“基于物理的深度学习”（PBDL），即物理建模和深度学习（DL）技术相结合的方法领域。这里，DL通常指基于人工神经网络的方法。PBDL的总体方向代表了一个非常活跃且快速发展的研究领域。
在这个领域中，我们可以区分各种不同基于物理的方法，从目标设计、约束、组合方法和应用程序优化。更具体地说，所有方法要么针对正演模拟（预测状态或时间演变）要么针对反问题（例如，从观测中获得物理系统的参数化）。除了正向或反向，学习和物理之间的整合类型提供了一种对不同方法进行分类的方法：
数据驱动：数据由物理系统（真实或模拟）生成，但不存在进一步的交互。
损失项：物理动力学（或其部分）被编码在损失函数中，通常以可微运算的形式。学习过程可以反复评估损失，并且通常从基于PDE的公式接收梯度。
交错：整个物理模拟是交错的，并与深度神经网络的输出相结合；这需要一个完全可微的模拟器，它代表了物理系统和学习过程之间最紧密的耦合。交错方法对于时间演化尤其重要，它们可以产生对未来动力学行为的估计。
因此，方法可以大致分为正解和逆解，以及物理模型与训练深层神经网络的优化循环的紧密程度。在这里，特别是利用可微物理的方法允许深度学习和数值模拟的紧密结合。
该存储库收集物理问题深度学习算法的链接，特别强调流体流动，即Navier-Stokes相关问题。它主要收集到TUM的I15实验室的工作链接，以及其他小组的杂项工作。具体可参考下面链接：
https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning
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