A Systematic Benchmark of Physics-Informed Neural Network Architectures for the Stiff Poisson-Nernst-Planck System: Adaptive LossWeighting and Multi-Scale Resolution
本論文は、硬いポアソン・ネルンスト・プランク系に対する11種類の物理情報ニューラルネットワーク(PINN)アーキテクチャの系統的なデータフリー・ベンチマークを提示し、バランス残留減衰率(BRDR)戦略が他の手法と比較して精度と計算効率の最適なバランスを提供することを実証するとともに、将来の研究に向けたオープンソースの実装を提供するものである。