Neuronale Differenzial-Algebraische Gleichungen: Datengesteuerte Modellierung von Systemen mit impliziten Beziehungen
Dieses Papier präsentiert einen Rahmen für die datengesteuerte Modellierung von Differenzial-Algebraischen Gleichungen (DAEs) durch Einführung von Neuronalen Differenzial-Algebraischen Gleichungen (NDAEs). Diese Methode ermöglicht es, die Entwicklung algebraischer und differenzieller Zustände in einem neuronalen Integrator zu kombinieren und so Systeme mit impliziten Beziehungen zu modellieren.
Neuronale Differenzial-Algebraische Gleichungen: Datengesteuerte Modellierung von Systemen mit impliziten Beziehungen
Dieses Papier präsentiert einen Rahmen für die datengesteuerte Modellierung von Differenzial-Algebraischen Gleichungen (DAEs) durch Einführung von Neuronalen Differenzial-Algebraischen Gleichungen (NDAEs). Diese Methode erweitert das Konzept der Universellen Differenzialgleichungen, um die Evolution algebraischer Beziehungen zu endogenisieren.
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