综述梳理机器学习增强迭代求解方法

Yuhuang Meng、Jing Zhao、Alexander Heinlein 发表一篇 78 页综述，系统梳理将机器学习与经典迭代方法结合的“混合迭代方法”，用于求解线性与非线性方程组。综述称，这类方法在保留经典迭代法可解释性与可靠性的同时提升效率。 综述指出，非线性方程组求解通常依赖反复线性化，如 Newton 法在初值不佳时可能收敛缓慢甚至发散。文章还讨论了该领域的开放挑战与未来研究方向。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。