本研究通过神经常微分方程和通用微分方程分析捕食者-猎物模型的动态互动，发现通用微分方程在基础动态的预测和恢复方面表现更佳，且在高噪声数据中更具鲁棒性，推动了科学机器学习的应用。

本文介绍了SciML软件生态系统，结合物理定律与数据驱动机器学习，探讨通用微分方程（UDEs）在科学机器学习中的应用。研究了不确定性量化、神经微分方程及其在复杂系统建模中的优势，提出了新型神经延迟微分方程（NDDE）和个性化建模算法，并展示了其在实际应用中的有效性。