AI要約 本論文は、有孔ナノビームの曲げおよび動的たわみ解析において、物理情報ニューラルネットワーク(PINN)と従来の数値解法を比較する。両手法の精度・計算効率を評価し、ナノスケール構造解析へのPINN適用可能性を示している。

EN This study compares Physics-Informed Neural Networks (PINNs) with conventional numerical methods for analyzing bending and dynamic deflection in perforated nanobeams, evaluating accuracy and efficiency to demonstrate PINN's applicability to nanoscale structural analysis.