کاربرد یادگیری ماشین در حل معادلات دیفرانسیل

یادگیری ماشین به عنوان یک شاخه از هوش مصنوعی، به طور فزاینده ای در حل معادلات دیفرانسیل به کار گرفته می شود. با توجه به پیچیدگی و طبیعت غیرخطی برخی از این معادلات، روش های سنتی ممکن است ناکافی باشند و استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین می تواند به ارائه راه حل های دقیق تر و کارآمدتر کمک کند (حیدری و همکاران، ۱۴۰۰). در این راستا، الگوریتم های مختلفی از جمله شبکه های عصبی و درخت های تصمیم به کار گرفته می شوند تا به شبیه سازی رفتار سیستم های دینامیکی بپردازند (زارعی و اکبری، ۱۳۹۹). همچنین، پژوهش ها نشان می دهند که یادگیری ماشین می تواند در کاهش زمان محاسبات و بهبود دقت نتایج در مقایسه با روش های عددی سنتی موثر باشد (موسوی و همکاران، ۱۴۰۱). این کاربردها نه تنها در علوم پایه، بلکه در مهندسی و علوم کاربردی نیز تاثیرگذار بوده و به حل مسائل پیچیده ای مانند معادلات حاکم بر پدیده های فیزیکی و شیمیایی کمک می کند (شریفی و همکاران، ۱۴۰۲). به طور کلی، استفاده از یادگیری ماشین در حل معادلات دیفرانسیل نویدبخش پیشرفت های جدید در این زمینه است و نیاز به تحقیقات بیشتر در این حوزه احساس می شود (عباس زاده و همکاران، ۱۴۰۰).

کلیدواژه ها:

دیفرانسیل ، پیشرفت ها ، شبیه سازی ، تکنیک های یادگیری ، شبکه های عصبی