본 논문은 3차원 자기유체역학(Magnetohydrodynamic, MHD) 평형을 계산하기 위해 인공 신경망으로 푸리에 모드를 매개변수화하는 새로운 접근 방식을 제시하고, 기존의 계산 방식과 비교한다. 전체 비선형 전역 힘 잔차를 실제 공간의 부피 전체에서 1차 최적화기를 사용하여 최소화한다. 기존 코드와 비교하여 경쟁력 있는 계산 비용으로 동일한 최소 잔차를 얻었으며, 계산 비용을 증가시키면 신경망이 더 낮은 잔차 최소값을 달성하여 힘 잔차의 새로운 하한선을 설정한다. 최소한의 복잡성을 가진 신경망을 사용하며, 단일 평형 계산뿐만 아니라 연속적인 평형 분포에 유효한 신경망 모델을 계산하는 데에도 상당한 개선이 있을 것으로 예상한다.
