물리 정보 뉴럴 네트워크: 심층 학습을 이용한 물리 방정식 풀이

이 글에서는 물리 정보 뉴럴 네트워크(PINN)를 사용하여 물리 방정식을 푸는 새로운 방법을 소개합니다. 기존의 지도 학습과 달리 PINN은 미분 방정식을 손실 함수로 직접 사용하며, 뉴럴 네트워크의 강력한 함수 근사 능력을 활용하여 방정식의 해를 학습합니다. 저자는 단순 조화 진동자와 열 전달 방정식을 예시로 들어 PINN이 다양한 미분 방정식을 푸는 데 적용될 수 있음을 보여주고, 기존 수치 해법과 비교하여 PINN이 제한된 훈련 데이터로도 고정밀도 해를 얻을 수 있으며, 특히 복잡한 형태를 처리하는 데 유리함을 설명합니다.