Identifikation dynamischer Prozessmodelle aus Daten | Max-Planck-Gesellschaft https://www.mpg.de/20514579/mpi-magdeburg_jb_20221
Wir diskutieren die Identifizierung nichtlinearer dynamischer Systeme aus Daten. Unser Ansatz beruht auf der Symbiose von Operatorinferenz und Deep Learning. Anwendungen finden sich z.B. beim Entwurf digitaler Zwillinge in Industrie und Technik.
.; Kramer, B.; Peherstorfer, B.; Willcox, K.