PINNsにおける導関数計算：自動微分、有限差分、そしてその先
arXiv cs.LG ・ 2026-08-11
原題: Derivative Computation in PINNs: Automatic Differentiation, Finite Differences and Beyond
AI による要約
PINNs（Physics-Informed Neural Networks）では、自動微分（AD）や有限差分（FD）を使用して導関数を計算することが多い。研究者は、FDを使用したPINNsの導関数計算を提案しており、FDはADと同等の精度で、計算時間やメモリ使用量を削減できることを示している。また、バッチサイズが大きい場合でもFDが有効であることを示している。
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