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PINNs는 물리적 지식을 신경망 구조에 통합함으로써 전통적인 신경망 모델보다 물리 법칙을 잘 따르는 예측을 할 수 있다. 이는 다음과 같은 방식으로 이루어진다:
1. 물리 방정식의 통합: 학습 과정에서 물리 방정식을 손실 함수에 포함시켜 신경망이 해당 방정식을 만족하도록 유도한다.
2. 내부 및 경계 조건 처리: 문제의 내부 점과 경계 점에서 물리 방정식을 적용하여 예측값이 정확히 물리 법칙을 따르도록 한다.
1. 물리 방정식의 통합: 학습 과정에서 물리 방정식을 손실 함수에 포함시켜 신경망이 해당 방정식을 만족하도록 유도한다.
2. 내부 및 경계 조건 처리: 문제의 내부 점과 경계 점에서 물리 방정식을 적용하여 예측값이 정확히 물리 법칙을 따르도록 한다.
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