Partial Differential Equation, 편미분 방정식(PDE)은 수학, 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 그러나 많은 경우, PDE의 해를 구하는 것은 어려운 일입니다.
이러한 어려움을 해결하기 위해 수치해석 기법들이 개발되어 왔으며, 그 중 유한 요소법(FEM)이 가장 널리 사용되어 왔습니다. 최근 들어 인공신경망을 활용한 PDE 해결 방법이 주목받고 있습니다.
특히 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINN)은 PDE 해결에 있어 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. PINN은 인공신경망의 유연성과 물리 법칙을 결합하여, 복잡한 PDE를 효과적으로 해결할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
PINN은 자동 미분(Automatic Differentiation)을 활용하여 PDE의 해를 근사하며, 이는 기존의 수치해석 기법과는 차별화된 접근 방식입니다. PINN의 등장 이후, 다양한 분야에서 ...
