Redes Neuronales Informadas por Física: Resolución de Ecuaciones Físicas con Aprendizaje Profundo
Este artículo presenta un nuevo método para resolver ecuaciones físicas utilizando Redes Neuronales Informadas por Física (PINNs). A diferencia del aprendizaje supervisado tradicional, las PINNs usan directamente la ecuación diferencial como función de pérdida, aprovechando la poderosa capacidad de aproximación de funciones de las redes neuronales para aprender la solución de la ecuación. El autor demuestra la aplicación de las PINNs en la resolución de diferentes tipos de ecuaciones diferenciales utilizando el oscilador armónico simple y la ecuación del calor como ejemplos. Las comparaciones con métodos numéricos tradicionales muestran que las PINNs pueden lograr soluciones de alta precisión con datos de entrenamiento limitados, especialmente ventajoso al tratar con geometrías complejas.
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