神经微分方程结合深度学习与动力系统，应用于生成式问题和时间序列。研究探讨多种神经微分方程及其数值方法，提出新框架以提升复杂系统性能，并展示其在模拟和学习复杂动力系统中的优势。

该文综述了多种机器学习求解微分方程的方法，包括多小波神经算子、变分算子学习、高斯过程推断守恒定律、分布式最小二乘逼近、神经常微分方程谱方法、可微分矩阵分解及蒙特卡洛深度学习等，旨在提升精度与效率。