본문내용
핵심 개념
1. 미분 방정식의 통합: PINN은 미분 방정식을 이용하여 신경망의 손실 함수를 구성한다. 예를 들어, 열전달 문제에서 사용하는 포아송 방정식(Poisson Equation)을 신경망이 학습하도록 만든다.
2. 손실 함수: 손실 함수는 경계조건 데이터와 물리적 방정식 모두를 포함한다. 데이터 손실(Data Loss)와 물리적 손실(Physics Loss)을 합산하여 최종 손실 함수를 구성한다. 손실 함수를 최소화하하는 과정에서 신경망이 물리적 시스템을 학습하도록 한다.
파이썬 예제 코드 설명
이 예제 코드는 PINN을 사용하여 열전달 문제를 풀다. 문제는 2D 영역에서 주어진 경계 조건을 만족하는 온도 분포를 찾는 것이
1. 미분 방정식의 통합: PINN은 미분 방정식을 이용하여 신경망의 손실 함수를 구성한다. 예를 들어, 열전달 문제에서 사용하는 포아송 방정식(Poisson Equation)을 신경망이 학습하도록 만든다.
2. 손실 함수: 손실 함수는 경계조건 데이터와 물리적 방정식 모두를 포함한다. 데이터 손실(Data Loss)와 물리적 손실(Physics Loss)을 합산하여 최종 손실 함수를 구성한다. 손실 함수를 최소화하하는 과정에서 신경망이 물리적 시스템을 학습하도록 한다.
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