과학적 응용은 유한 요소법, 유전 알고리즘 및 기계 학습과 같은 수학적 방법을 기반으로 합니다.
위에서 언급한 첫 번째 방법인 유한요소법은 다차원 미분 방정식을 푸는 데 사용됩니다. 미분 방정식은 물리학, 화학, 생물학, 경제학에 이르기까지 다양한 과학 분야의 엄청난 양의 현상을 설명하는 데 사용됩니다. 유한 요소법은 연속체의 정확한 해에 대한 이산 근사치를 찾는 데 사용되는 수학적 기술입니다. 모든 근사 기법과 마찬가지로 이 접근 방식은 계산 절차로 쉽게 변환될 수 있습니다. 다양한 근사 방법 중에서 유한 요소 방법은 다른 표준 이산 방법보다 수치 정확도가 상당히 높습니다.
유전 알고리즘은 유기체 집단 내에서 "가장 잘 맞는" 개체를 찾는 수치적 방법 중 하나입니다. 생물학에서 유기체의 적합성은 주어진 환경에서 "생존"하고 "번식"하는 능력을 의미합니다. 이에 반해 유전자 알고리즘은 개별 개체가 실제 유기체가 아닌 수치적 속성(그냥 숫자)을 나타낼 수 있는 수치적 방법입니다. 그러므로 그의 선함은 수학적 조건과 관련하여 고려된다.
예를 들어, 수학 문제의 최소값을 찾는 경우 모집단의 개별 단위 조정(숫자 값으로 표시)은 주어진 숫자 값이 최소값에 얼마나 가까운지를반
영합니다.따라서 유전자 알고리즘은 기능의 '최적화 도구'로 작동합니다.
세 번째 수치 방법은 머신러닝입니다. 머신러닝 접근 방식은 가장 효율적인 방식으로 환경과 협력할 수 있는 시스템 구성을 찾는 것을 목표로 합니다.
