OMPARISON OF PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORKS (PINN) AND THE FINITE DIFFERENCE METHOD FOR SOLVING A BOUNDARY VALUE PROBLEM : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2026

Ключевые слова: PINN, fdm, DeepXDE, boundary value problem, МКР, краевая задача

Аннотация: This paper compares two approaches to solving boundary value problems for partial differential equations: the classical finite difference method (FDM) and a modern method based on physics-informed neural networks (PINN). The one-dimensional Poisson equation with Dirichlet boundary conditions, which has an analytical solution, is coПоказать полностьюnsidered as a model problem. В данной работе проводится сравнение двух подходов к решению краевых задач для дифференциальных уравнений в частных производных: классического метода конечных разностей (МКР) и современного метода, основанного на физически-информированных нейронных сетях (PINN). В качестве модельной задачи рассматривается одномерное уравнение Пуассона с граничными условиями Дирихле, имеющее аналитическое решение.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск журнала: 25

Номера страниц: 199-201

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Персоны

  • Khudyakov A. V. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology)

Вхождение в базы данных

  • РИНЦ (eLIBRARY.RU)