Преимущества использования PINN-моделей в вычислительной гидродинамике:

• Повышение точности и надёжности. 1 PINN интегрируют физические законы в процесс обучения, что гарантирует соответствие решений известным физическим принципам. 1
• Снижение вычислительных затрат. 1 PINN используют мощность нейронных сетей для эффективной аппроксимации сложных функций, что позволяет сократить затраты по сравнению с традиционными численными методами. 1
• Способность обобщать в различных условиях. 1 Это делает PINN ценными для моделирования динамических систем и решения обратных задач. 1
• Работа с неполной информацией. 2 PINN не требуют точных данных, их можно использовать при неполной информации. 2

Некоторые ограничения использования PINN-моделей в вычислительной гидродинамике:

• Сложность балансировки функций потерь. 1 Если их не настроить должным образом, это может привести к неоптимальной производительности. 1
• Проблемы высокой размерности. 1 Это приводит к увеличению вычислительных затрат и проблемам со сходимостью. 1
• Необходимость в соответствующих сетевых архитектурах. 1 Подходящие конфигурации важны для эффективности PINN, неподходящие могут препятствовать их способности захватывать сложные решения. 1
• Высокая стоимость обучения. 4 Это может негативно сказаться на производительности, особенно при решении реальных приложений, требующих запуска моделей PINN в режиме реального времени. 4