Méthode de quadrature pour les PINNs fondée théoriquement sur la hessienne des résiduels

Antoine Caradot, Rémi Emonet, Amaury Habrard +2

Physics-informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an efficient way to learn surrogate neural solvers of PDEs by embedding the physical model in the loss function and minimiz…