diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md new file mode 100644 index 0000000..eda8b7f --- /dev/null +++ b/CHANGELOG.md @@ -0,0 +1,210 @@ +# 更新日志 (Changelog) + +本文档记录 PhysicsSimResearch 项目的主要更新和改进。 + +--- + +## [1.1.0] - 2026-02-17 + +### 🎉 重大改进 + +#### 新增文档 +- ✅ **GETTING_STARTED.md** - 快速入门指南 + - 三种学习路径：应用工程师、算法研究员、物理仿真专家 + - 按应用场景查找技术方案 + - 分阶段实施建议 + +- ✅ **RESOURCES.md** - 资源索引 + - 100+ 开源代码库分类整理 + - 主要数据集汇总（The Well, PDEBench, ERA5 等） + - 预训练模型索引 + - 160+ 论文分类索引（按会议、主题分类） + - 学习资源推荐 + +- ✅ **ROADMAP.md** - 技术路线图 + - 6 个方向关联矩阵 + - 4 个典型应用场景技术栈 + - 分阶段实施建议 + - 跨方向创新机会点 + +- ✅ **FAQ.md** - 常见问题解答 + - 24 个常见问题及详细解答 + - 涵盖项目、入门、技术、应用、贡献等方面 + +- ✅ **CONTRIBUTING.md** - 贡献指南 + - 详细的贡献流程 + - 内容规范和质量标准 + - 分支和提交规范 + +#### 新增工具 +- ✅ **requirements.txt** - Python 依赖管理 + - 基础科学计算库 + - 可选的专项工具（可微物理、GNN、PINNs 等） + - 实验追踪工具 + +- ✅ **setup_env.sh** - 环境自动配置脚本 + - 一键创建 Conda 环境 + - 智能检测 CUDA 版本 + - 分模块安装依赖 + - 交互式选择研究方向 + +#### README 增强 +- ✅ 添加项目徽章（研究方向、论文数量、更新日期） +- ✅ 增加技术对比矩阵 +- ✅ 添加成熟度评级 +- ✅ 增加快速导航（按应用场景、技术成熟度） +- ✅ 改进视觉结构和可读性 +- ✅ 添加所有新文档的链接 + +### 📊 内容改进 +- 改进了 6 个研究方向的表格展示 +- 添加了典型应用场景和成熟度指标 +- 增加了与现有项目（MFARainbowNet、DroneVehicle）的关联说明 +- 添加了推荐学习路线 + +### 🔧 技术优化 +- 统一了文档格式和风格 +- 改进了内部链接结构 +- 优化了代码示例的可读性 + +--- + +## [1.0.0] - 2026-02-04 + +### 🎉 初始发布 + +#### 核心内容 +- ✅ **6 个研究方向完整文档** + - 01_differentiable_physics - 可微物理仿真 + - 02_physics_foundation_models - 物理基础模型 + - 03_gnn_particle_simulation - GNN 粒子仿真 + - 04_world_models - 世界模型 + - 05_pinns - 物理信息神经网络 + - 06_multimodal_fusion - 多模态融合 + +#### 每个方向包含 +- 领域概述与发展脉络 +- 核心方法详细对比 +- 关键论文清单（总计 160+ 篇） +- 与现有项目的对接方案 +- 开源代码资源汇总 +- 推荐学习路线 + +#### 论文统计 +- NeurIPS: 30+ 篇 +- ICML: 20+ 篇 +- ICLR: 15+ 篇 +- Nature/Science: 10+ 篇 +- 其他顶会/期刊: 85+ 篇 + +#### 代码资源 +- 物理基础模型: Walrus, GPhyT, PhysiX, Poseidon 等 +- 可微物理: NVIDIA Newton, Brax, MuJoCo MJX 等 +- GNN 仿真: GNS, NeuralMPM, LagrangeBench 等 +- 世界模型: NVIDIA Cosmos, DreamerV3, GraphCast 等 +- PINNs: DeepXDE, NVIDIA Modulus 等 +- 多模态: BEVFusion, TransFusion 等 + +#### 数据集 +- The Well (15TB) +- PDEBench (TB 级) +- ERA5 (PB 级) +- nuScenes, KITTI, Waymo Open 等 + +--- + +## 计划中的功能 + +### v1.2.0 (预计 2026-03) +- [ ] 添加 Jupyter Notebook 示例 +- [ ] 创建视频教程链接 +- [ ] 添加 Docker 支持 +- [ ] 创建交互式技术选择工具 +- [ ] 添加更多案例研究 + +### v1.3.0 (预计 2026-04) +- [ ] 添加性能基准测试 +- [ ] 创建模型动物园（Model Zoo） +- [ ] 添加自动化测试 +- [ ] 创建社区论坛链接 +- [ ] 多语言支持（英文版） + +### v2.0.0 (长期计划) +- [ ] 开发 Web 界面 +- [ ] 集成代码运行环境 +- [ ] 添加实时论文追踪 +- [ ] 创建知识图谱 +- [ ] AI 助手集成 + +--- + +## 贡献统计 + +### v1.1.0 贡献 +- 文档更新: 5 个新文档 +- 代码工具: 2 个新工具 +- 内容增强: README 全面改进 +- 结构优化: 交叉引用系统 + +### v1.0.0 贡献 +- 初始内容: 6 个方向完整文档 +- 论文收录: 160+ 篇 +- 代码收录: 100+ 个项目 +- 数据集: 10+ 个 + +--- + +## 如何获取更新 + +### GitHub +- **Watch** 本仓库以接收更新通知 +- **Star** 以标记收藏 +- **Fork** 以创建自己的副本 + +### 更新频率 +- **重大更新**: 每月 1 次 +- **小修小补**: 每周多次 +- **紧急修复**: 随时 + +### 订阅更新 +1. 点击 GitHub 页面的 "Watch" 按钮 +2. 选择 "Custom" → "Releases" +3. 在 Issues/Discussions 中关注公告 + +--- + +## 版本说明 + +### 版本号规则 +遵循 [Semantic Versioning](https://semver.org/) 规范： + +``` +主版本号.次版本号.修订号 + +主版本号: 重大架构变更 +次版本号: 新增功能 +修订号: 问题修复 +``` + +### 发布周期 +- **主版本 (X.0.0)**: 每年 1-2 次 +- **次版本 (1.X.0)**: 每月 1 次 +- **修订版 (1.1.X)**: 根据需要 + +--- + +## 反馈与建议 + +欢迎通过以下方式提供反馈： + +- **GitHub Issues**: [问题报告](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +- **GitHub Discussions**: [功能建议](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/discussions) +- **Pull Requests**: [直接贡献](CONTRIBUTING.md) + +--- + +**感谢所有贡献者的支持！** 🎉 + +--- + +*最后更新: 2026-02-17* diff --git a/CONTRIBUTING.md b/CONTRIBUTING.md new file mode 100644 index 0000000..9df5b58 --- /dev/null +++ b/CONTRIBUTING.md @@ -0,0 +1,365 @@ +# 贡献指南 (Contributing Guidelines) + +感谢您对 PhysicsSimResearch 项目的关注！本指南将帮助您了解如何为项目做出贡献。 + +--- + +## 📋 贡献方式 + +我们欢迎以下类型的贡献： + +### 1. 📝 内容贡献 + +- **新增论文**: 补充最新的研究成果 +- **新增代码**: 分享开源实现 +- **新增数据集**: 推荐有价值的数据资源 +- **案例研究**: 分享实际应用经验 +- **学习资源**: 推荐优质教程、课程、博客 + +### 2. 🐛 问题反馈 + +- **文档错误**: 错别字、格式问题、链接失效 +- **内容过时**: 论文更新、代码迁移、技术进展 +- **缺失信息**: 发现遗漏的重要资源 + +### 3. 💡 改进建议 + +- **结构优化**: 改进文档组织结构 +- **可读性**: 提升内容的可理解性 +- **实用性**: 增加实践指导和示例 + +--- + +## 🚀 快速开始 + +### 提交 Issue + +如果您发现问题或有改进建议，请先提交 Issue： + +1. 访问 [Issues 页面](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +2. 点击 "New Issue" +3. 选择合适的模板： + - 📄 **论文推荐**: 新增论文 + - 💻 **代码资源**: 新增开源项目 + - 🐛 **Bug 报告**: 报告错误 + - 💡 **功能建议**: 提出改进想法 + +### 提交 Pull Request + +如果您想直接贡献代码或文档： + +1. **Fork 本仓库** + ```bash + # 在 GitHub 上点击 "Fork" 按钮 + git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/PhysicsSimResearch.git + cd PhysicsSimResearch + ``` + +2. **创建分支** + ```bash + git checkout -b feature/your-contribution-name + ``` + +3. **进行修改** + - 遵循下文的内容规范 + - 保持格式一致性 + +4. **提交更改** + ```bash + git add . + git commit -m "Add: 简要描述您的更改" + git push origin feature/your-contribution-name + ``` + +5. **创建 Pull Request** + - 在 GitHub 上打开您的 Fork + - 点击 "New Pull Request" + - 填写 PR 描述，说明更改内容 + +--- + +## 📐 内容规范 + +### 新增论文 + +在对应方向的 README.md 中添加论文信息，遵循以下格式： + +```markdown +| # | 论文 | 作者 | 发表 | arXiv/DOI | +|---|------|------|------|-----------| +| X | 论文标题 | 第一作者 et al. | 会议/期刊 年份 | [链接](url) | +``` + +**要求:** +- 标题使用英文原标题 +- 包含完整的作者信息 +- 提供 arXiv 或 DOI 链接 +- 简要说明论文的核心创新点（可选） + +**示例:** + +```markdown +| 15 | Walrus: Foundation Model for Continuum Dynamics | Polymathic AI | 预印本 2025 | [arXiv:2511.15684](https://arxiv.org/abs/2511.15684) | + +**核心创新:** +- 1.3B 参数，覆盖 19 个物理场景 +- 随机压缩抑制误差累积 +- 可操控物理表征 +``` + +### 新增代码资源 + +在 RESOURCES.md 或对应方向的 README.md 中添加： + +```markdown +| 项目 | 机构 | Stars | 框架 | 链接 | +|------|------|-------|------|------| +| 项目名 | 组织/个人 | 数量 | PyTorch/JAX/etc | [GitHub](url) | +``` + +**要求:** +- 提供 GitHub 链接 +- 注明主要使用的框架 +- 简要说明项目功能 +- 标注是否有预训练模型 + +### 新增案例研究 + +创建或更新案例文档，包含： + +1. **问题描述**: 明确要解决的问题 +2. **技术栈**: 使用了哪些方向的技术 +3. **实施步骤**: 详细的实现过程 +4. **效果对比**: 定量的性能提升数据 +5. **经验总结**: 遇到的问题和解决方案 + +### 修正错误 + +**小错误 (错别字、格式问题):** +- 直接提交 PR，无需 Issue + +**大改动 (结构调整、内容重写):** +- 先提交 Issue 讨论 +- 获得反馈后再进行修改 + +--- + +## ✅ 质量标准 + +### 文档质量 + +- ✅ **准确性**: 信息经过验证，引用来源可靠 +- ✅ **完整性**: 包含必要的上下文和解释 +- ✅ **可读性**: 逻辑清晰，易于理解 +- ✅ **时效性**: 标注信息的时间范围 + +### 代码质量 + +如果贡献代码示例： + +- ✅ 可运行的完整代码 +- ✅ 包含必要的依赖说明 +- ✅ 添加注释说明关键步骤 +- ✅ 提供预期输出或结果 + +### 格式规范 + +- ✅ 使用 Markdown 格式 +- ✅ 中英文之间加空格（如："使用 PyTorch 框架"） +- ✅ 使用表格展示对比信息 +- ✅ 代码块指定语言（```python, ```bash） +- ✅ 链接使用描述性文本（避免直接暴露 URL） + +--- + +## 🏷️ 分支和提交规范 + +### 分支命名 + +``` +feature/新功能名称 +fix/修复问题简述 +docs/文档更新说明 +refactor/重构内容 +``` + +**示例:** +- `feature/add-diffusion-models` +- `fix/broken-links-in-readme` +- `docs/update-getting-started` + +### 提交信息 + +遵循 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 规范： + +``` +<类型>: <简短描述> + +[可选的详细说明] + +[可选的关联 Issue] +``` + +**类型:** +- `Add`: 新增内容 +- `Update`: 更新现有内容 +- `Fix`: 修复错误 +- `Refactor`: 重构文档结构 +- `Docs`: 文档相关改动 +- `Style`: 格式调整（不影响内容） + +**示例:** + +``` +Add: 新增 Diffusion Models 相关论文 + +- 添加 Sora 论文引用 +- 补充扩散模型在物理仿真中的应用 +- 更新 RESOURCES.md 中的数据集部分 + +Closes #12 +``` + +--- + +## 🔍 审核流程 + +### PR 审核标准 + +1. **内容审核** + - 信息准确性验证 + - 引用来源检查 + - 是否与项目主题相关 + +2. **格式审核** + - Markdown 语法正确 + - 排版一致性 + - 链接有效性 + +3. **质量审核** + - 内容完整性 + - 可读性 + - 是否有价值 + +### 审核时间 + +- 小改动（错别字、链接修复）: 1-2 天 +- 中等改动（新增论文、代码）: 3-5 天 +- 大改动（结构调整、新章节）: 1-2 周 + +--- + +## 🎯 优先级指引 + +我们特别欢迎以下方向的贡献（按优先级排序）： + +### 高优先级 🔥🔥🔥 + +1. **2025-2026 最新论文**: 特别是 NeurIPS、ICML、ICLR 录用的论文 +2. **开源代码**: 有预训练模型和完整文档的项目 +3. **实战案例**: 实际应用经验和效果对比 +4. **链接修复**: 失效的论文链接或代码仓库 + +### 中优先级 🔥🔥 + +1. **数据集**: 新的公开数据集 +2. **教程资源**: 高质量的学习资料 +3. **性能对比**: 不同方法的定量对比 +4. **工具推荐**: 提升效率的工具 + +### 低优先级 🔥 + +1. **格式优化**: 文档排版改进 +2. **内容补充**: 已有章节的细节扩充 +3. **翻译工作**: 英文资源的中文说明 + +--- + +## 💬 社区交流 + +### 讨论平台 + +- **GitHub Discussions**: 技术讨论和问答 +- **Issues**: 问题报告和功能请求 +- **项目相关**: + - [MFARainbowNet](https://github.com/Hollis36/MFARainbowNet) + - [DroneVehicle](https://github.com/Hollis36/DroneVehicle) + +### 交流准则 + +- 📌 **尊重**: 尊重不同观点和技术选择 +- 📌 **建设性**: 提供有价值的反馈 +- 📌 **耐心**: 给予新手足够的帮助 +- 📌 **专业**: 保持讨论聚焦于技术本身 + +--- + +## 📜 许可协议 + +- 贡献的内容将遵循本项目的开源协议 +- 引用论文和代码时请注明原始来源 +- 确保您有权分享所贡献的内容 + +--- + +## 🙏 致谢 + +感谢所有贡献者！