Все новости
Цифровой Двойник

Physics-Informed Neural Network Surrogates with Polynomial Chaos-Based Uncertainty Propagation for Stochastic Model Predictive Control

arXiv:2609.23077v1 Announce Type: new Abstract: Stochastic partial differential equations (PDEs) govern critical engineering and geophysical systems but are challenging to use for real-time control under parametric uncertainty.

Заголовок оригинала
Physics-Informed Neural Network Surrogates with Polynomial Chaos-Based Uncertainty Propagation for Stochastic Model Predictive Control
Читать первоисточник: arXiv — Systems and Control (eess.SY)

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.