【Hackathon No.71】为 PaddleScience 新增支持随机/Quasi采样法 #58
Conversation
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| ## 增强采样 | ||
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| 对于一些任务的特殊性，可以在采样时增强采样，如下采样点生成方式 |
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除提及的增强采样外，能否支持如下图示（仅做局部增强效果参考）的局部增强随机采样？如2D圆柱绕流，圆周周边可以划定区域进行局部增强采。API参数中可以选择局部增强的方式，如中心方向区域、中心十字形区域类型，并能够分别定义局部增强的参数。
示例1：
示例2：
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您好，您说的效果可能需要73题目的支持（几何图形的布尔运算），但是最近我有点事情，回复会比较慢，但是我会继续完善该RFC，感谢您的REVIEW
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你好，我为73题目以及71题目写了一个简单的demo，可以在此处查看Geometry
但是现阶段非常粗糙，运行效果在repo目录下的ipynb文件可以查看，希望您能给给意见，或者可以联系我的邮箱me@puqing.work
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| ## DeepXDE | ||
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| deepxde 在[sampler](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/deepxde/geometry/sampler.py)中实现了采样，支持 Pseudo random 采样与由 skopt.sampler 提供的 Quasi random 采样。 |
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我们这里提到的准随机采样，是否也完全支持sampler中拉丁超立方、halton等序列？
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您好，scipy中也支持上述序列采样，具体参考scipy.stats.qmc，如下图是各种采样的对比
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| 即像 deepxde 中 boundary_sampler 中单独对边缘采样。 | ||
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| 第一种随机性过高，可能需要重复调整边界取点条件。所以推荐第二种方式。 |
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可否对边界随机采样的点定义不同标识的set集合（eg: inlet_bc, outlet_bc, side_bc, circle_bc……），并在定义BC时，可直接选择不同标识的点集定义。 目的是能够保证几何尺寸变化后，随机点、边界条件等同步发生变化，放弃if判断的方法。
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更新了关于增加Geometry、随机化采样、增强性采样我的想法，但是可能时间不足，无法完成，但是上述repo我会持续更新。感谢您的review |
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