본 연구에서는 파동 방정식을 해결하기 위한 새로운 안정화된 물리 기반 신경망 방법(SPINNs)을 제안한다. SPINNs는 이론적 수렴성을 보이며 기존 PINNs 방법보다 효율성이 높다. 초기 조건과 경계 조건 학습 시 L2 노름 대신 H1 노름을 사용함으로써, SPINNs의 해 오차를 훈련 위험도로 상한 bound할 수 있음을 이론적으로 증명하였다.
