Datengesteuerte Erkennung von Änderungspunkten in PDEs mit online optimierten physikbasierten neuronalen Netzen

Die Methode CP-PINNs ermöglicht die gleichzeitige Erkennung von Änderungspunkten und Schätzung unbekannter Parameter in der Dynamik partieller Differentialgleichungen basierend auf beobachteten Daten.