INI-VPINN이라는 새로운 물리 정보 신경망 접근 방식을 제안했어요. Neumann 경계 조건과 계면 조건을 변분 공식에 자연스럽게 통합하여 추가 손실 항이나 서브도메인 네트워크 없이 물리적 일관성을 보장해요.
Poisson 및 Laplace 문제에 대해 테스트한 결과, 기존 PINN 방식보다 정확도가 높고 수렴 속도가 빨랐어요.
복잡한 형상과 혼합 Neumann-Dirichlet 경계 조건을 가진 다중 재료 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 일반적인 접근 방식을 제공하며 GitHub 저장소에서 공개됐어요.