機械学習の方法は、微分方程式を解くのに何らかの形で役立ちますか？

機械学習の回帰タスクは微分方程式を近似的に解くことに何らかの形で関連していることに注意しました-どちらも未知の関数を近似しようとしています。

次に、私の質問は、MLは微分方程式を解くのに何らかの形で役立つのでしょうか。

前もって感謝します。

絶対に！

こちらが「撮影方法」の情報です。（リンク）

与えられた例よりもはるかに困難な問題の場合、「根の発見」にはより多くの作業が必要です。関心のあるソリューションにどの初期条件が適切であるかを判断するために、出力に機械学習を追加することは有用です。

編集：

ニューラルネットワーク（NN）は、燃焼の計算時間を（大幅に）改善するために使用されます。ネットワークは、熱化学モデルでトレーニングされ、化学反応を近似します。これにより、（非常に）複雑な流体力学と化学の微分方程式を解く代わりに、数値ソルバーの解のセットが減り、NNは非常に短くなります。実行時、ギャップを「十分に」埋めます。 こちらがリンクです。 こちらが別です。

私はそう信じて、Archembau、Cornford、Opper、Shawe・テイラー、Girolami、ローレンスとラトレイは、すべての機械学習における優れた研究者なので、これらはおそらく開始するには良い場所でしょう。