PriorIDENT: Prior-Informed PDE Identification from Noisy Data
Die Arbeit stellt PriorIDENT vor, ein priorinformiertes schwaches Sparse-Regression-Framework, das durch die Integration physikalischer Vorwissen und die Verschiebung von Ableitungen auf glatte Testfunktionen die Identifikation von PDEs aus verrauschten Daten robust und präzise ermöglicht.