Redes Neurais Informadas por Física: Resolvendo Equações Físicas com Aprendizado Profundo
Este artigo apresenta um novo método para resolver equações físicas usando Redes Neurais Informadas por Física (PINNs). Diferentemente do aprendizado supervisionado tradicional, as PINNs usam diretamente a equação diferencial como uma função de perda, aproveitando as poderosas capacidades de aproximação de funções das redes neurais para aprender a solução da equação. O autor demonstra a aplicação de PINNs na resolução de diferentes tipos de equações diferenciais usando o oscilador harmônico simples e a equação do calor como exemplos. As comparações com métodos numéricos tradicionais mostram que as PINNs podem alcançar soluções de alta precisão com dados de treinamento limitados, especialmente vantajoso ao lidar com geometrias complexas.
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