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Über Backpropagation hinaus: Die symbolische Kraft von JAX eröffnet neue Horizonte im wissenschaftlichen Rechnen
JAX, ein Framework, das für die Entwicklung großer KI-Modelle bekannt ist, erweist sich als leistungsstarkes Werkzeug in der wissenschaftlichen Datenverarbeitung, insbesondere für die Lösung komplexer partieller Differentialgleichungen (PDEs), und wird jetzt von Forschern genutzt, um erhebliche Beschleunigungen und Speicherreduzierungen bei der Lösung von PDEs höherer Ordnung zu erzielen und sein Potenzial zur Erschließung neuer Bereiche der wissenschaftlichen Entdeckung zu demonstrieren.
