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。

本文介绍了一种新颖的方法，利用最小二乘支持向量回归算法解决常微分代数方程组（DAEs）。通过建立最小二乘支持向量回归、加权残差法和Legendre正交多项式之间的联系，以算子形式求解DAEs。通过模拟各种DAE场景，评估了该方法的有效性，并与现有方法进行了比较，显示其可靠性和有效性。