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저자정보
유성준 (전북대학교) 김태진 (전북대학교) 김영환 (전북대학교) 박서영 (전북대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회
발행연도
2024.11
수록면
80 - 85 (6page)

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With the proven performance of deep learning, research on Physics Informed Neural Network (PINN), which aim to solve differential equations using deep learning techniques, has recently gained attention. The core of PINN, similar to deep learning, is to optimize the loss function to achieve good convergence results. This study addresses methods to improve the convergence of PINN by utilizing domain decomposition in chaotic systems. Existing domain decomposition methods divide the domain into subdomains based on arbitrary criteria before training, which may lead to suboptimal results depending on the solution shape. Therefore, this study proposes a method for sequentially decomposing the domain according to the progress of the training and a metric to guide the decomposition, aiming to resolve these issues.
#Physics-informed neural network(PINN) #domain decomposition #chaotic system

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 적응형 도메인 분할
4. 사례 연구
5. 결론
Reference

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