Phương pháp học máy có thể bằng cách nào đó hữu ích trong việc giải phương trình vi phân?

Tôi đã lưu ý rằng tác vụ hồi quy trong học máy bằng cách nào đó có liên quan đến việc giải các phương trình vi phân xấp xỉ - cả hai đều cố gắng xấp xỉ hàm chưa biết.

Sau đó, câu hỏi của tôi là: ML có thể hữu ích trong việc giải các phương trình vi phân không?

Cảm ơn bạn trước.

Chắc chắn rồi!

Đây là thông tin về "phương pháp chụp". ( liên kết )

Đối với các vấn đề khó hơn nhiều so với ví dụ được đưa ra, "tìm kiếm gốc" sẽ tốn nhiều công sức hơn. Sẽ rất hữu ích khi dán một số máy học lên trên đầu ra để xác định điều kiện ban đầu nào phù hợp với giải pháp quan tâm.

BIÊN TẬP:

Mạng nơ-ron (NN) được sử dụng để (sâu sắc) cải thiện thời gian tính toán cho quá trình đốt cháy. Các mạng được đào tạo trên mô hình nhiệt hóa học và tính gần đúng các phản ứng hóa học để thay vì giải quyết độ phức tạp (điên) kết hợp với phương trình vi phân động và chất lỏng, bộ giải số có một bộ giải giảm và NN rất ngắn thời gian chạy, lấp đầy khoảng trống "đủ tốt". Đây là một liên kết . Đây là một cái khác .

Tôi tin là như vậy , Archembau, Cornford, Opper, Shawe-Taylor, Girolami, Lawrence và Rattray đều là những nhà nghiên cứu xuất sắc trong học máy, vì vậy đây có lẽ sẽ là nơi tốt để bắt đầu.