Physikalisch Informierte Neuronale Netze — PINNs

In diesem Beitrag beschreibe ich die Entwicklung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerks, das die Sinusfunktion approximieren kann. Die Methodik folgt hierbei den physikalisch informierten neuronalen Netzen (PINNs), welche maschinelles Lernen mit physikalischen Gesetzen kombinieren, um Modelle zu erstellen, die physikalische Prinzipien einhalten. Im Beispiel werden die Trainingsdaten im Bereich […]

Speedup mit tbb::concurrent_unordered_set

Die C++ Standard-Klassen std::set und std::map bzw. ihre unsortierten Varianten std::unordered_set und std::unordered_map (assoziative Container) sind nicht thread-safe. Eine thread-safe Alternative sind die entsprechenden Container (tbb::concurrent_set, tbb::concurrent_unordered_set, …) aus der frei verfügbaren Intel-Bibliothek Threading Building Blocks (TBB). Dazu ein Beispiel: für eine FEM-Berechnung sei ein 3D-Modells mittels Tetraeder trianguliert. Üblicherweise […]