本研究は、物理情報ニューラルネットワーク(PINNs)の根本的な欠陥を明らかにし、それを解決するための新しい手法を提案している。
まず、PINNsは損失関数を最小化しても必ずしも偏微分方程式の解に収束しないことを示した(定理2)。この問題は、PINNsが予測解の微分の振る舞いを適切に制御できないことに起因する(注釈3)。
そこで、主変数と補助変数を導入する変数分割戦略を提案した。主変数は偏微分方程式の解を近似し、補助変数は解の勾配を近似する。この手法により、補助変数の収束が主変数の収束と解の勾配の収束を保証することを示した(定理7)。さらに、変数分割戦略が二次線形偏微分方程式の一般化解に収束することを証明した(定理8)。
この変数分割戦略は、PINNsの根本的な欠陥を解決し、偏微分方程式の解の近似に収束性を保証する新しい手法である。
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