Automatische Differentiation von Grund auf: Wie PyTorch Gradienten in Physics-Informed Neural Networks berechnet

arXiv:2607.13042v1 Neue Veröffentlichung Zusammenfassung: Dieses Paper verfolgt mit expliziten numerischen Werten nach, wie PyTorchs Automatic-Differentiation-Engine Gradienten für Physics-Informed Neural Network (PINN) Training berechnet – ein Szenario, das zwei Differentiationsstufen erfordert