为什么神经网络可以解偏微分方程，是什么原理？
2023-06-17 阅读 22
神经网络可以解偏微分方程的原理是通过深度学习算法，神经网络可以自动地学习和发现输入数据之间的复杂关系，从而实现对偏微分方程的求解。
具体来说，对于偏微分方程的求解，神经网络可以通过输入初始条件和边界条件，以及偏微分方程本身的形式，训练神经网络模型，使其能够预测未知区域内的解。这个过程可以看作是一个优化问题，神经网络通过不断地调整模型参数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。
总的来说，神经网络可以通过自动学习输入数据之间的关系，从而实现对偏微分方程的求解。这种方法在复杂的偏微分方程求解中具有很大的应用潜力。
更新于 2023年06月19日
