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카테고리 : 레포트 > 공학,기술계열 파일이름 :code_pinn.docx 문서분량 : 6 page 등록인 : dbstation 문서뷰어 : 
MS-워드뷰어프로그램등록/수정일 : 24.07.27 / 24.07.27 구매평가 : 
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- 보고서설명
- Physics-Informed Neural Networks (PINN)를 사용하여 열전달 문제를 해결하는 파이썬 소스 코드와 그에 대한 설명이다. PINN은 전통적인 수치해석 방법과 달리, 물리적 법칙을 신경망 학습 과정에 통합하여 미분방정식 문제를 풀 수 있어 과학분야에 있어 각광받기 시작하는 기법이다.
PINN은 신경망을 통해 물리적 시스템을 모델링하는 기법이다. 전통적인 신경망과 달리, PINN은 미분 방정식과 같은 물리적 현상을 손실 함수에 포함시켜 학습 과정에서 이러한 방정식을 만족하도록 한다. 이는 데이터를 통해 학습하면서도 물리적 경계 조건과 같은 제약조건을 준수하게 만드는 방법이다.
- 본문일부/목차
- 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
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