연구진은 분수 라플라시안 문제를 해결하기 위한 텐서 신경망 서브스페이스 방법인 fTNN을 개발했어요. fTNN은 공간적으로 의존적인 근방 반경을 특징으로 하는 기하학적 적응 통합 분할을 사용하여 분수 라플라시안을 세 가지 요소로 분해합니다. 연구 결과, fTNN은 기존 fPINN 및 몬테카를로 기준선보다 정확도가 높으며, 특히 강한 경계 특이성과 장시간 시뮬레이션 문제를 해결하는 데 효과적입니다.