Рассмотрены математические модели и алгоритмы функционирования и
обучения нейронных сетей, а также используемые при их обобучении алгоритмы
построения линейной и нелинейной регрессии, метод главных компонент,
методы нелинейной оптимизации и распределенные вычисления с нейронными
сетями. Изложена методология и даны примеры применения нейросетевых
технологий к задачам математического моделирования, включая стандартные
и нестандартные задачи математической физики. Данная методология на
порядок сокращает трудоемкость моделирования процессов и явлений в
технических системах и позволяет инженеру-исследователю самостоятельно
решать задачи, ранее доступные только научным коллективам, включающим
квалифицированных специалистов по вычислительной математике.
Для научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся
разработкой и применением нейросетевых технологий.