ENPINN: Energy-Norm-Guided Gradient-Enhanced PINNs for Generalized Transport Problems with Sharp Gradients
본 논문은 일반화된 수송 문제에서 급격한 구배와 경계층을 정확하게 해결하는 데 있어 기존 PINN 변형 모델들의 한계를 이론적 및 수치적으로 극복하기 위해, 변분 구조와 수정된 잔차 미분을 손실 함수에 체계적으로 통합한 에너지 노름 가이드 기반의 그래디언트 강화 물리 정보 신경망인 ENPINN을 소개한다.