HCS-PINN（Hard Constrained Sequential PINNs）メソッドが他の手法よりも優れた収束性能と精度向上を示す理由はいくつかあります。まず、HCS-PINNは厳密に連続性を強制することで、時間セグメント間での連続性を正確に保証します。これにより、従来のPINNsやSCS-PINNs（Soft Constrained Sequential PINNs）では発生しやすかった誤差伝播や非物理的な解決策を回避することが可能です。
さらに、HCS-PINNでは各時間ステップごとに異なるニューラルネットワークを使用し、直接的な損失関数項目を含める必要がないため、計算効率が向上します。この方法は単純明快で実装しやすく、問題領域全体で高い収束性能と予測精度を提供します。
また、HCS-PINNは初期条件および境界条件の厳密な遵守を可能にするため、問題設定全体で一貫した結果を得ることができます。これにより、複雑な動的問題でも信頼性の高い解析結果が得られる点が特筆されます。