Построение приближённых нейросетевых моделей по разнородным данным

Рассматривается нейросетевой подход к построению робастной математической модели по разнородной информации (уравнения, условия, экспериментальные данные и т.д.). Основное внимание в статье уделяется случаю обыкновенных дифференциальных уравнений и случаю уравнений в частных производных, а также возможным обобщениям. Приводятся примеры модельных задач.