格子玻尔兹曼方法是机器学习么

    格子玻尔兹曼方法不是机器学习，是一种不同于传统数值方法的流体计算和建模方法。与传统的计算流体力学方法（如有限单元法、有限差分法等）相比，格子玻尔兹曼方法主要有以下优点：
    1、算法简单，简单的线性运算加上一个松弛过程，就能模拟各种复杂的非线性宏观现象。
    2、能够处理复杂的边界条件。
    3、格子玻尔兹曼方法中的压力可由状态方程直接求解。
    4、编程容易，计算的前后处理也非常简单。
    5、具有很高的并行性。
    6、能直接模拟有复杂几何边界的诸如多孔介质等连通域流场，无须作计算网格的转换。