Direkte Approximation von Backstepping-Verstärkungsfunktionen durch neuronale Operatoren für die Regelung partieller Differentialgleichungen

In dieser Arbeit wird eine neue Methodik vorgestellt, um Backstepping-Verstärkungsfunktionen direkt durch neuronale Operatoren zu approximieren, anstatt die gesamte Backstepping-Transformation zu approximieren. Dies führt zu einer vereinfachten Zielgleichung und einer vereinfachten Lyapunov-Analyse, ermöglicht aber dennoch die Beibehaltung der Stabilität.