为高级用户解释神经微分方程

神经微分方程（Neural Differential Equations）结合了神经网络和微分方程，用于建模动态系统。

其中，状态的变化率被建模为神经网络的函数，这对于连续时间过程尤其有用。

一个著名的例子是神经常微分方程（Neural ODEs），其中神经网络定义了状态向量的导数，并进行数值积分。

这些模型使得能够为时间序列、控制问题或物理模拟生成灵活但物理一致的预测。