1.논문 제목
[1] Physics-informed neural networks A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021999118307125
[2] FAST TRAINING OF ACCURATE PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORKS WITHOUT GRADIENT DESCENT
링크: https://arxiv.org/abs/2405.20836

2. Overview
물리량(존재 가능한 수치)을 예측하는 신경망 모델 설계에서 물리정보(물리공식)을 손실함수에 추가하여 신경망이 물리법칙을 따르도록 유도하는 방법과
공간정보와 시간정보를 나누고 공간정보를 샘플링 하고 고정(Frozen)하여 근사값을 구하는 상미분방정식(IDE)를 유도한다.