Scientific Machine Learning (SciML) / Học Máy Khoa học

📖 Scientific Machine Learning (SciML)

Definition (English):

SciML is the interdisciplinary field combining scientific computing (numerical analysis, simulation) with machine learning. It includes: physics-informed learning, neural operators, surrogate modeling, inverse problems, uncertainty quantification, and differentiable programming (Julia's DiffEqFlux, JAX). SciML accelerates scientific discovery by replacing or augmenting traditional computational methods with data-driven approaches.

📖 Học Máy Khoa học

Định nghĩa (Tiếng Việt):

SciML là lĩnh vực liên ngành kết hợp tính toán khoa học (phân tích số, mô phỏng) với học máy. Bao gồm: học thông tin vật lý, toán tử nơ-ron, mô hình surrogate, bài toán ngược, định lượng bất định và lập trình có thể vi phân (Julia's DiffEqFlux, JAX). SciML đẩy nhanh khám phá khoa học bằng cách thay thế hoặc bổ sung phương pháp tính toán truyền thống bằng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu.

📂 Phân loại: Scientific ML