您的每一个贡献都在推动物理 AI 领域的知识传播。 + +### 如何展示贡献者 + +我们将在 README.md 中展示主要贡献者： + +```markdown +## 贡献者 + +感谢以下人员对本项目的贡献： + +- [@username1](链接) - 贡献描述 +- [@username2](链接) - 贡献描述 +``` + +--- + +## ❓ 常见问题 + +### Q: 我不熟悉 Git 和 GitHub，怎么办？ + +**A:** 可以通过以下方式贡献： +1. 提交 Issue，说明您想添加的内容 +2. 在 Issue 中直接粘贴内容 +3. 项目维护者会帮您添加到文档中 + +### Q: 我发现了错误，但不确定如何修改？ + +**A:** +1. 提交 Issue 说明错误 +2. 如果您知道正确答案，在 Issue 中说明 +3. 维护者会进行修改 + +### Q: 我可以翻译英文资源吗？ + +**A:** +- 欢迎翻译关键论文的摘要 +- 完整翻译需要注意版权问题 +- 推荐提供英文原文链接 + 简要中文说明 + +### Q: 新增内容需要多详细？ + +**A:** +- **论文**: 标题、作者、发表信息、核心创新（1-3 句话） +- **代码**: 项目名、功能、使用的框架、GitHub 链接 +- **案例**: 问题、方法、效果、经验总结 + +--- + +## 📞 联系方式 + +- **GitHub Issues**: [提交问题](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +- **项目维护**: 通过 Issue 联系 + +--- + +**再次感谢您的贡献！🎉** + +> 下一步: 选择一个贡献方式，开始您的第一个贡献 diff --git a/FAQ.md b/FAQ.md new file mode 100644 index 0000000..b76f2ec --- /dev/null +++ b/FAQ.md @@ -0,0 +1,445 @@ +# 常见问题解答 (FAQ) + +本文档回答关于 PhysicsSimResearch 项目的常见问题。 + +--- + +## 📚 项目相关 + +### Q1: 这个项目是做什么的？ + +**A:** PhysicsSimResearch 是一个前沿物理仿真与智能感知技术的综合调研资料库，涵盖 6 个核心研究方向： + +1. 可微物理仿真 +2. 物理基础模型 +3. GNN 粒子仿真 +4. 世界模型 +5. 物理信息神经网络 (PINNs) +6. 多模态融合 + +项目收录了 160+ 篇论文、100+ 个开源项目，以及详细的技术对比和学习路线。 + +### Q2: 这个项目适合谁？ + +**A:** 适合以下人群： + +- **研究生/博士生**: 寻找研究方向和前沿进展 +- **算法工程师**: 寻找可落地的技术方案 +- **科研工作者**: 了解物理 AI 交叉领域 +- **学生**: 学习物理仿真和深度学习的结合 + +### Q3: 我需要什么基础才能使用这个项目？ + +**A:** 基础要求： + +- **必须**: Python 编程、深度学习基础知识 +- **推荐**: 了解物理仿真或强化学习 +- **加分**: 有 PyTorch/JAX 使用经验 + +如果是初学者，建议从 [GETTING_STARTED.md](GETTING_STARTED.md) 的"应用工程师"路径开始。 + +--- + +## 🚀 入门问题 + +### Q4: 我应该从哪个方向开始学习？ + +**A:** 取决于您的背景和目标： + +| 背景 | 推荐起点 | 原因 | +|------|---------|------| +| **物理/力学背景** | PINNs (方向05) | 最接近传统物理建模 | +| **CS/AI背景** | 多模态融合 (方向06) | 纯数据驱动，易上手 | +| **工程应用** | 可微物理 (方向01) | 直接提升现有 RL 系统 | +| **研究导向** | 物理基础模型 (方向02) | 前沿热点，影响力大 | + +详细路径见 [GETTING_STARTED.md](GETTING_STARTED.md)。 + +### Q5: 我该选择 PyTorch 还是 JAX？ + +**A:** + +| 框架 | 优势 | 适用场景 | 推荐度 | +|------|------|----------|--------| +| **PyTorch** | 生态丰富、文档全、易上手 | 通用深度学习、快速原型 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | +| **JAX** | 自动求导强大、JIT 编译快 | 可微物理仿真、数值计算 | ⭐⭐⭐⭐ | +| **TensorFlow** | 工业部署成熟 | 生产环境、大规模部署 | ⭐⭐⭐ | + +**建议**: 先学 PyTorch（通用性强），需要可微物理时再学 JAX。 + +### Q6: 我需要什么硬件？ + +**A:** + +| 任务 | 最低配置 | 推荐配置 | 备注 | +|------|---------|---------|------| +| **学习实验** | CPU only | 1x GTX 1660 | Google Colab 免费 GPU | +| **微调小模型** | 1x GTX 1660 | 1x RTX 3090 | 8GB VRAM 起步 | +| **训练基础模型** | 1x RTX 3090 | 4x A100 | 需要 24GB+ VRAM | +| **预训练大模型** | 4x A100 | 多节点 H100 | 通常使用云平台 | + +**省钱技巧**: +- 使用 Google Colab (免费 T4 GPU) +- 使用 Kaggle Notebooks (30h/周 GPU) +- 云平台按需付费 (AWS, GCP, Azure) + +--- + +## 🔧 技术问题 + +### Q7: 如何快速搭建开发环境？ + +**A:** 三种方式： + +**方式 1: 使用自动脚本 (推荐)** +```bash +# 克隆项目 +git clone https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch.git +cd PhysicsSimResearch + +# 运行自动安装脚本 +chmod +x setup_env.sh +./setup_env.sh +``` + +**方式 2: 手动安装** +```bash +# 创建环境 +conda create -n physics-sim python=3.10 +conda activate physics-sim + +# 安装基础依赖 +pip install -r requirements.txt + +# 根据需要安装专项工具 (见 requirements.txt 注释) +``` + +**方式 3: 使用 Docker (未来支持)** +```bash +# 将来会提供 Dockerfile +docker pull hollis36/physics-sim:latest +``` + +### Q8: 如何下载 The Well 数据集？ + +**A:** + +```bash +# 安装工具 +pip install the-well + +# 查看可用数据集 +python -m the_well.list + +# 下载特定数据集 (以 active_matter 为例) +python -m the_well.download --dataset active_matter + +# 数据会下载到 ~/.cache/the_well/ +``` + +**注意**: The Well 总共 15TB，建议只下载需要的数据集。 + +### Q9: 如何运行开源代码？ + +**A:** 以 Walrus 为例： + +```bash +# 1. 克隆仓库 +git clone https://github.com/PolymathicAI/walrus.git +cd walrus + +# 2. 安装依赖 +pip install -r requirements.txt + +# 3. 下载预训练权重 +# 访问 https://huggingface.co/polymathic-ai/walrus + +# 4. 运行推理 +python inference.py --config configs/walrus_base.yaml +``` + +**通用步骤**: +1. 阅读项目的 README.md +2. 安装 requirements.txt +3. 下载预训练模型（如果有） +4. 运行示例脚本 + +### Q10: 遇到 CUDA 内存不足怎么办？ + +**A:** 几种解决方案： + +**方案 1: 减小批量大小** +```python +# 减小 batch_size +batch_size = 8 # 原来是 32 +``` + +**方案 2: 梯度累积** +```python +# 累积梯度，等效更大 batch size +accumulation_steps = 4 +for i, batch in enumerate(dataloader): + loss = model(batch) + loss = loss / accumulation_steps + loss.backward() + + if (i + 1) % accumulation_steps == 0: + optimizer.step() + optimizer.zero_grad() +``` + +**方案 3: 混合精度训练** +```python +from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler + +scaler = GradScaler() +with autocast(): + output = model(input) + loss = criterion(output, target) +scaler.scale(loss).backward() +scaler.step(optimizer) +scaler.update() +``` + +**方案 4: 使用 CPU 或 Google Colab** + +--- + +## 📖 内容问题 + +### Q11: 某个链接失效了怎么办？ + +**A:** + +1. **提交 Issue**: [GitHub Issues](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +2. **说明问题**: 告诉我们哪个链接失效 +3. **我们会修复**: 通常 1-3 天内更新 + +您也可以直接提交 PR 修复。 + +### Q12: 如何找到特定论文的代码？ + +**A:** + +1. 查看 [RESOURCES.md](RESOURCES.md) 的代码索引 +2. 访问 [Papers with Code](https://paperswithcode.com/) +3. 在 Google Scholar 搜索论文标题 + "github" +4. 联系论文作者索要代码 + +### Q13: 论文太多，我该优先读哪些？ + +**A:** 按优先级排序： + +**第一优先级 (必读):** +- The Well (2024) - 了解数据全景 +- GPhyT (2025) - 理解物理基础模型 +- DreamerV3 (2023) - 理解世界模型 +- FNO (2021) - Neural Operator 基础 + +**第二优先级 (推荐):** +- Walrus (2025) - 最新物理基础模型 +- Brax 论文 - 可微物理实践 +- GNS (2020) - GNN 粒子仿真 +- PINNs 综述 - PINNs 理论 + +**第三优先级 (扩展):** +- 根据应用方向选择相关论文 + +--- + +## 🎯 应用问题 + +### Q14: 如何将这些技术应用到喷涂路径规划？ + +**A:** 推荐技术栈： + +**短期方案 (1-2 月):** +``` +Rainbow DQN + Brax 可微环境 +→ 训练速度提升 10-50x +``` + +**中期方案 (2-4 月):** +``` +DreamerV3 世界模型 +→ 样本效率提升 10-100x +``` + +**长期方案 (4-6 月):** +``` +Walrus 微调 + 多模态融合 +→ 构建端到端系统 +``` + +详见 [ROADMAP.md](ROADMAP.md) 的"场景 1"。 + +### Q15: 如何加速 CFD/FEM 仿真？ + +**A:** 技术路线： + +**步骤 1: 数据准备** +- 用 OpenFOAM/ANSYS 生成 500-2000 组数据 +- 转换为 HDF5 格式 + +**步骤 2: 模型训练** +- 选择物理基础模型 (Walrus) 或 PINNs (DeepXDE) +- 微调/训练模型 + +**步骤 3: 验证部署** +- 对比 AI vs 传统仿真的精度 +- 确保误差 <5% +- 部署到优化流程 + +**预期提升**: 1000-10000x 加速 + +### Q16: 如何扩展现有的多模态检测系统？ + +**A:** 从 RGB-IR 扩展到多模态： + +**选项 1: 添加 LiDAR** +``` +BEVFusion: RGB + IR + LiDAR → BEV 特征 +预期提升: mAP +3-5% +``` + +**选项 2: 添加物理约束** +``` +PINNs: 建模 IR 热辐射物理 +预期提升: 鲁棒性显著提升 +``` + +**选项 3: 使用基础模型** +``` +SAM/CLIP: 预训练视觉特征 +预期提升: mAP +2-3% +``` + +--- + +## 🤝 贡献问题 + +### Q17: 我想贡献，但不会用 Git 怎么办？ + +**A:** 两种方式： + +**方式 1: 通过 Issue** +1. 访问 [Issues 页面](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +2. 点击 "New Issue" +3. 