config: W_BC 1→5, N_F 4000→6000, GAUSS_SIGMA 0.02→0.01

W_BC=1 causava temperatura sub-ambiente (11.93°C < T_AMB=20°C) perché
i bordi erano poco vincolati; 5 è bilanciamento tra evitare trivial solution
(W_BC=10) e rispettare le BC di Robin (W_BC=1).
N_F aumentato per coprire meglio il dominio temporale tardo dove l'errore
cresceva (max 12.87°C a t=10s).
GAUSS_SIGMA ridotto per avvicinarsi alla sorgente puntuale del FDM e
ridurre il mismatch fisico che causava L2=11.6%.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

config.py

@@ -21,14 +21,14 @@ NX      = 250    # nodi spaziali
 NT      = 15000  # passi temporali (verifica CFL automatica)
 
 # Sorgente gaussiana (approssimazione continua del delta di Dirac)
-GAUSS_SIGMA = 0.02  # larghezza del picco gaussiano [m]
+GAUSS_SIGMA = 0.01  # larghezza del picco gaussiano [m]
 
 # Architettura PINN
 HIDDEN_SIZE    = 128  # neuroni per layer nascosto
 N_HIDDEN_LAYERS = 4   # numero di layer nascosti
 
 # Sampling punti di collocazione
-N_F    = 4000  # punti PDE (+ 50% clustering automatico vicino a X_SRC e T_STEP)
+N_F    = 6000  # punti PDE (+ 50% clustering automatico vicino a X_SRC e T_STEP)
 N_IC   = 400   # punti condizione iniziale
 N_BC   = 400   # punti condizioni al contorno
 
@@ -47,4 +47,4 @@ LBFGS_STEPS = 200  # numero di step L-BFGS
 # Pesi della loss
 W_PDE = 10.0  # peso residuo PDE
 W_IC  = 1.0   # peso condizione iniziale
-W_BC  = 1.0   # peso condizioni al contorno
+W_BC  = 5.0   # peso condizioni al contorno