[en] Partial differential equations have a wide range of applications in modeling multiple physical, biological, orsocial phenomena. Therefore, we need to approximate the solutions of these equations in computationally feasible terms. Nowadays, among the most popular numerical methods for solving partial differential equations in engineering,we encounter the finite difference and the finite element methods. An alternative numerical method that has recentlygained popularity for numerically solving partial differential equations is the use of artificial neural networks.Artificial neural networks, or neural networks for short, are mathematical structures with universal approximationproperties. In addition, thanks to the extraordinary computational development of the last decade, neural networks havebecome accessible and powerful numerical methods for engineers and researchers. For example, imaging andlanguage processing are applications of neural networks today that show sublime performance inconceivable yearsago.This dissertation contributes to the numerical solution of partial differential equations using neural networks with thefollowing two-fold objective: investigate the behavior of neural networks as approximators of solutions of partialdifferential equations and propose neural-network-based methods for frameworks that are hardly addressable via traditional numerical methods.As novel neural-network-based proposals, we first present a method inspired by the finite element method when applying mesh refinements to solve parametric problems. Secondly, we propose a general residual minimization scheme based on a generalized version of the Ritz method. Finally, we develop a memory-based strategy to overcome a usual numerical integration limitation when using neural networks to solve partial differential equations.

[eu] Deribatu partzialetako ekuazioak aplikazio ugari dituzte fenomeno fisiko, biologiko edo sozial anitzen modelizazioan. Horregatik, funtsezkoa da ekuazio horien soluzioen hurbilpenak konputazionalki egingarriak diren terminoetan adieraztea. Gaur egun, ingeniaritzan, deribatu partzialetako ekuazioak ebazteko zenbakizko metodo ezagunenen artean daude diferentzia finituen eta elementu finituen metodoak. Duela gutxi, deribatu partzialetako ekuazioak ebazteko ospea hartu duen zenbakizko metodo bat neurona-sare artifizialen erabilpena da.Neurona-sare artifizialak edo, laburtzearren, neurona-sareak hurbilketa-propietate unibertsalak dituzten egitura matematikoak dira. Gainera, azken hamarkadako garapen konputazional apartari esker, ingeniarientzako etaikertzaileentzako zenbakizko metodo eskuragarri eta indartsu bihurtu dira. Adibidez, irudien eta hizkuntzen prozesamendua neurona-sare artifizialen gaur egungo aplikazioak dira, eta duela urte batzuk pentsaezina zenerrendimendu bikaina erakusten dute.Tesi honetan neurona-sare artifizialen bidezko deribatu partzialetako ekuazioen zenbakizko ebazpena aztertuko dugu,honako helburu bikoitzarekin: alde batetik, neurona-sareen portaera ikertzea deribatu partzialetako ekuazioen soluzioenhurbiltzaile gisa, eta bestetik, neurona-sareetan oinarritutako metodoak proposatzea, ohiko zenbakizko metodoen bideznekez ekin dakiekeen lan-esparruetarako.Neurona-sareetan oinarritutako proposamen berritzaile gisa, lehenik eta behin, elementu finituen metodoaren funtzionamenduan oinarritutako metodo bat aurkeztuko dugu, problema parametrikoak ebazteko diskretizazioanfintzeak aplikatzen direnean. Bigarrenik, hondarren minimizazio eskema orokor bat proposatuko dugu, Ritz-en metodoaren bertsio hedatu batean oinarritua. Azkenik, memorian oinarritutako zenbakizko integrazio teknika baterakutsiko dugu. Teknika horren helburua da deribatu partzialetako ekuazioak ebazteko neurona-sareak erabiltzendirenean agertzen den ohiko muga gainditzea.