在 Issue 中说明您想添加的内容 +4. 维护者会帮您添加 + +**方式 2: 学习 Git 基础** +- 推荐教程: [Git 简明指南](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html) +- 只需学会: clone, add, commit, push 四个命令 + +### Q18: 我可以添加自己的研究成果吗？ + +**A:** 当然可以！我们欢迎： + +- 您发表的论文 +- 您开源的代码 +- 您的实验结果和经验 + +提交方式见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。 + +### Q19: 如何保持内容更新？ + +**A:** + +**项目维护者会定期更新**: +- 跟踪顶会录用 (NeurIPS, ICML, ICLR) +- 关注 arXiv 预印本 +- 更新开源项目状态 + +**您可以帮助**: +- Watch 本项目，接收更新通知 +- 提交新论文/代码的 Issue 或 PR +- 分享您发现的资源 + +--- + +## 🔗 相关项目 + +### Q20: PhysicsSimResearch 和 MFARainbowNet/DroneVehicle 的关系？ + +**A:** + +- **PhysicsSimResearch** (本项目): 技术调研和理论资料库 +- **[MFARainbowNet](https://github.com/Hollis36/MFARainbowNet)**: 喷涂路径规划的实现项目 +- **[DroneVehicle](https://github.com/Hollis36/DroneVehicle)**: RGB-IR 多模态检测的实现项目 + +**关系**: +``` +PhysicsSimResearch (理论) + ↓ 指导 +MFARainbowNet (实践) ← 可微物理、世界模型 +DroneVehicle (实践) ← 多模态融合 +``` + +### Q21: 有没有类似的资源库？ + +**A:** + +**物理 AI 相关**: +- [Neural PDE Solver Papers](https://github.com/bitzhangcy/Neural-PDE-Solver) +- [Awesome Physical AI](https://github.com/keon/awesome-physical-ai) + +**深度学习相关**: +- [Awesome Deep Learning](https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning) +- [Papers with Code](https://paperswithcode.com/) + +**本项目的独特之处**: +- ✅ 面向工程应用 (喷涂、多模态检测) +- ✅ 中文详细文档 +- ✅ 完整学习路径 +- ✅ 技术对比和对接方案 + +--- + +## 📧 其他问题 + +### Q22: 如何获取更多帮助？ + +**A:** + +1. **GitHub Issues**: [提交技术问题](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +2. **阅读文档**: + - [GETTING_STARTED.md](GETTING_STARTED.md) + - [RESOURCES.md](RESOURCES.md) + - [ROADMAP.md](ROADMAP.md) +3. **相关项目**: 查看 MFARainbowNet 和 DroneVehicle 的实现 + +### Q23: 项目会持续更新吗？ + +**A:** 是的！我们承诺： + +- ✅ 跟踪最新论文和技术进展 +- ✅ 定期更新开源项目状态 +- ✅ 修复失效链接 +- ✅ 根据社区反馈改进文档 + +**更新频率**: 每月至少一次大更新 + +### Q24: 可以商业使用吗？ + +**A:** + +- ✅ **本项目文档**: 遵循开源协议，可以自由使用 +- ⚠️ **引用的论文/代码**: 请遵守各自的许可协议 +- ⚠️ **商业应用**: 建议咨询法律顾问确认知识产权 + +**建议**: 引用本项目时，请注明出处。 + +--- + +## 💡 更多问题？ + +如果您的问题未被解答，请： + +1. 提交 [GitHub Issue](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +2. 在 Issue 中详细描述问题 +3. 我们会尽快回复 + +--- + +**最后更新**: 2026-02-17 diff --git a/GETTING_STARTED.md b/GETTING_STARTED.md new file mode 100644 index 0000000..3cca8ea --- /dev/null +++ b/GETTING_STARTED.md @@ -0,0 +1,335 @@ +# 快速入门指南 (Getting Started Guide) + +本指南帮助您快速上手 PhysicsSimResearch 项目，并根据不同需求选择合适的学习路径。 + +--- + +## 📋 前置准备 + +### 基础知识要求 + +- ✅ Python 编程基础 +- ✅ 深度学习基本概念 (神经网络、反向传播) +- ✅ 线性代数、微积分基础 +- ✅ 对物理仿真或强化学习有一定了解（可选） + +### 环境准备 + +```bash +# 推荐使用 Python 3.8+ +python --version + +# 安装常用科学计算库 +pip install numpy scipy matplotlib pandas +pip install torch torchvision # 根据 CUDA 版本调整 +pip install jupyter notebook +``` + +--- + +## 🎯 三种学习路径 + +### 路径 A: 应用工程师 (2-4 周) + +**目标:** 快速应用现有工具解决实际问题 + +**学习路线:** + +1. **Week 1: 多模态融合实战** ([06_multimodal_fusion/](06_multimodal_fusion/)) + - 阅读 BEVFusion, TransFusion 论文 + - 复现 DroneVehicle MCWF 方法 + - 实践: RGB-IR 融合检测 + +2. **Week 2: 可微物理加速 RL** ([01_differentiable_physics/](01_differentiable_physics/)) + - 安装 Brax / MuJoCo MJX + - 对比 model-free vs differentiable physics + - 实践: Ant 环境训练加速 + +3. **Week 3: 世界模型应用** ([04_world_models/](04_world_models/)) + - 理解 DreamerV3 原理 + - 运行 DreamerV3 在 Atari/DMC 上 + - 实践: 替换 Rainbow DQN 的环境模型 + +4. **Week 4: GNN 粒子仿真** ([03_gnn_particle_simulation/](03_gnn_particle_simulation/)) + - 运行 GNS 示例 + - 对比 MPM vs GNN-MPM 速度 + - 实践: 喷涂液滴动力学建模 + +**推荐资源:** +- 代码优先: 直接运行 GitHub 开源项目 +- 视频教程: YouTube 上的实现教程 +- 实战项目: Kaggle 相关竞赛 + +--- + +### 路径 B: 算法研究员 (4-8 周) + +**目标:** 深入理解前沿方法，发表论文或改进算法 + +**学习路线:** + +1. **Week 1-2: 物理基础模型全景** ([02_physics_foundation_models/](02_physics_foundation_models/)) + - 精读 GPhyT, Walrus, PhysiX 论文 + - 理解 Neural Operator (FNO, DeepONet) + - 下载 The Well 数据集并跑通基线 + +2. **Week 3-4: PINNs 理论与实践** ([05_pinns/](05_pinns/)) + - 精读 PINNs 原始论文 + - 理解损失函数设计 + - 用 DeepXDE 实现 1D/2D PDE 求解 + +3. **Week 5-6: 可微物理深度剖析** ([01_differentiable_physics/](01_differentiable_physics/)) + - 理解 Adjoint Method 求梯度 + - 阅读 DiffTaichi, Warp 源码 + - 实现自定义可微物理环境 + +4. **Week 7-8: 综合项目** + - 选择一个应用方向 (喷涂/机器人/流体) + - 结合多个技术方向 + - 撰写技术报告或论文初稿 + +**推荐资源:** +- 论文精读: 每篇论文至少读 3 遍 +- 源码分析: Clone 代码并调试关键函数 +- 实验复现: 复现论文主要实验结果 + +--- + +### 路径 C: 物理仿真专家 (8-12 周) + +**目标:** 成为物理AI交叉领域的专家 + +**学习路线:** + +1. **Week 1-3: 基础打底** + - 补充数值方法知识 (FEM, FDM, CFD) + - 学习传统物理引擎 (OpenFOAM, MuJoCo) + - 复习偏微分方程 (PDE) 理论 + +2. **Week 4-6: 神经PDE求解器** ([02_physics_foundation_models/](02_physics_foundation_models/) + [05_pinns/](05_pinns/)) + - 对比 PINNs vs Neural Operator vs Physics Foundation Model + - 理解各自的优缺点和适用场景 + - 在 PDEBench 上全面测试 + +3. **Week 7-9: 粒子法与图神经网络** ([03_gnn_particle_simulation/](03_gnn_particle_simulation/)) + - 学习 SPH, MPM, DEM 原理 + - 理解 GNN 如何建模粒子交互 + - 实现混合 Neural-MPM + +4. **Week 10-12: 前沿探索** + - 跟踪最新 arXiv 论文 + - 参加相关领域会议 (NeurIPS, ICML, ICLR) + - 开展创新研究 + +**推荐资源:** +- 教材: "Computational Physics" 相关教材 +- 课程: Stanford CS 348C (Physics-Based Animation) +- 社区: Physics-ML 邮件列表和 Slack + +--- + +## 🔍 按应用场景查找 + +### 场景 1: 喷涂路径规划 (MFARainbowNet 扩展) + +**问题:** Rainbow DQN 训练慢，需要大量仿真样本 + +**解决方案:** + +| 方向 | 方法 | 预期提升 | +|------|------|----------| +| **可微物理仿真** | 用 Brax/Newton 替代环境，提供梯度 | 训练速度 10-50x | +| **世界模型** | 用 Dreamer 在想象中训练策略 | 样本效率 10-100x | +| **物理基础模型** | 用 Walrus 微调作为喷涂动力学代理 | 仿真速度 1000x+ | + +**推荐步骤:** +1. 先尝试 **路径 A Week 2** (可微物理) - 最易集成 +2. 再尝试 **路径 A Week 3** (世界模型) - 最大提升 +3. 长期目标: **路径 B Week 1-2** (物理基础模型) - 需要 CFD 数据 + +--- + +### 场景 2: 喷涂物理仿真加速 + +**问题:** OpenFOAM/ANSYS 太慢，优化时需要上千次仿真 + +**解决方案:** + +| 方向 | 方法 | 预期提升 | +|------|------|----------| +| **物理基础模型** | Walrus/GPhyT 微调作为代理模型 | 1000-10000x | +| **GNN 粒子仿真** | NeuralMPM 学习液滴动力学 | 100-1000x | +| **PINNs** | DeepXDE 求解 NS 方程 | 10-100x | + +**推荐步骤:** +1. 收集少量 CFD 数据 (500-2000 组) +2. 按 **路径 B Week 1-2** 微调 Walrus +3. 如果精度不够，补充 **路径 B Week 3-4** (PINNs) 做精度修正 + +--- + +### 场景 3: RGB-IR 多模态检测 (DroneVehicle 扩展) + +**问题:** MCWF 已在 RGB-IR 上取得 85.35% mAP，如何进一步提升？ + +**解决方案:** + +| 方向 | 方法 | 预期提升 | +|------|------|----------| +| **多模态融合** | 引入 LiDAR/Radar 数据，扩展到 3 模态+ | mAP +3-5% | +| **物理约束** | 用 PINNs 建模 IR 热辐射物理 | 鲁棒性提升 | +| **基础模型** | 用 SAM/CLIP 预训练权重 | mAP +2-3% | + +**推荐步骤:** +1. 按 **路径 A Week 1** 阅读最新多模态融合论文 +2. 实现 BEVFusion 或 TransFusion +3. (可选) 按 **路径 B Week 3-4** 添加物理约束 + +--- + +### 场景 4: 通用物理预测系统 + +**问题:** 构建一个通用的物理仿真 AI，能处理多种物理场景 + +**解决方案:** + +**核心技术栈:** +- 物理基础模型 (方向02) - 核心引擎 +- GNN 粒子仿真 (方向03) - 粒子系统 +- PINNs (方向05) - 精度修正 + +**推荐步骤:** +1. 按 **路径 C** 系统学习 (8-12 周) +2. 在 The Well 数据集上预训练 +3. 针对应用场景微调 + +--- + +## 🛠️ 实战工具清单 + +### 必装工具 + +```bash +# 深度学习框架 +pip install torch torchvision # PyTorch +# 或 +pip install jax jaxlib # JAX (推荐用于可微物理) + +# 物理仿真 +pip install brax # Google 可微物理 (JAX) +pip install mujoco # MuJoCo +pip install taichi # DiffTaichi + +# 图神经网络 +pip install torch-geometric # PyG +pip install jraph # JAX 图库 + +# PINNs +pip install deepxde # DeepXDE + +# 数据处理 +pip install h5py # HDF5 (The Well 数据格式) +pip install zarr # 大规模数组存储 +``` + +### 推荐 IDE/环境 + +- **VSCode** + Python/Jupyter 插件 +- **PyCharm Professional** (学生免费) +- **Google Colab** (免费 GPU) +- **Weights & Biases** (实验追踪) + +--- + +## 📚 推荐阅读顺序 + +### 初学者 (第 1 遍) + +1. **README.md** - 总体了解 +2. **02_physics_foundation_models/README.md** (第1-2节) - 理解物理AI是什么 +3. **01_differentiable_physics/README.md** (第1-2节) - 理解可微分概念 +4. **04_world_models/README.md** (第1-2节) - 理解世界模型 + +### 深入学习 (第 2 遍) + +1. 