StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

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预算matlab代码SFINCS：Stellarator福克-普朗克迭代新古典保守求解器。 SFINCS是用于计算非轴对称或轴对称环形等离子体（例如，恒星和托卡马克）中新古典效应的代码。 该代码解决了每个物种的分布函数的漂移动力学方程。 除了新古典的通量，流量和自举电流外，还可以获得其他矩，例如通量表面上的密度变化或分布函数本身。 文档可在多个地方获得。 该存储库的doc/manual/version3/子目录中有一个用户手册。 从该目录运行make来构建手册。 doc/目录中的技术文档中详细介绍了实现的方程式。 主要的公开参考是。 速度空间离散化的更多细节可以在中找到。 存储库的/doc/文件夹中的其他文件也可能有用。 SFINCS是轴对称代码的后代。 SFINCS还与径向全局托卡马克代码密切相关。 所有这些代码都有两个独立的速度空间变量：速度和俯仰角。 SFINCS和PERFECT都有两个独立的空间变量：SFINCS中的极向角和环形角以及PERFECT中的极向角和径向坐标。 该存储库包含SFINCS的多个版本：（从最旧到最新的顺序）singleSpecies，multiSpecie

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