Как с помощью алгоритмов машинного обучения находить корни уравнений?

Возможно, имелось в виду применение алгоритмов машинного обучения для решения уравнений, в частности дифференциальных. cyberleninka.ru

Один из подходов — использование нейронных сетей. cyberleninka.ru С их помощью можно получить несколько возможностей для улучшения процесса решения: cyberleninka.ru

• автоматическое дифференцирование; cyberleninka.ru
• регуляризацию с использованием априорных знаний предметной области, например, законов сохранения в физике; cyberleninka.ru
• модификацию архитектуры сети для добавления знаний о том, как выглядят решения дифференциальных уравнений. cyberleninka.ru

Также для нахождения уравнений, которые лучше всего подходят к данным, используют линейную регрессию — самый простой и распространённый алгоритм машинного обучения. proglib.io Он позволяет моделировать зависимость между одной или несколькими независимыми переменными (факторами) и зависимой переменной (целевым значением). proglib.io