选定一个方向，完整阅读对应 README +2. 精读该方向的 top 3 论文 +3. 运行开源代码，复现结果 +4. 思考如何与自己的项目结合 + +### 融会贯通 (第 3 遍) + +1. 阅读所有 6 个方向的文档 +2. 理解方向之间的联系和互补性 +3. 设计跨方向的综合方案 +4. 实现原型系统并评估 + +--- + +## 🎓 推荐课程 + +### 在线课程 + +- **Stanford CS 348C**: Physics-Based Animation +- **MIT 6.838**: Shape Analysis +- **DeepMind x UCL**: Deep Learning Lecture Series +- **Fast.ai**: Practical Deep Learning + +### 视频资源 + +- **Two Minute Papers**: 论文速览 +- **Yannic Kilcher**: 论文精读 +- **3Blue1Brown**: 数学直觉 + +--- + +## ❓ 常见问题 + +### Q1: 我是物理/力学背景，不熟悉深度学习，从哪开始？ + +**A:** 推荐路径: +1. 先学习 PyTorch/JAX 基础 (1-2周) +2. 直接从 **PINNs (方向05)** 开始 - 最接近传统物理 +3. 再学习 **GNN 粒子仿真 (方向03)** - 理解神经网络如何建模物理 +4. 最后学习其他方向 + +### Q2: 我是 CS 背景，不熟悉物理，从哪开始？ + +**A:** 推荐路径: +1. 从 **多模态融合 (方向06)** 开始 - 纯数据驱动 +2. 学习 **世界模型 (方向04)** - 理解 Model-based RL +3. 再学习 **可微物理 (方向01)** - 逐步引入物理概念 +4. 最后深入物理方向 + +### Q3: 我该选择 PyTorch 还是 JAX？ + +**A:** +- **PyTorch**: 生态丰富，文档全，适合快速原型 +- **JAX**: 自动求导更强大，适合可微物理仿真 +- **推荐**: 都学，PyTorch 为主，JAX 用于特定场景 + +### Q4: 计算资源要求如何？ + +**A:** +| 任务 | 最低配置 | 推荐配置 | +|------|----------|----------| +| 学习/实验 | CPU only | 1x GTX 1660 | +| 微调小模型 | 1x GTX 1660 | 1x RTX 3090 | +| 训练基础模型 | 1x RTX 3090 | 4x A100 | +| 预训练大模型 | 4x A100 | 多节点 H100 | + +> **Tip**: 使用 Google Colab (免费 GPU) 或 Kaggle Notebooks 进行初期学习 + +--- + +## 📞 获取帮助 + +- **GitHub Issues**: 提交问题和建议 +- **Discussions**: 与社区讨论技术问题 +- **相关项目**: 查看 MFARainbowNet 和 DroneVehicle 的实现 + +--- + +**祝学习顺利！ 🚀** + +> 下一步: 选择一个学习路径，开始第一个方向的学习 diff --git a/README.md b/README.md index 9eab2be..29681bc 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,29 +1,213 @@ # Physics Simulation Frontier Research +[![Research Areas](https://img.shields.io/badge/Research%20Areas-6-blue)](README.md) +[![Papers](https://img.shields.io/badge/Papers-160%2B-green)](README.md) +[![Last Updated](https://img.shields.io/badge/Updated-2026--02-orange)](README.md) +[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow)](LICENSE) + 前沿物理仿真与智能感知技术调研资料库，涵盖6个核心研究方向。 -## 研究方向 +**🎯 研究目标:** 为喷涂路径规划、多模态检测等工程应用提供前沿技术支持 + +**📚 核心价值:** 系统梳理物理AI领域最新进展，提供从理论到实践的完整路径 + +--- + +## 📑 目录 + +- [研究方向](#研究方向) +- [快速导航](#快速导航) +- [技术对比矩阵](#技术对比矩阵) +- [关联项目](#关联项目) +- [快速开始](#快速开始) +- [内容说明](#内容说明) +- [贡献指南](#贡献指南) + +## 📖 重要文档 + +- **[快速入门指南 (GETTING_STARTED.md)](GETTING_STARTED.md)** - 三种学习路径，按场景选择方向 +- **[资源索引 (RESOURCES.md)](RESOURCES.md)** - 160+ 论文、100+ 代码库、数据集汇总 +- **[技术路线图 (ROADMAP.md)](ROADMAP.md)** - 方向关联、应用场景、实施建议 +- **[常见问题 (FAQ.md)](FAQ.md)** - 常见问题解答，入门必读 +- **[贡献指南 (CONTRIBUTING.md)](CONTRIBUTING.md)** - 如何为项目做贡献 + +--- + +## 🔬 研究方向 + +| 目录 | 方向 | 核心技术 | 典型应用 | 成熟度 | +|------|------|----------|----------|--------| +| **[01_differentiable_physics/](01_differentiable_physics/)** | 可微物理仿真 | NVIDIA Newton/Warp, DiffTaichi, Brax, MuJoCo MJX | RL加速、系统辨识、设计优化 | ⭐⭐⭐⭐ | +| **[02_physics_foundation_models/](02_physics_foundation_models/)** | 物理基础模型 | GPhyT, PhysiX, Walrus, Poseidon, The Well | PDE求解、多物理预测、仿真加速 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | +| **[03_gnn_particle_simulation/](03_gnn_particle_simulation/)** | GNN粒子仿真 | GNS, NeuralMPM, Hybrid Neural-MPM | 流体模拟、颗粒动力学、喷涂液滴 | ⭐⭐⭐⭐ | +| **[04_world_models/](04_world_models/)** | 世界模型 | NVIDIA Cosmos, Genie 3, DreamerV3/4, JEPA | Model-based RL、视频生成、环境模拟 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | +| **[05_pinns/](05_pinns/)** | 物理信息神经网络 | DeepXDE, PhysicsNeMo, FNO, DeepONet | 反问题求解、参数反演、PDE求解 | ⭐⭐⭐⭐ | +| **[06_multimodal_fusion/](06_multimodal_fusion/)** | 多模态融合 | BEVFusion, TransFusion, MCWF | 自动驾驶、机器人感知、目标检测 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | + +> **成熟度说明:** ⭐⭐⭐ 研究阶段 | ⭐⭐⭐⭐ 工程可用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 产业应用 + +--- + +## 🚀 快速导航 + +### 按应用场景查找 + +| 应用场景 | 推荐方向 | 优先级 | +|----------|----------|--------| +| **喷涂路径规划优化** | 可微物理仿真 + 世界模型 | 🔥🔥🔥 | +| **喷涂物理仿真加速** | 物理基础模型 + GNN粒子仿真 | 🔥🔥🔥 | +| **多传感器融合检测** | 多模态融合 | 🔥🔥🔥 | +| **PDE参数反演** | PINNs + 物理基础模型 | 🔥🔥 | +| **流体动力学预测** | GNN粒子仿真 + 物理基础模型 | 🔥🔥 | +| **机器人控制** | 可微物理仿真 + 世界模型 | 🔥🔥 | + +### 按技术成熟度查找 + +- **生产就绪 (Production Ready):** 多模态融合、世界模型 +- **快速迭代中 (Rapid Development):** 物理基础模型、可微物理仿真 +- **研究前沿 (Cutting Edge):** GNN粒子仿真、PINNs + +--- + +## 📊 技术对比矩阵 + +| 维度 | 可微物理 | 物理基础模型 | GNN粒子 | 世界模型 | PINNs | 多模态融合 | +|------|---------|-------------|---------|---------|-------|-----------| +| **计算速度** | 快 | 极快 | 快 | 中 | 慢 | 快 | +| **物理准确性** | 高 | 中-高 | 中 | 低-中 | 高 | N/A | +| **数据需求** | 少 | 大 | 中 | 大 | 极少 | 大 | +| **泛化能力** | 中 | 强 | 中 | 强 | 弱 | 强 | +| **可解释性** | 强 | 弱 | 弱 | 弱 | 强 | 中 | +| **工程复杂度** | 中 | 高 | 中 | 高 | 中 | 中 | + +--- + +## 🔗 关联项目 + +### 已完成项目 + +- **[MFARainbowNet](https://github.com/Hollis36/MFARainbowNet)** - 基于深度强化学习的喷涂覆盖路径规划 + - 技术栈: Rainbow DQN + - 可对接: 可微物理仿真 (方向01)、世界模型 (方向04) + +- **[DroneVehicle](https://github.com/Hollis36/DroneVehicle)** - RGB-IR 多模态目标检测 (mAP50=85.35%) + - 技术栈: MCWF (Modal Contribution-Weighted Fusion) + - 可对接: 多模态融合 (方向06) + +### 潜在应用方向 + +1. **喷涂物理仿真代理模型:** 方向02 + 方向03 → 替代 OpenFOAM/ANSYS，加速1000x+ +2. **基于世界模型的路径规划:** 方向04 → 提升 Rainbow DQN 采样效率 +3. **物理约束的多模态检测:** 方向06 + 方向05 → 结合 IR 热成像的物理模型 + +--- + +## 🚦 快速开始 + +### 1. 选择研究方向 + +```bash +# 克隆本仓库 +git clone https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch.git +cd PhysicsSimResearch + +# 浏览感兴趣的方向 +cd 02_physics_foundation_models/ # 示例：物理基础模型 +``` + +### 2. 阅读文档结构 + +每个方向的 README.md 包含： +- ✅ 领域概述与发展脉络 +- ✅ 核心方法详细对比 +- ✅ 关键论文清单 (共计 160+ 篇) +- ✅ 与现有项目的对接方案 +- ✅ 开源代码资源汇总 +- ✅ 推荐学习路线 + +### 3. 推荐阅读顺序 + +**初学者路径:** +``` +README.md (总览) + → 02_physics_foundation_models/ (理解物理AI全貌) + → 01_differentiable_physics/ (掌握可微分仿真) + → 04_world_models/ (学习 Model-based RL) +``` + +**工程师路径:** +``` +06_multimodal_fusion/ (多模态融合实战) + → 01_differentiable_physics/ (RL优化) + → 03_gnn_particle_simulation/ (粒子仿真) +``` + +**研究者路径:** +``` +02_physics_foundation_models/ (前沿方法) + → 05_pinns/ (理论基础) + → 03_gnn_particle_simulation/ (创新方向) +``` + +--- + +## 📖 内容说明 + +### 文档特点 + +- **🔄 持续更新:** 截至 2026-02，涵盖最新研究进展 +- **📊 数据丰富:** 160+ 篇论文，100+ 开源项目 +- **🎯 实战导向:** 每个方向都有与现有项目的对接方案 +- **🔗 系统关联:** 6个方向相互呼应，形成完整技术体系 + +### 数据统计 + +- **论文总数:** 160+ 篇顶会论文 (ICML, NeurIPS, ICLR, Nature, Science) +- **开源项目:** 100+ 个 GitHub 仓库 +- **研究机构:** NVIDIA, Google DeepMind, Meta, ETH, MIT, 清华, 北大等 +- **更新频率:** 跟踪最新 arXiv 预印本和顶会录用 + +--- + +## 🤝 贡献指南 + +欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ + +### 贡献内容 + +- 📝 补充最新论文和技术进展 +- 🔧 添加代码示例和实现细节 +- 🐛 修正文档错误和链接失效 +- 💡 提供实际应用案例 + +### 提交规范 + +1. 新增论文: 包含标题、作者、发表年份、arXiv/DOI链接 +2. 新增代码: 包含 GitHub 链接、简要说明、依赖要求 +3. 