使用机器学习使计算机学习微积分

Question

是否有任何已知的使机器学习微积分的方法？

我已经了解到教导计算衍生物非常简单，因为它可能无法实现算法。

同时，集成的实现是可能的，但由于算法的复杂性，很少或从未完全实现。

我很好奇在使用机器学习科学评估和计算积分方面是否有任何学术上的成功。

修改

我有兴趣教一台计算机使用神经网络或类似方法整合 。

Answer 1

我个人认为，无法为NN提供足够的整合规则。为什么？因为NN适用于线性回归（AKA近似）或逻辑回归（AKA分类）。整合既不是他们。它是根据一些严格的算法计算任务。因此，从这个角度来看，使用一些数学方法进行整合是个好主意。

Answer 2

有相当多的数学软件可以为你计算导数和积分。一些流行的软件包括MATLAB，Maple，Mathematica等。这些软件将帮助您轻松学习。

至于你让机器学习微积分...... 您可以在维基百科或其他书籍上阅读以下内容，

牛顿方法 - 以数字方式解决函数的根

蒙特卡洛积分 - 使用RNG计算数值积分

Runge Kutta方法 - 迭代解决ODE

还有更多。这些只是我在本科学校教过的。根据您的学术水平，它们也很容易理解。但总的来说，自牛顿以来，人们一直试图用数字计算模型的解决方案。计算机让一切变得更加轻松。