update details in homepage and mtl module

README.md

@@ -89,6 +89,8 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 <!-- --8<-- [start:update] -->
 ## 🕘最近更新
 
+- 添加多目标优化算法 [Relobralo](http://127.0.0.1:8006/PaddlePaddle/PaddleScience/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 。
+- 添加气泡流求解案例([Bubble](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/bubble/))、机翼优化案例([DeepCFD](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/deepcfd/))、热传导仿真案例([HeatPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/heat_pinn/))、非线性短临预报模型([Nowcasting(仅推理)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/nowcastnet))、拓扑优化案例([TopOpt](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/topopt))、矩形平板线弹性方程求解案例([Biharmonic2D](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/biharmonic2d))。
 - 添加二维血管案例([LabelFree-DNN-Surrogate](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate/#4))、空气激波案例([ShockWave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/shock_wave/))、去噪网络模型([DUCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/DU_CNN))、风电预测模型([Deep Spatial Temporal](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/Deep-Spatio-Temporal))、域分解模型([XPINNs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/XPINNs))、积分方程求解案例([Volterra Equation](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/volterra_ide/))、分数阶方程求解案例([Fractional Poisson 2D](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py))。
 - 针对串联方程和复杂方程场景，`Equation` 模块支持基于 [sympy](https://docs.sympy.org/dev/tutorials/intro-tutorial/intro.html) 的符号计算，并支持和 python 函数混合使用([#507](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/507)、[#505](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。
 - `Geometry` 模块和 `InteriorConstraint`、`InitialConstraint` 支持计算 SDF 微分功能([#539](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/539))。
@@ -103,7 +105,7 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 - 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 20+ 案例。
 - 支持结果可视化输出与日志结构化保存。
 - 完善的 type hints，用户使用和代码贡献全流程文档，经典案例 AI studio 快速体验，降低使用门槛，提高开发效率。
-- 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示。
+- 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示与联立方程组计算。
 - 更多特性正在开发中...
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@@ -226,7 +228,7 @@ PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共
 ![cooperation](./docs/images/overview/cooperation.png)
 
 <!-- --8<-- [start:license] -->
-## 📜证书
+## 📜开源协议
 
 [Apache License 2.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/LICENSE)
 <!-- --8<-- [end:license] -->

docs/index.md

@@ -96,7 +96,11 @@
     pip install paddlesci
     ```
 
-- **完整安装流程**：[安装与使用](./zh/install_setup.md)
+**完整安装流程**：[安装与使用](./zh/install_setup.md)
+
+--8<--
+./README.md:update
+--8<--
 
 --8<--
 ./README.md:feature

docs/zh/api/loss.md → docs/zh/api/loss/loss.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Loss(损失函数) 模块
+# Loss.loss(损失函数) 模块
 
 ::: ppsci.loss
     handler: python
@@ -18,14 +18,3 @@
         - PeriodicMSELoss
       show_root_heading: true
       heading_level: 3
-
-::: ppsci.loss.mtl
-    handler: python
-    options:
-      members:
-        - AGDA
-        - LossAggregator
-        - PCGrad
-        - Relobralo
-      show_root_heading: true
-      heading_level: 3

docs/zh/api/loss/mtl.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+# Loss.mtl(多任务学习) 模块
+
+::: ppsci.loss.mtl
+    handler: python
+    options:
+      members:
+        - AGDA
+        - LossAggregator
+        - PCGrad
+        - Relobralo
+      show_root_heading: true
+      heading_level: 3

docs/zh/overview.md

@@ -72,11 +72,14 @@ Equation 模块负责定义各种常见方程的计算函数，如 `NavierStokes
 
 Geometry 模块负责定义各种常见的几何形状，如 `Interval` 线段几何、`Rectangle` 矩形几何、`Sphere` 球面几何。
 
-### 2.7 [Loss](./api/loss.md)
+### 2.7 [Loss](./api/loss/loss.md)
 
-Loss 模块负责定义各种损失函数，在模型前向与方程计算完毕后，将结果与参考值计算损失值，供后续的梯度优化算法使用；
+Loss 模块包含 [`ppsci.loss.loss`](./api/loss/loss.md) 与 [`ppsci.loss.mtl`](./api/loss/mtl.md) 两个子模块，如下所示。
 
-同时该模块也提供了常见的多任务学习优化功能，包括 PCGrad、AGDA，进一步提升多个 loss 共同优化（如 PINN 方法）的精度。
+| 子模块名称 | 子模块功能 |
+| :-- | :-- |
+| [ppsci.loss.loss](./api/loss/loss.md)| 损失函数相关 |
+| [ppsci.loss.mtl](./api/loss/mtl.md)| 多目标优化相关 |
 
 ### 2.8 Optimizer
 
@@ -110,7 +113,7 @@ Utils 模块内部存放了一些适用于多种场景下的工具类、函数
 
 ### 2.11 [Validate](./api/validate.md)
 
-Validator 模块负责定义各种评估器，用于模型训练完一个 epoch 后自动在指定数据上进行评估（可选，默认不开启训练时评估）并得到评估指标。
+Validator 模块负责定义各种评估器，用于在指定数据上进行评估（可选，默认不开启训练时评估），并得到评估指标。
 
 ### 2.12 [Visualize](./api/visualize.md)
 

mkdocs.yml

@@ -84,7 +84,9 @@ nav:
         - ppsci.data.batch_transform: zh/api/data/process/batch_transform.md
       - ppsci.equation: zh/api/equation.md
       - ppsci.geometry: zh/api/geometry.md
-      - ppsci.loss: zh/api/loss.md
+      - ppsci.loss:
+        - ppsci.loss.loss: zh/api/loss/loss.md
+        - ppsci.loss.mtl: zh/api/loss/mtl.md
       - ppsci.metric: zh/api/metric.md
       - ppsci.optimizer:
         - ppsci.optimizer.optimizer: zh/api/optimizer.md