Возможно, имелось в виду применение алгоритмов машинного обучения для решения уравнений, в частности дифференциальных. 3

Один из подходов — использование нейронных сетей. 3 С их помощью можно получить несколько возможностей для улучшения процесса решения: 3

• автоматическое дифференцирование; 3
• регуляризацию с использованием априорных знаний предметной области, например, законов сохранения в физике; 3
• модификацию архитектуры сети для добавления знаний о том, как выглядят решения дифференциальных уравнений. 3

Также для нахождения уравнений, которые лучше всего подходят к данным, используют линейную регрессию — самый простой и распространённый алгоритм машинного обучения. 2 Он позволяет моделировать зависимость между одной или несколькими независимыми переменными (факторами) и зависимой переменной (целевым значением). 2