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  - Operator Learning
  - Neural PDE Solvers
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PDENNEval

数据集描述

PDENNEval 是用于评测神经网络 PDE 求解方法的综合数据集,来源于 IJCAI 2024 论文。数据覆盖函数学习和算子学习任务,包含流体、材料、金融和电磁等多个科学领域的 15 类 PDE 问题。

数据集由 10 个 PDEBench 数据文件和 6 个自生成数据文件组成,总规模约 286.9 GB,可用于模型预检、训练、评测和跨问题比较。

论文:PDENNEval: A Comprehensive Evaluation of Neural Network Methods for Solving PDEs

数据集支持的任务

场景 说明
PDE 解场预测 根据方程参数、坐标或初始条件预测 PDE 解。
函数学习评测 比较神经网络对单个 PDE 问题的求解能力。
算子学习评测 评估模型在不同输入条件和方程任务上的泛化能力。
跨领域科学计算 覆盖流体、扩散反应、材料、金融和电磁问题。

数据集的格式和结构

数据文件统一采用 HDF5 格式,扩展名为 .hdf5.h5

data/
  PDEBench 数据文件
  自生成 PDE 数据文件

数据内容包括一维、二维和三维 PDE 的坐标、时间、系数场、边界条件以及解场。覆盖 Advection、Burgers、Diffusion-Reaction、Darcy Flow、Shallow Water、Allen-Cahn、Cahn-Hilliard、Navier-Stokes、Euler、Maxwell 和 Black-Scholes-Barenblatt 等问题。

不同 PDE 的字段和张量形状存在差异,具体 schema 以数据文件及 metadata/pdenneval_schema.json 为准。

数据集使用方式

本数据集适配 OneScience-Sugon/PDENNEval 模型。下载数据集和模型:

hf download --dataset OneScience-Sugon/pdenneval --local-dir ./pdenneval
hf download --model OneScience-Sugon/PDENNEval --local-dir ./PDENNEval

OneScience 官方信息

引用与许可证