Modulus Sym：赋能物理信息神经网络，重塑科学计算效率边界

Modulus Sym通过集成一系列先进的物理信息神经网络（PINNs）技术，显著提升了求解偏微分方程（PDEs）的效率与精度。其核心在于引入了全局和局部学习率退火、全局自适应激活函数，以及用于点云生成的Halton序列，这些都旨在加速模型收敛并确保精确的质量守恒约束。此外， Sobolev训练和基于标准的训练终止条件，配合无量纲化工具，进一步增强了模型的鲁棒性与泛化能力。

在策略层面，Modulus Sym通过参数化系统表示支持多配置并行求解，并利用迁移学习加速代理模型参数化。其支持超过30种优化器，包括PyTorch内置和torch-optimizer库，为超参数调优提供了极大灵活性。通过Hydra配置系统和Tensorboard可视化，用户可以轻松定制模型和追踪训练过程，为科学计算和工程仿真领域带来了前所未有的效率提升和易用性。

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