Kalman-Filter trifft Sparse Regression: Echtzeit‑Lernen dynamischer Systeme
Das Erkennen von Governing‑Equations aus Messdaten ist ein zentrales Ziel in Physik, Biologie und Ingenieurwissenschaften. Der bereits etablierte Sindy‑Algorithmus nutzt die Sparsity‑Eigenschaft, um kompakte Modelle nichtlinearer Dynamik zu extrahieren. In der vorliegenden Arbeit wird dieses Konzept auf Echtzeit‑Lernen ausgeweitet, indem ein klassisches Verfahren der Regelungstechnik – der Kalman‑Filter – integriert wird.