案例分享: 说明应用场景、技术栈、效果对比 + +--- + +## 📜 引用本项目 + +如果本资料库对您的研究有帮助，欢迎引用： + +```bibtex +@misc{PhysicsSimResearch2026, + title={Physics Simulation Frontier Research: A Comprehensive Survey}, + author={Hollis36}, + year={2026}, + url={https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch} +} +``` -| 目录 | 方向 | 简介 | -|------|------|------| -| `01_differentiable_physics/` | 可微物理仿真 | NVIDIA Newton/Warp, DiffTaichi, Brax, MuJoCo MJX, gradSim | -| `02_physics_foundation_models/` | 物理基础模型 | GPhyT, PhysiX, Walrus, Poseidon, The Well | -| `03_gnn_particle_simulation/` | GNN粒子仿真 | GNS, NeuralMPM, Hybrid Neural-MPM, Dynami-CAL GraphNet | -| `04_world_models/` | 世界模型 | NVIDIA Cosmos, Genie 3, DreamerV3/4, JEPA | -| `05_pinns/` | 物理信息神经网络 | DeepXDE, PhysicsNeMo, FNO, DeepONet, PIKANs | -| `06_multimodal_fusion/` | 多模态融合 | BEVFusion, TransFusion, 不确定性感知融合, MCWF扩展 | +--- -## 关联项目 +## 📧 联系方式 -- [MFARainbowNet](https://github.com/Hollis36/MFARainbowNet) - 基于深度强化学习的喷涂覆盖路径规划 -- [DroneVehicle](https://github.com/Hollis36/DroneVehicle) - RGB-IR 多模态目标检测 (MCWF) +- GitHub Issues: [提交问题](https://github.com/Hollis36/PhysicsSimResearch/issues) +- 相关项目: [MFARainbowNet](https://github.com/Hollis36/MFARainbowNet) | [DroneVehicle](https://github.com/Hollis36/DroneVehicle) -## 内容说明 +--- -每个研究方向均包含： -- 领域概述与发展脉络 -- 核心方法详细对比 -- 关键论文清单 (共计 160+ 篇) -- 与现有项目的对接方案 -- 开源代码资源汇总 -- 推荐学习路线 +**⚡ 最后更新:** 2026-02-17 | **📌 版本:** v1.0 | **✨ Star 本项目以持续关注更新** diff --git a/RESOURCES.md b/RESOURCES.md new file mode 100644 index 0000000..dafe466 --- /dev/null +++ b/RESOURCES.md @@ -0,0 +1,364 @@ +# 资源索引 (Resource Index) + +本文档汇总了 PhysicsSimResearch 项目中提及的所有关键资源，便于快速查找。 + +--- + +## 📋 目录 + +- [开源代码库](#开源代码库) +- [数据集](#数据集) +- [预训练模型](#预训练模型) +- [论文分类索引](#论文分类索引) +- [学习资源](#学习资源) +- [工具和框架](#工具和框架) + +--- + +## 💻 开源代码库 + +### 可微物理仿真 + +| 项目 | 机构 | Stars | 语言/框架 | 链接 | +|------|------|-------|-----------|------| +| NVIDIA Newton | NVIDIA + Google DeepMind | - | Python/Warp | [GitHub](https://github.com/newton-physics/newton) | +| NVIDIA Warp | NVIDIA | 3.8k+ | Python/CUDA | [GitHub](https://github.com/NVIDIA/warp) | +| Brax | Google | 2.2k+ | Python/JAX | [GitHub](https://github.com/google/brax) | +| MuJoCo MJX | DeepMind | - | Python/JAX | [GitHub](https://github.com/google-deepmind/mujoco) | +| DiffTaichi | MIT | 1.8k+ | Python/Taichi | [GitHub](https://github.com/taichi-dev/difftaichi) | +| gradSim | - | 500+ | Python/PyTorch | [GitHub](https://github.com/gradsim/gradsim) | +| PlasticineLab | MIT | 300+ | Python | [GitHub](https://github.com/hzaskywalker/PlasticineLab) | + +### 物理基础模型 + +| 项目 | 机构 | 参数量 | 框架 | 链接 | +|------|------|--------|------|------| +| Walrus | Polymathic AI | 1.3B | PyTorch | [GitHub](https://github.com/PolymathicAI/walrus) | +| GPhyT | 独立研究 | 9.2M-796M | PyTorch | [GitHub](https://github.com/FloWsnr/General-Physics-Transformer) | +| PhysiX | UCLA | 4.5B | PyTorch | [GitHub](https://github.com/ArshKA/PhysiX) | +| Poseidon | ETH Zurich | Multi-scale | PyTorch | [GitHub](https://github.com/camlab-ethz/poseidon) | +| MPP | Polymathic AI | Multi-scale | PyTorch | [GitHub](https://github.com/PolymathicAI/multiple_physics_pretraining) | +| DPOT | 清华大学 | 7M-1B | PyTorch | [GitHub](https://github.com/thu-ml/DPOT) | +| VICON | UCLA | - | PyTorch | [GitHub](https://github.com/Eydcao/VICON) | + +### GNN 粒子仿真 + +| 项目 | 机构 | 说明 | 框架 | 链接 | +|------|------|------|------|------| +| GNS | DeepMind | 通用粒子仿真器 | TensorFlow | [GitHub](https://github.com/google-deepmind/deepmind-research/tree/master/learning_to_simulate) | +| NeuralMPM | - | MPM启发的神经仿真 | PyTorch | [arXiv:2405.12963](https://arxiv.org/abs/2405.12963) | +| LagrangeBench | - | 拉格朗日流体基准 | JAX | [GitHub](https://github.com/tumaer/lagrangebench) | +| SEGNN | - | E(3)等变消息传递 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/RobDHess/Steerable-E3-GNN) | +| PyTorch Geometric | - | GNN框架 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric) | + +### 世界模型 + +| 项目 | 机构 | 说明 | 框架 | 链接 | +|------|------|------|------|------| +| NVIDIA Cosmos | NVIDIA | Physical AI 平台 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/NVIDIA/Cosmos) | +| DreamerV3 | DeepMind | 统一超参数世界模型 | TensorFlow | [GitHub](https://github.com/danijar/dreamerv3) | +| Genie 3 | Google DeepMind | 文本到3D交互环境 | - | [Blog](https://deepmind.google/discover/blog/genie-3/) | +| GraphCast | Google DeepMind | 天气预报 | JAX | [GitHub](https://github.com/google-deepmind/graphcast) | +| Aurora | Microsoft | 大气基础模型 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/microsoft/aurora) | +| UniSim | - | 扩散模型仿真器 | PyTorch | [arXiv:2308.01253](https://arxiv.org/abs/2308.01253) | + +### PINNs + +| 项目 | 机构 | 说明 | 框架 | 链接 | +|------|------|------|------|------| +| DeepXDE | - | PINNs库 | TensorFlow/PyTorch/JAX | [GitHub](https://github.com/lululxvi/deepxde) | +| NVIDIA Modulus | NVIDIA | 物理ML平台 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/NVIDIA/modulus) | +| PyDEns | - | 神经微分方程 | TensorFlow | [GitHub](https://github.com/analysiscenter/pydens) | +| NeuralOperator | - | FNO等算子实现 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/neuraloperator/neuraloperator) | + +### 多模态融合 + +| 项目 | 机构 | 说明 | 框架 | 链接 | +|------|------|------|------|------| +| BEVFusion | MIT | LiDAR-Camera融合 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/mit-han-lab/bevfusion) | +| TransFusion | XMU | LiDAR-Camera融合 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/XuyangBai/TransFusion) | +| DroneVehicle | - | RGB-IR MCWF | PyTorch | [GitHub](https://github.com/Hollis36/DroneVehicle) | +| MMDetection | OpenMMLab | 目标检测工具箱 | PyTorch | [GitHub](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) | + +--- + +## 📊 数据集 + +### 物理仿真数据集 + +| 数据集 | 规模 | 领域 | 格式 | 链接 | +|--------|------|------|------|------| +| **The Well** | 15TB, 16个数据集 | 多物理系统 | HDF5 | [GitHub](https://github.com/PolymathicAI/the_well) | +| PDEBench | TB级 | PDE求解 | HDF5 | [GitHub](https://github.com/pdebench/PDEBench) | +| ERA5 | PB级 | 全球大气 | GRIB/NetCDF | [ECMWF](https://cds.climate.copernicus.eu/) | +| FluidBench | - | 流体动力学 | - | 论文附带 | +| CLEVRER | - | 物理视频推理 | Video | [Website](http://clevrer.csail.mit.edu/) | + +### 多模态数据集 + +| 数据集 | 模态 | 规模 | 任务 | 链接 | +|--------|------|------|------|------| +| nuScenes | Camera+LiDAR+Radar | 1000场景 | 自动驾驶 | [Website](https://www.nuscenes.org/) | +| KITTI | Camera+LiDAR | 200k+图像 | 3D检测 | [Website](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/) | +| Waymo Open | Camera+LiDAR | 1000场景 | 自动驾驶 | [Website](https://waymo.com/open/) | +| KAIST | RGB+Thermal | 95k+图像 | 目标检测 | [Website](https://soonminhwang.github.io/rgbt-ped-detection/) | +| LLVIP | RGB+Infrared | 30k+图像 | 目标检测 | [GitHub](https://github.com/bupt-ai-cz/LLVIP) | + +--- + +## 🤖 预训练模型 + +### HuggingFace 模型 + +| 模型 | 组织 | 下载 | +|------|------|------| +| Walrus | polymathic-ai | [huggingface.co/polymathic-ai/walrus](https://huggingface.co/polymathic-ai/walrus) | +| Poseidon | camlab-ethz | [huggingface.co/camlab-ethz](https://huggingface.co/camlab-ethz) | +| GraphCast | google-deepmind | [huggingface.co/google/graphcast](https://huggingface.co/google/graphcast) | +| Aurora | microsoft | [huggingface.co/microsoft/aurora](https://huggingface.co/microsoft/aurora) | + +### 其他来源 + +- **NVIDIA Cosmos**: [developer.nvidia.com/cosmos](https://developer.nvidia.com/cosmos) +- **DreamerV3**: [GitHub Releases](https://github.com/danijar/dreamerv3/releases) +- **PhysiX**: 论文附带链接 + +--- + +## 📚 论文分类索引 + +### 按会议分类 + +#### NeurIPS + +- **2024:** MPP, DPOT, UPT, The Well +- **2023:** LagrangeBench +- **2022:** SEGNN, DMCF +- **2020:** GNS, FNO +- **2016:** Interaction Networks + +#### ICML + +- **2024:** NeuralMPM (→TMLR), DPOT +- **2023:** ClimaX, ICML 2023 Provable Dynamic Fusion +- **2021:** MeshGraphNets +- **2019:** DPI-Net + +#### ICLR + +- **2025:** SAPO, Rewarped +- **2024:** PDEformer (Workshop) +- **2022:** SEGNN, SHAC +- **2021:** FNO, MeshGraphNets + +#### Nature/Science + +- **2025:** Aurora (Nature) +- **2024:** GenCast (Nature) +- **2023:** Pangu-Weather (Nature), GraphCast (Science) +- **2021:** DeepONet (Nature Machine Intelligence) + +### 按主题分类 + +#### 物理基础模型 (12篇核心论文) + +1. GPhyT (2025) - [arXiv:2509.13805](https://arxiv.org/abs/2509.13805) +2. Walrus (2025) - [arXiv:2511.15684](https://arxiv.org/abs/2511.15684) +3. PhysiX (2025) - [arXiv:2506.17774](https://arxiv.org/abs/2506.17774) +4. Poseidon (2024) - [arXiv:2405.19101](https://arxiv.org/abs/2405.19101) +5. MPP (2024) - [arXiv:2310.02994](https://arxiv.org/abs/2310.02994) +6. DPOT (2024) - [arXiv:2403.03542](https://arxiv.org/abs/2403.03542) +7. UPT (2024) - [arXiv:2402.12365](https://arxiv.org/abs/2402.12365) +8. VICON (2024) - [arXiv:2411.16063](https://arxiv.org/abs/2411.16063) +9. PDEformer (2024) - [arXiv:2402.12652](https://arxiv.org/abs/2402.12652) +10. The Well (2024) - [arXiv:2412.00568](https://arxiv.org/abs/2412.00568) +11. FNO (2021) - [arXiv:2010.08895](https://arxiv.org/abs/2010.08895) +12. CompNO (2026) - [MDPI](https://www.mdpi.com/2076-3417/16/2/972) + +#### 可微物理仿真 (主要综述) + +- "A Review of Differentiable Simulators" (2024, IEEE Access) +- NVIDIA Newton 技术报告 (GTC 2025) +- DiffTaichi (2020, ICLR) +- gradSim (2021) + +#### GNN 粒子仿真 + +- GNS (2020, ICML) - DeepMind +- NeuralMPM (2024, TMLR) +- LagrangeBench (2023, NeurIPS) +- SEGNN (2022, ICLR) +- MeshGraphNets (2021, ICLR) + +#### 世界模型 + +- Genie 3 (2025) - Google DeepMind Blog +- NVIDIA Cosmos (2025) - GTC 2025 +- DreamerV3 (2023) +- GraphCast (2023, Science) +- Aurora (2025, Nature) +- GenCast (2024, Nature) + +#### PINNs + +- PINNs 原始论文 (2019, JCP) - Raissi et al. +- DeepXDE (2021) +- FNO (2021, ICLR) +- DeepONet (2021, Nature MI) +- PINNs for Plasma Spraying (2025, J. Thermal Spray Tech.) + +#### 多模态融合 + +- BEVFusion (2022, CVPR) +- TransFusion (2022, CVPR) +- FDSNet (2025) +- MCWF - DroneVehicle (自有项目) + +--- + +## 🎓 学习资源 + +### 在线课程 + +- **Stanford CS 348C**: Physics-Based Animation +- **MIT 6.838**: Shape Analysis +- **DeepMind x UCL**: Deep Learning Lecture Series +- **Fast.ai**: Practical Deep Learning +- **Coursera**: Machine Learning Specialization (Andrew Ng) + +### 书籍 + +- "Physics-Based Animation" - Erleben et al. +- "Computational Physics" - Giordano & Nakanishi +- "Deep Learning" - Goodfellow, Bengio, Courville +- "Reinforcement Learning: An Introduction" - Sutton & Barto + +### 视频博主 + +- **Two Minute Papers**: AI论文速览 +- **Yannic Kilcher**: 论文精读 +- **3Blue1Brown**: 数学直觉可视化 +- **Arxiv Insights**: 深度学习讲解 + +### 博客和网站 + +- **Distill.pub**: 交互式论文 +- **Papers with Code**: 论文+代码 +- **Towards Data Science**: 技术博客 +- **arXiv**: 预印本论文 + +--- + +## 🛠️ 工具和框架 + +### 深度学习框架 + +| 框架 | 特点 | 适用场景 | +|------|------|----------| +| **PyTorch** | 生态丰富，易用 | 通用深度学习 | +| **JAX** | 自动求导强大 | 可微物理仿真 | +| **TensorFlow** | 工业部署 | 生产环境 | + +### 物理仿真引擎 + +| 引擎 | 类型 | 可微分 | 开源 | +|------|------|--------|------| +| **MuJoCo** | 刚体+接触 | 是 (MJX) | 是 | +| **Brax** | 刚体 | 是 | 是 | +| **Taichi** | 通用可编程 | 是 | 是 | +| **Warp** | GPU加速 | 是 | 是 | +| **PhysX** | 游戏物理 | 否 | 是 | +| **OpenFOAM** | CFD | 否 | 是 | + +### 图神经网络 + +- **PyTorch Geometric (PyG)** +- **DGL (Deep Graph Library)** +- **Jraph (JAX)** + +### 实验管理 + +- **Weights & Biases**: 实验追踪 +- **MLflow**: 模型管理 +- **TensorBoard**: 可视化 +- **Neptune.ai**: 团队协作 + +### 数据处理 + +- **HDF5**: 大规模科学数据 +- **Zarr**: 云原生数组存储 +- **Xarray**: 多维标记数组 +- **Pandas**: 表格数据 + +--- + +## 🔗 相关社区 + +### GitHub 组织 + +- [PolymathicAI](https://github.com/PolymathicAI) - The Well, Walrus +- [Google DeepMind](https://github.com/google-deepmind) - GNS, GraphCast +- [NVIDIA](https://github.com/NVIDIA) - Newton, Warp, Modulus +- [OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab) - MMDetection + +### 会议 + +- **NeurIPS**: Neural Information Processing Systems +- **ICML**: International Conference on Machine Learning +- **ICLR**: International Conference on Learning Representations +- **CVPR**: Computer Vision and Pattern Recognition +- **SIGGRAPH**: Computer Graphics + +### 邮件列表 + +- Physics-ML Google Group +- JAX Discussions +- PyTorch Forums + +--- + +## 📦 一键安装脚本 + +### 基础环境 + +```bash +# 创建虚拟环境 +conda create -n physics-sim python=3.10 +conda activate physics-sim + +# 安装 PyTorch (根据 CUDA 版本调整) +pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 + +# 安装 JAX (根据 CUDA 版本调整) +pip install jax[cuda11_pip] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html + +# 通用科学计算 +pip install numpy scipy matplotlib pandas jupyterlab +``` + +### 专项工具 + +```bash +# 可微物理 +pip install brax mujoco taichi + +# GNN +pip install torch-geometric pyg-lib torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv + +# PINNs +pip install deepxde + +# 实验管理 +pip install wandb mlflow tensorboard + +# 数据处理 +pip install h5py zarr xarray +``` + +--- + +## 📧 更新与反馈 + +本索引持续更新中，如有遗漏或错误，欢迎提交 Issue 或 PR。 + +**最后更新:** 2026-02-17 diff --git a/ROADMAP.md b/ROADMAP.md new file mode 100644 index 0000000..f28e249 --- /dev/null +++ b/ROADMAP.md @@ -0,0 +1,466 @@ +# 技术路线图与方向关联 (Technical Roadmap) + +本文档展示 6 个研究方向之间的关联关系，以及如何组合这些技术解决实际问题。 + +--- + +## 🗺️ 技术全景图 + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 物理 AI 技术生态系统 │ +└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ + + 数据层 算法层 应用层 + +┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ +│ The Well │──▶│ 物理基础模型 │───▶│ 通用物理预测 │ +│ PDEBench │ │ (GPhyT/Walrus) │ │ 仿真加速 │ +│ ERA5 │ └──────────────────┘ └─────────────────┘ +└──────────────┘ │ + │ + ▼ +┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ +│ 粒子/网格数据 │──▶│ GNN粒子仿真 │───▶│ 流体/颗粒仿真 │ +│ SPH/MPM │ │ (GNS/MPM) │ │ 喷涂液滴 │ +└──────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘ + │ + │ + ▼ +┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ +│ PDE方程 │──▶│ PINNs │───▶│ 反问题求解 │ +│ 边界条件 │ │ (DeepXDE/FNO) │ │ 参数反演 │ +└──────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘ + │ + │ + ┌───────────────┴────────────────┐ + │ │ + ▼ ▼ +┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ +│ 可微物理仿真 │ │ 世界模型 │ +│ (Newton/Brax) │ │ (Dreamer/Cosmos) │ +└──────────────────┘ └──────────────────┘ + │ │ + └───────────────┬────────────────┘ + │ + ▼ + ┌──────────────────┐ + │ 强化学习控制 │ + │ (路径规划/操作) │ + └──────────────────┘ + │ + ▼ +┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ +│ RGB/IR/LiDAR │──▶│ 多模态融合 │───▶│ 环境感知 │ +│ 传感器 │ │ (BEVFusion/MCWF) │ │ 目标检测 │ +└──────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘ +``` + +--- + +## 🔗 方向关联矩阵 + +| 从 \ 到 | 可微物理 | 物理基础模型 | GNN粒子 | 世界模型 | PINNs | 多模态融合 | +|---------|---------|-------------|---------|---------|-------|-----------| +| **可微物理** | - | 提供梯度训练 | 结合粒子表示 | 作为环境模型 | 提供微分方程 | 仿真传感器数据 | +| **物理基础模型** | 加速仿真 | - | 预训练初始化 | 提供物理先验 | 补充数据驱动 | 物理一致性约束 | +| **GNN粒子** | 离散化可微 | 学习算子 | - | 粒子世界建模 | 提供训练数据 | 粒子级多模态 | +| **世界模型** | 环境建模 | 抽象物理表示 | 建模粒子系统 | - | 物理约束损失 | 多模态输入 | +| **PINNs** | 物理约束 | 精度修正 | 连续场表示 | 物理损失 | - | 物理引导融合 | +| **多模态融合** | Sim2Real | 实测数据微调 | 粒子可视化 | 观测输入 | 观测数据约束 | - | + +### 关联强度说明 + +- 🔥🔥🔥 **强关联**: 直接组合使用，效果显著 +- 🔥🔥 **中关联**: 可以结合，有一定协同效果 +- 🔥 **弱关联**: 概念上相关，实际应用较少 + +--- + +## 🎯 典型应用场景的技术栈 + +### 场景 1: 喷涂路径规划系统 + +**目标:** 优化喷涂机器人路径，最小化涂料浪费，确保均匀覆盖 + +**技术栈组合:** + +``` +┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 喷涂路径规划系统 │ +└────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +第一层: 环境建模 +├─ [物理基础模型] Walrus 微调 → 喷涂动力学代理模型 +│ └─ 输入: 喷枪参数、气流速度、涂料粘度 +│ └─ 输出: 涂层厚度分布预测 (1000x+ 加速) +│ +├─ [GNN粒子仿真] NeuralMPM → 液滴轨迹建模 +│ └─ 输入: 喷枪位置、速度 +│ └─ 输出: 液滴飞行轨迹、沉积位置 +│ +└─ [PINNs] DeepXDE → 高精度修正 + └─ 输入: 代理模型预测 + └─ 输出: 物理约束修正后的涂层分布 + +第二层: 策略优化 +├─ [可微物理仿真] Brax/Newton → 端到端梯度优化 +│ └─ 将上述模型封装为可微环境 +│ └─ 策略网络通过反向传播直接优化 +│ +└─ [世界模型] DreamerV3 → 想象中规划 + └─ 学习环境动态模型 + └─ 在"梦境"中训练策略 (样本效率↑100x) + +第三层: 实时感知 +└─ [多模态融合] MCWF 扩展 + └─ RGB: 视觉确认 + └─ IR: 实时监测涂层温度 + └─ 深度相机: 3D 表面重建 + └─ 融合输出: 实时涂层质量评估 + +控制回路: +策略网络 → 喷枪控制 → 实际喷涂 → 多模态感知 → 误差反馈 → 在线调整 +``` + +**实施优先级:** + +1. **Phase 1 (MVP):** 可微物理 + 现有 Rainbow DQN → 快速提升 +2. **Phase 2 (性能):** 物理基础模型微调 → 仿真加速 +3. **Phase 3 (鲁棒性):** 世界模型 + 多模态融合 → 闭环优化 + +--- + +### 场景 2: 通用物理仿真 AI + +**目标:** 构建类似 GPT 的物理仿真基础模型，支持多种物理系统 + +**技术栈组合:** + +``` +┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 通用物理仿真 AI (Physics GPT) │ +└────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +数据层: +└─ The Well (15TB) + PDEBench + ERA5 + 自定义数据 + +预训练: +├─ [物理基础模型] Walrus 架构 +│ ├─ Transformer 编码器 +│ ├─ 随机压缩 (Patch Jittering) +│ ├─ 自适应 Patching +│ └─ 2D/3D 统一处理 +│ +└─ [GNN粒子仿真] 粒子表示支持 + └─ 将连续场离散化为图节点 + └─ 用 GNN 消息传递学习交互 + +微调/专用化: +├─ [PINNs] 物理约束微调 +│ └─ 损失函数添加 PDE 残差项 +│ └─ 确保物理守恒律 +│ +└─ [可微物理] 反向优化 + └─ 给定目标状态，反推控制输入 + └─ 设计优化、参数反演 + +部署: +└─ [世界模型] 实时交互 + └─ 编码器: 观测 → 潜表示 + └─ 世界模型: 预测未来 + └─ 解码器: 潜表示 → 可视化 + +应用: +└─ [多模态融合] 仿真-实测对齐 + └─ 用真实传感器数据校准仿真 + └─ Sim2Real 域自适应 +``` + +**关键挑战:** + +- **数据稀缺**: 物理数据远少于文本/图像 + - 解决: 利用物理对称性做数据增强 +- **多尺度问题**: 微观粒子到宏观流场 + - 解决: 多分辨率网格 + 层次化表示 +- **精度要求**: 工程应用需要可靠精度 + - 解决: 混合 AI + 传统数值方法 + +--- + +### 场景 3: 自动驾驶感知-决策系统 + +**目标:** 端到端自动驾驶，从传感器到控制 + +**技术栈组合:** + +``` +┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 自动驾驶感知-决策系统 (End-to-End AD) │ +└────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +感知层: +└─ [多模态融合] BEVFusion/TransFusion + ├─ Camera → 视觉特征 + ├─ LiDAR → 3D 点云 + ├─ Radar → 速度检测 + └─ 融合输出 → BEV 特征图 (统一鸟瞰图表示) + +预测层: +├─ [世界模型] GAIA-3 / Wayve 系列 +│ └─ 输入: BEV 特征 + 历史轨迹 +│ └─ 输出: 未来场景预测 (多模态分布) +│ +└─ [物理基础模型] 物理常识推理 + └─ 输入: 场景几何 + └─ 输出: 物理可行性评分 + +规划层: +├─ [可微物理] 车辆动力学 +│ └─ 可微分车辆模型 (质量、惯性、摩擦) +│ └─ 轨迹优化: 梯度下降求解最优路径 +│ +└─ [PINNs] 环境约束 + └─ 道路边界、碰撞约束编码为 PDE + └─ 物理可行轨迹生成 + +控制层: +└─ Model-based RL (DreamerV3) + └─ 在世界模型中训练策略 + └─ 实车部署时只需前向推理 + +安全层: +└─ [GNN] 交互预测 + └─ 将场景建模为图 (车辆/行人=节点) + └─ GNN 预测交互影响 + └─ 提供安全约束 +``` + +**数据闭环:** + +``` +真实驾驶数据 → 多模态融合训练 + ↓ + 世界模型学习环境动态 + ↓ + 在仿真中训练策略 + ↓ + 部署到实车测试 + ↓ + 收集 Corner Case + ↓ + 回到第一步 (持续改进) +``` + +--- + +### 场景 4: 科学计算加速 + +**目标:** 加速传统 CFD/FEM 仿真，用于工程优化 + +**技术栈组合:** + +``` +┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 科学计算加速 (Accelerated CFD/FEM) │ +└────────────────────────────────────────────────────────────┘ + +离线阶段 (一次性): +├─ 步骤1: 生成高精度仿真数据 +│ └─ OpenFOAM / ANSYS / Abaqus +│ └─ 参数空间采样 (500-2000 组) +│ └─ 每个样本 1-24 小时 +│ +├─ 步骤2: 训练物理基础模型 +│ └─ [物理基础模型] Walrus 微调 +│ └─ 或 [PINNs] DeepXDE 训练 +│ └─ 或 [GNN] GNS 训练 +│ └─ 训练时间: 数小时到数天 +│ +└─ 步骤3: 验证精度 + └─ 对比 AI 模型 vs 高精度仿真 + └─ 确保工程误差在可接受范围 (<5%) + +在线阶段 (实时): +├─ [物理基础模型] 快速前向预测 +│ └─ 输入: 新参数 +│ └─ 输出: 物理场分布 +│ └─ 速度: 毫秒级 (相比小时级) +│ +├─ [PINNs] 精度修正 (可选) +│ └─ 对关键区域用 PINNs 细化 +│ └─ 平衡速度与精度 +│ +└─ [可微物理] 梯度优化 + └─ 反向传播计算设计参数梯度 + └─ 梯度下降优化设计 + └─ 相比遗传算法/贝叶斯优化快10-100x + +应用示例: +├─ 翼型设计优化: 1000+ 次迭代, 从数月→数小时 +├─ 换热器设计: 实时探索设计空间 +└─ 结构拓扑优化: 高分辨率快速求解 +``` + +**精度-速度权衡:** + +| 方法 | 精度 | 速度 | 适用场景 | +|------|------|------|----------| +| 传统 CFD/FEM | 100% | 1x | 最终验证 | +| 物理基础模型 | 90-95% | 1000x | 设计空间探索 | +| PINNs | 95-98% | 100x | 精度要求高 | +| GNN 粒子 | 85-90% | 500x | 粒子系统 | +| 混合方法 | 95-98% | 200x | 推荐方案 | + +--- + +## 📅 分阶段实施建议 + +### 第一阶段: 基础能力建设 (1-2 月) + +**目标:** 掌握各方向基本工具 + +``` +├─ 可微物理: 跑通 Brax 基础环境 +├─ 物理基础模型: 下载 The Well, 运行 MPP 基线 +├─ GNN 粒子: 复现 GNS 示例 +├─ 世界模型: 运行 DreamerV3 在 DMC +├─ PINNs: 用 DeepXDE 求解 1D 热传导 +└─ 多模态融合: 理解 MCWF 原理 +``` + +### 第二阶段: 单点突破 (2-4 月) + +**目标:** 在一个方向深入，解决实际问题 + +**选项 A: 喷涂路径优化** +``` +├─ 用 Brax 构建可微喷涂环境 +├─ 替换 Rainbow DQN +└─ 对比性能提升 +``` + +**选项 B: 物理仿真加速** +``` +├─ 收集 CFD 数据 +├─ 微调 Walrus +└─ 构建代理模型 +``` + +**选项 C: 多模态检测提升** +``` +├─ 引入 LiDAR 数据 +├─ 实现 BEVFusion +└─ 对比 MCWF vs BEVFusion +``` + +### 第三阶段: 技术融合 (4-6 月) + +**目标:** 组合多个方向，构建完整系统 + +**示例: 端到端喷涂系统** +``` +├─ 感知: 多模态融合 (RGB+IR+深度) +├─ 建模: 物理基础模型 (喷涂动力学) +├─ 规划: 世界模型 (Model-based RL) +├─ 优化: 可微物理 (梯度优化) +└─ 验证: PINNs (精度保证) +``` + +### 第四阶段: 产品化 (6+ 月) + +**目标:** 部署到生产环境 + +``` +├─ 模型压缩: 剪枝、量化、蒸馏 +├─ 推理加速: TensorRT、ONNX +├─ 鲁棒性测试: Corner case, 对抗样本 +├─ 持续学习: 在线数据反馈 +└─ 监控告警: 性能退化检测 +``` + +--- + +## 🎯 研究方向推荐 + +### 对于不同背景的研究者 + +#### 物理/力学背景 + +**推荐路径:** PINNs → 物理基础模型 → GNN 粒子 + +**理由:** +- PINNs 最接近传统物理建模思维 +- 物理基础模型是前沿热点 +- GNN 提供新的建模视角 + +#### 计算机/AI 背景 + +**推荐路径:** 多模态融合 → 世界模型 → 可微物理 + +**理由:** +- 多模态融合纯数据驱动，易上手 +- 世界模型是 RL 热门方向 +- 可微物理逐步引入物理概念 + +#### 工程应用背景 + +**推荐路径:** 可微物理 → GNN 粒子 → 物理基础模型 + +**理由:** +- 可微物理直接提升现有 RL 系统 +- GNN 解决实际粒子仿真问题 +- 物理基础模型作为长期方向 + +--- + +## 📊 投资回报率评估 + +| 方向 | 学习成本 | 工程难度 | 潜在收益 | ROI 排名 | +|------|---------|---------|---------|---------| +| 多模态融合 | 中 | 中 | 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | +| 可微物理 | 中 | 中-高 | 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | +| 世界模型 | 高 | 高 | 极高 | ⭐⭐⭐⭐ | +| 物理基础模型 | 高 | 高 | 极高 | ⭐⭐⭐⭐ | +| GNN 粒子 | 中 | 中 | 中-高 | ⭐⭐⭐⭐ | +| PINNs | 中-高 | 中 | 中 | ⭐⭐⭐ | + +> **注**: ROI 考虑了学习成本、实施难度和预期收益的综合评分 + +--- + +## 🚀 创新机会点 + +### 跨方向创新 + +1. **物理约束的世界模型** + - 结合 PINNs + 世界模型 + - 在潜空间预测中嵌入物理约束 + - 潜在影响: 提升世界模型的长期预测准确性 + +2. **可微分 GNN 粒子仿真** + - 结合可微物理 + GNN + - 端到端可微的粒子系统 + - 潜在影响: 实现粒子级别的梯度优化 + +3. **多模态物理基础模型** + - 结合多模态融合 + 物理基础模型 + - 从真实传感器数据直接预测物理场 + - 潜在影响: 实现 Sim2Real 零差距 + +4. **神经算子 + PINNs 混合** + - FNO 快速预测 + PINNs 精度修正 + - 平衡速度与精度 + - 潜在影响: 工程级精度的实时仿真 + +--- + +## 📖 延伸阅读 + +- **[GETTING_STARTED.md](GETTING_STARTED.md)** - 快速入门指南 +- **[RESOURCES.md](RESOURCES.md)** - 资源索引 +- **各方向 README** - 详细技术文档 + +--- + +**最后更新:** 2026-02-17 diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..c682165 --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,48 @@ +# Physics Simulation Research - Common Dependencies +# Core scientific computing libraries + +# Deep Learning Frameworks (choose based on your needs) +# torch>=2.0.0 # PyTorch - uncomment if using +# jax>=0.4.0 # JAX - uncomment if using + +# Core numerical computing +numpy>=1.24.0 +scipy>=1.10.0 +matplotlib>=3.7.0 +pandas>=2.0.0 + +# Jupyter environment +jupyter>=1.0.0 +jupyterlab>=4.0.0 +ipython>=8.0.0 + +# Data handling +h5py>=3.8.0 # For HDF5 files (The Well dataset) +zarr>=2.14.0 # For large-scale array storage +xarray>=2023.1.0 # For multi-dimensional labeled arrays + +# Visualization +seaborn>=0.12.0 +plotly>=5.14.0 + +# Experiment tracking (optional, uncomment if needed) +# wandb>=0.15.0 # Weights & Biases +# mlflow>=2.3.0 # MLflow +# tensorboard>=2.13.0 # TensorBoard + +# Physics simulation engines (uncomment as needed) +# brax>=0.9.0 # Google's differentiable physics engine (requires JAX) +# mujoco>=3.0.0 # MuJoCo physics engine +# taichi>=1.7.0 # DiffTaichi + +# Graph Neural Networks (uncomment if using) +# torch-geometric>=2.3.0 # PyTorch Geometric (requires PyTorch) +# jraph>=0.0.6 # JAX graph library (requires JAX) + +# Physics-Informed Neural Networks (uncomment if using) +# deepxde>=1.10.0 # DeepXDE library (supports TensorFlow, PyTorch, JAX) + +# Utilities +tqdm>=4.65.0 +pyyaml>=6.0 +requests>=2.31.0 diff --git a/setup_env.sh b/setup_env.sh new file mode 100755 index 0000000..3b4dede --- /dev/null +++ b/setup_env.sh @@ -0,0 +1,223 @@ +#!