Physics is hard to formalize
物理知识难以形成统一、可执行的表达
数学模型、工程条件和数据接口往往分散存在,语义容易在人工转换中丢失。
Explore NML →将工程意图与物理规律,编译为可信、可运行、可部署的计算能力。
NewtonRank builds physics compilation and trusted computing infrastructure for engineering and AI.
方程、边界、材料、状态、数据、数值方法和工程条件,常分散在论文、脚本、专家经验与特定软件操作之中。NewtonRank 关注这些知识进入真实工程应用时的转换成本。
数学模型、工程条件和数据接口往往分散存在,语义容易在人工转换中丢失。
Explore NML →一次性脚本和专家操作可以完成计算,但难以沉淀为稳定的工程资产。
Explore NForge →AI 可以提出候选模型和任务,但正式执行仍需要清晰语义、数值准入和验证依据。
Physical AI →问题表达、静态检查、程序生成、执行与验证被组织为连续处理链,并共享模型身份、语义关系与验证证据。
NewtonRank 是公司品牌,NForge 是产品平台,NML 是语言与语义入口。N-Checker 与 VeriBench 贯穿整个生命周期。
Numerical Modeling Language
把计算所需的物理和数学语义组织为可处理的正式模型。
Learn about NML →Physics Compilation Platform
连接模型解析、检查、生成、构建、执行与交付。
Static Trust Layer
把能够在运行前判定的问题尽可能前移,并给出可定位的诊断。
Trust Mechanism →Verification & Evidence
组织数值验证计划、参考结果、误差计算与复算证据。
Explore VeriBench →产品状态随正式发布进展更新;研究能力不等于当前商业可用能力。
模型对象、单位、域、边界、依赖和状态具有明确含义。
能在运行前发现的错误,不留到运行后解释。
模型、程序、依赖、环境和结果之间保持可追溯关系。
数值结论由基准、误差、收敛与参考路径支撑。
NForge 当前技术路线包括由数值 PDE 的正式描述生成原生 C / Fortran 计算程序。目标不是隐藏计算,而是让生成程序、依赖关系、构建条件和验证结果能够被明确检查和维护。
明确依赖与部署条件。
生成结果可以被专业用户查看和复核。
在约定环境和误差容限下支持重复构建与计算。
NewtonRank 围绕问题编译、数值 PDE、可信计算、Physical AI 与工程智能开展研究,并将成熟结果逐步进入产品。
从“自动生成程序”走向正式问题语义、约束传播与可信执行。
NML 遵循问题驱动的原则,并适应 AI 工程环境。
围绕解析解、制造解、收敛与独立数值对照建立可复算基准。
深圳理秩科学技术有限公司面向计算物理、工业软件与工程智能开展技术研发和产品经营。
Sort the chaos, Make the world solvable.
把下一个物理问题,变成可运行的工程能力。