-12-10
Просмотров: 2
Описание:
Изучите PyMieDiff, революционную библиотеку для дифференцируемого рассеяния Ми на частицах типа «ядро-оболочка» в PyTorch.
Погрузитесь в рассеяние Ми, частицы типа «ядро-оболочка», PyTorch, машинное обучение, обратное проектирование и нанофотонику.
Этот инструментарий с открытым исходным кодом обеспечивает эффективные вычисления с ускорением на графическом процессоре для атмосферных исследований, нанотехнологий и оптики.
Узнайте, как автоматическое дифференцирование и оптимизация на основе градиента решают обратные задачи в проектировании частиц.
Примеры включают реконструкцию геометрии, обучение нейронных сетей и проектирование дифракционных линз.
Идеально подходит для исследователей в области нейронных сетей, основанных на физических принципах, оптической микроскопии и определения размеров частиц.
Ключевые темы: формализм рассеяния Ми, матрица рассеяния, сечения поглощения, поглощение, поляризация и электромагнитные свойства.
Ускорьте свои рабочие процессы машинного обучения с помощью этого дифференцируемого решателя Ми, интегрированного с инструментами PyTorch.
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
![Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]](https://ricktube.ru/thumbnail/eQlSvfUuQNs/mqdefault.jpg)
