PINNsの微分計算に新常識：有限差分法が自動微分を超越

Physics-Informed Neural Networks（PINNs）における微分計算手法について、自動微分（AD）の代替として有限差分法（FD）を体系的に調査しました。その結果、FDは適切に調整されたステップサイズを用いることで、ADと同等の精度を維持しつつ、速度とGPUメモリ使用量で大幅な優位性を示すことが判明しました。さらに、特定のニューラルアーキテクチャにおける既存AD実装の潜在的な問題点も浮き彫りになっています。