PINN을 사용해 감쇠 조화 진동자와 버거 방정식을 해결한 프로젝트.
이 프로젝트는 감쇠 조화 진동자와 1D 점성 버거 방정식을 해결하기 위해 Python으로 구현한 PINN을 다룹니다. 데이터에서 알려지지 않은 방정식 매개 변수를 추정하는 정방향 및 역방향 문제를 포함하며, 물리 정보가 통합되지 않은 기준선과의 비교도 수행되었습니다. 모형의 일반화 능력에 대한 외삽 분석과 매개 변수 추정 성과에 대한 통계적 분석도 포함되어 있습니다. 이 구현물은 학습 목적으로 유용할 것입니다.
A project solving the damped harmonic oscillator and Burger's equation using PINN.
This project discusses the implementation of a Physics Informed Neural Network (PINN) in Python to solve the damped harmonic oscillator and the 1D viscous Burgers' equation. It includes both forward and inverse problems, estimating unknown equation parameters from data, and compares against non-physics-informed baselines. Additionally, there is an analysis of how well models generalize outside the training domain and a statistical assessment of parameter estimation performance. The implementation is intended to be useful for those learning about PINNs.