物理法則を埋め込んだニューラルネットワークアーキテクチャ：流体力学における物理学的知識を取り入れたニューラルモデルの展望を再定義する

本稿では、従来の物理情報型ニューラルネットワーク（PINN）の限界を克服するため、物理法則、特に輸送方程式をニューラルネットワークの構造に直接組み込んだ新しいTENN（Transport-Embedded Neural Network）アーキテクチャを提案し、その有効性を検証している。