近年来, 使用机器学习方法求解微分方程在不同领域受到越来越多的关注, 然而机器学习方法在求解时间发展方程上遇到许多问题。本文从数据驱动的深度学习方法和基于方程学习的深度学习方法两个方面对现阶段针对时间发展方程的机器学习求解方法进行总结, 并介绍在不同神经网络架构下针对性的求解算法。总结了使用物理信息引入的神经网络方法求解时间发展方程的训练特点与最新工作, 并对未来工作进行展望。