/bin/bash + +# Physics Simulation Research - Environment Setup Script +# This script helps you set up the development environment for different research directions + +set -e # Exit on error + +echo "==================================" +echo "Physics Simulation Research Setup" +echo "==================================" +echo "" + +# Colors for output +RED='\033[0;31m' +GREEN='\033[0;32m' +YELLOW='\033[1;33m' +NC='\033[0m' # No Color + +# Function to print colored output +print_success() { + echo -e "${GREEN}✓ $1${NC}" +} + +print_warning() { + echo -e "${YELLOW}⚠ $1${NC}" +} + +print_error() { + echo -e "${RED}✗ $1${NC}" +} + +# Check if conda is installed +if ! command -v conda &> /dev/null; then + print_warning "Conda not found. Please install Anaconda or Miniconda first." + echo "Visit: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html" + exit 1 +fi + +print_success "Conda found" + +# Prompt for environment name +read -p "Enter environment name (default: physics-sim): " ENV_NAME +ENV_NAME=${ENV_NAME:-physics-sim} + +# Check if environment already exists +if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME "; then + print_warning "Environment '$ENV_NAME' already exists." + read -p "Do you want to remove and recreate it? (y/N): " RECREATE + if [[ $RECREATE =~ ^[Yy]$ ]]; then + print_warning "Removing existing environment..." + conda env remove -n $ENV_NAME -y + else + print_error "Setup cancelled." + exit 0 + fi +fi + +# Create conda environment +echo "" +echo "Creating conda environment '$ENV_NAME' with Python 3.10..." +conda create -n $ENV_NAME python=3.10 -y +print_success "Environment created" + +# Activate environment +echo "" +echo "Activating environment..." +source "$(conda info --base)/etc/profile.d/conda.sh" +conda activate $ENV_NAME +print_success "Environment activated" + +# Install base dependencies +echo "" +echo "Installing base dependencies..." +pip install -r requirements.txt +print_success "Base dependencies installed" + +# Ask user which research directions they want to set up +echo "" +echo "Which research directions do you want to set up?" +echo "You can enter multiple numbers separated by spaces (e.g., '1 2 4')" +echo "" +echo "1) Differentiable Physics (Brax, MuJoCo, Taichi)" +echo "2) Physics Foundation Models (The Well data tools)" +echo "3) GNN Particle Simulation (PyTorch Geometric)" +echo "4) World Models (DreamerV3 dependencies)" +echo "5) PINNs (DeepXDE)" +echo "6) Multimodal Fusion (PyTorch vision tools)" +echo "7) All of the above" +echo "" +read -p "Enter your choice(s): " CHOICES + +# Function to install PyTorch +install_pytorch() { + echo "" + echo "Detecting CUDA availability..." + if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then + CUDA_VERSION=$(nvidia-smi | grep "CUDA Version" | awk '{print $9}' | cut -d'.' -f1,2) + print_success "CUDA $CUDA_VERSION detected" + + if [[ $CUDA_VERSION == "11.8" ]]; then + echo "Installing PyTorch with CUDA 11.8..." + pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 + elif [[ $CUDA_VERSION == "12.1" ]]; then + echo "Installing PyTorch with CUDA 12.1..." + pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 + else + print_warning "CUDA version $CUDA_VERSION detected. Installing PyTorch with default CUDA support..." + pip install torch torchvision + fi + else + print_warning "No CUDA detected. Installing CPU-only PyTorch..." + pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu + fi + print_success "PyTorch installed" +} + +# Function to install JAX +install_jax() { + echo "" + if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then + echo "Installing JAX with CUDA support..." + pip install "jax[cuda11_pip]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html + else + print_warning "No CUDA detected. Installing CPU-only JAX..." + pip install jax + fi + print_success "JAX installed" +} + +# Process choices +if [[ $CHOICES == *"7"* ]] || [[ $CHOICES == *"all"* ]]; then + CHOICES="1 2 3 4 5 6" +fi + +# Direction 1: Differentiable Physics +if [[ $CHOICES == *"1"* ]]; then + echo "" + echo "=== Setting up Differentiable Physics ===" + install_jax + pip install brax mujoco taichi + print_success "Differentiable physics tools installed" +fi + +# Direction 2: Physics Foundation Models +if [[ $CHOICES == *"2"* ]]; then + echo "" + echo "=== Setting up Physics Foundation Models ===" + install_pytorch + pip install the-well + print_success "Physics foundation model tools installed" +fi + +# Direction 3: GNN Particle Simulation +if [[ $CHOICES == *"3"* ]]; then + echo "" + echo "=== Setting up GNN Particle Simulation ===" + if ! python -c "import torch" 2>/dev/null; then + install_pytorch + fi + pip install torch-geometric pyg-lib torch-scatter torch-sparse torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-$(python -c "import torch; print(torch.__version__.split('+')[0])")+cu$(python -c "import torch; print(torch.version.cuda.replace('.', ''))").html + print_success "PyTorch Geometric installed" +fi + +# Direction 4: World Models +if [[ $CHOICES == *"4"* ]]; then + echo "" + echo "=== Setting up World Models ===" + if ! python -c "import torch" 2>/dev/null; then + install_pytorch + fi + pip install gymnasium[atari,accept-rom-license] dm-control + print_success "World model dependencies installed" +fi + +# Direction 5: PINNs +if [[ $CHOICES == *"5"* ]]; then + echo "" + echo "=== Setting up PINNs ===" + if ! python -c "import torch" 2>/dev/null; then + install_pytorch + fi + pip install deepxde + print_success "DeepXDE installed" +fi + +# Direction 6: Multimodal Fusion +if [[ $CHOICES == *"6"* ]]; then + echo "" + echo "=== Setting up Multimodal Fusion ===" + if ! python -c "import torch" 2>/dev/null; then + install_pytorch + fi + pip install opencv-python pillow albumentations + print_success "Multimodal fusion tools installed" +fi + +# Install experiment tracking tools (optional) +echo "" +read -p "Do you want to install experiment tracking tools (wandb, tensorboard)? (y/N): " INSTALL_TRACKING +if [[ $INSTALL_TRACKING =~ ^[Yy]$ ]]; then + pip install wandb tensorboard + print_success "Experiment tracking tools installed" +fi + +# Summary +echo "" +echo "==================================" +print_success "Setup complete!" +echo "==================================" +echo "" +echo "Environment name: $ENV_NAME" +echo "" +echo "To activate the environment, run:" +echo " conda activate $ENV_NAME" +echo "" +echo "To deactivate, run:" +echo " conda deactivate" +echo "" +echo "Next steps:" +echo " 1. Read GETTING_STARTED.md for learning paths" +echo " 2. Check RESOURCES.md for code repositories" +echo " 3. Explore the research directions in subdirectories" +echo ""