Die Integration von neuronalen Netzwerken in iterative Lösungsmethoden für lineare Gleichungssysteme könnte die Zukunft des Hochleistungsrechnens maßgeblich beeinflussen, indem sie zu schnelleren und effizienteren Lösungen für komplexe Probleme führt. Durch die Nutzung von neuronalen Netzwerken können Präkonditionierer erstellt werden, die speziell auf die Struktur der Probleme zugeschnitten sind, was zu einer verbesserten Konvergenz und Genauigkeit der Lösungen führt. Dies könnte dazu beitragen, die Leistung von Hochleistungsrechnern in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Ingenieurwesen, Finanzen und anderen zu steigern. Darüber hinaus könnten neuronale Netzwerke dazu beitragen, die Automatisierung und Optimierung von Lösungsmethoden voranzutreiben, was zu einer breiteren Anwendung und einem effizienteren Einsatz von Hochleistungsrechnern führen könnte.