薛定谔方程是描述量子力学中粒子运动的基本方程，它描述了粒子在空间中的波函数随时间的演化。然而，这个方程的解法是一个长期以来困扰量子力学研究者的难题。在过去几十年的研究中，人们提出了许多解法，但并没有一个完全合理的解法。

近年来，机器学习技术的发展，为薛定谔方程的解法带来了新的契机。一些学者尝试将机器学习技术应用到薛定谔方程的数值解法中，取得了一些有意义的进展。

这种方法的基本思想是利用神经网络等机器学习模型，以波函数作为输入，预测下一个时间步的波函数。这样，通过不断迭代，就可以得到粒子在空间中的波函数随时间的演化过程。这种方法不仅可以减少计算量，还可以提高精度。

当然，这种方法也存在着一些问题。例如，机器学习模型需要大量的训练数据，在量子力学中，这种数据往往比较难以获取。而且，机器学习模型的解释性不强，难以理解其内在的物理机制。

因此，薛定谔方程的合理解法依然是一个待解决的难题。但是，随着机器学习技术的不断发展，相信未来一定会有更加完善的解法出现，为量子力学研究带来新的突破。