Tensor-Netzwerkmethoden können auf verschiedene Arten von Differentialgleichungen angewendet werden, insbesondere auf hochdimensionale Probleme, bei denen herkömmliche numerische Methoden an ihre Grenzen stoßen. Zum Beispiel können Tensor-Netzwerke zur Lösung von Wellengleichungen, Schrödingergleichungen, Navier-Stokes-Gleichungen und anderen partiellen Differentialgleichungen eingesetzt werden. Durch die Umwandlung von hochdimensionalen Daten in Netzwerke von niedrigdimensionalen Tensoren können Tensor-Netzwerke dazu beitragen, die Komplexität solcher Gleichungen zu reduzieren und effiziente numerische Lösungen zu liefern.