[{"status":"public","_id":"55332","publisher":"wbv","page":"35-52","volume":4,"editor":[{"last_name":"Bedenlier","first_name":"Svenja","full_name":"Bedenlier, Svenja"},{"full_name":"Gerl, Stefanie ","first_name":"Stefanie ","last_name":"Gerl"},{"last_name":"Küppers","first_name":"Bastian","full_name":"Küppers, Bastian"},{"full_name":"Bandtel , Matthias","last_name":"Bandtel ","first_name":"Matthias"}],"user_id":"94416","citation":{"mla":"Schmidt, Rebecca, and Laura N. Peters. “Forschendes Lehren und Lernen unter der Bedingung von Digitalität – Vorstellung zweier Seminarkonzeptionen.” <i>Digitale Prüfungsszenarien in der Hochschule</i>, edited by Svenja Bedenlier et al., vol. 4, wbv, 2024, pp. 35–52.","ama":"Schmidt R, Peters LN. Forschendes Lehren und Lernen unter der Bedingung von Digitalität – Vorstellung zweier Seminarkonzeptionen. In: Bedenlier S, Gerl S, Küppers B, Bandtel  M, eds. <i>Digitale Prüfungsszenarien in der Hochschule</i>. Vol 4. 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Es wird das digitale wissenschaftliche Lesen und\r\nSchreiben ins Zentrum der Interaktion mit digitalen Technologien gestellt. In den Se\r\nminaren wurden von Studierenden selbstständig Daten (Text) gesammelt, ausgewertet\r\nund geclustert. Die kollaborative cloudbasierte Speicherung der Seminardaten, der\r\nEinbezug einer geteilten Literaturdatenbank sowie der Einsatz der Notizsoftware Obsi\r\ndian.md beim gemeinschaftlichen wissenschaftlichen Lesen und Schreiben wurden er\r\nprobt. Zentrale Herausforderung war die Doppelrolle der Dozierenden (Verantwor\r\ntung für Lehr-/Lernsetting vs. Techniksupport). 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Die Untersuchung offenbart erstens, dass Markennamen wie 'Coca-Cola', 'nutella' etc. multimodale Konstruktionen mit konstitutiver Schriftbildlichkeit sein können, sofern deren Gestaltung kognitiv verankert und interindividuell konventionell ist. Zweitens wird für Warennamen wie 'GUT & GÜNSTIG Knäckebrot Sesam' etc. die Wirkung diagrammatischer Ikonizität erarbeitet, wonach die musterhafte schriftbildliche Gestaltung die Komposition der einzelnen Komponenten eines Warennamens vereindeutigt. Drittens werden Zusammensetzungen mit nicht-verbalen Prädikaten wie 'mit 11% Sesam', 'ohne Rosinen' etc. als multimodale Konstruktionen herausgearbeitet, bei denen die musterhafte gestalterische Verknüpfung das Verständnis ebenfalls maßgeblich beeinflusst. 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Eine empirische Studie zur grammatischen Bedeutsamkeit von Schriftbildlichkeit, De Gruyter, Berlin/Boston, 2024.","chicago":"Dübbert, Alexander. <i>Multimodale Konstruktionen im „Alltagskonsumkosmos“. Eine empirische Studie zur grammatischen Bedeutsamkeit von Schriftbildlichkeit</i>. Vol. 114. Linguistik - Impulse &#38; Tendenzen. Berlin/Boston: De Gruyter, 2024. <a href=\"https://doi.org/10.1515/9783111386607\">https://doi.org/10.1515/9783111386607</a>.","mla":"Dübbert, Alexander. <i>Multimodale Konstruktionen im „Alltagskonsumkosmos“. Eine empirische Studie zur grammatischen Bedeutsamkeit von Schriftbildlichkeit</i>. De Gruyter, 2024, doi:<a href=\"https://doi.org/10.1515/9783111386607\">10.1515/9783111386607</a>.","ama":"Dübbert A. <i>Multimodale Konstruktionen im „Alltagskonsumkosmos“. Eine empirische Studie zur grammatischen Bedeutsamkeit von Schriftbildlichkeit</i>. Vol 114. 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For this, we train a neural network model of a discrete Lagrangian density such that the discrete Euler--Lagrange equations are consistent with the given training data. We, thus, obtain a structure-preserving machine learning architecture. Lagrangian densities are not uniquely defined by the solutions of a field theory. We introduce a technique to derive regularisers for the training process which optimise numerical regularity of the discrete field theory. Minimisation of the regularisers guarantees that close to the training data the discrete field theory behaves robust and efficient when used in numerical simulations. Further, we show how to identify structurally simple solutions of the underlying continuous field theory such as travelling waves. This is possible even when travelling waves are not present in the training data. This is compared to data-driven model order reduction based approaches, which struggle to identify suitable latent spaces containing structurally simple solutions when these are not present in the training data. Ideas are demonstrated on examples based on the wave equation and the Schrödinger equation. "}],"related_material":{"link":[{"description":"GitHub","url":"https://github.com/Christian-Offen/DLNN_pde","relation":"software"}]},"date_created":"2023-08-10T08:24:48Z","file":[{"content_type":"application/pdf","file_id":"50376","title":"Accepted Manuscript Chaos","access_level":"open_access","file_size":13222105,"file_name":"Accepted manuscript with AIP banner CHA23-AR-01370.pdf","date_updated":"2024-01-09T10:48:38Z","relation":"main_file","date_created":"2024-01-09T10:48:38Z","creator":"coffen"},{"file_id":"50390","content_type":"application/pdf","title":"Learning of discrete models of variational PDEs from data","file_name":"LDensityPDE_AIP.pdf","access_level":"open_access","file_size":12960884,"relation":"main_file","date_updated":"2024-01-09T11:19:49Z","date_created":"2024-01-09T11:19:49Z","description":"We show how to learn discrete field theories from observational data of fields on a space-time lattice. 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This is illustrated on the example of the discrete wave equation and Schrödinger equation.\r\nThe article constitutes an extension of our previous article  arXiv:2404.19626 for the data-driven identification of (discrete) Lagrangians for variational dynamics from an ode setting to the setting of discrete pdes.","lang":"eng"}],"file":[{"file_id":"55160","content_type":"application/pdf","title":"Machine learning of discrete field theories with guaranteed convergence and uncertainty quantification","file_name":"L_Collocation.pdf","access_level":"open_access","file_size":4569314,"relation":"main_file","date_updated":"2024-07-10T13:39:32Z","date_created":"2024-07-10T13:39:32Z","description":"We introduce a method based on Gaussian process regression to identify discrete\nvariational principles from observed solutions of a field theory. The method is based on the data-based identification of a discrete Lagrangian density. It is a geometric machine learning technique in the sense that the variational structure of the true field theory is reflected in the data-driven model by design.\nWe provide a rigorous convergence statement of the method.\nThe proof circumvents challenges posed by the ambiguity of discrete Lagrangian densities in the inverse problem of variational calculus.\nMoreover, our method can be used to quantify model uncertainty in the equations of motions and any linear observable of the discrete field theory.\nThis is illustrated on the example of the discrete wave equation and Schrödinger equation.\nThe article constitutes an extension of our previous article for the data-driven identification of (discrete) Lagrangians for variational dynamics from an ode setting to the setting of discrete pdes.","creator":"coffen"}],"date_created":"2024-07-10T13:43:50Z","type":"preprint","keyword":["System identification","inverse problem of variational calculus","Gaussian process","Lagrangian learning","physics informed machine learning","geometry aware learning"],"department":[{"_id":"636"}],"year":"2024","title":"Machine learning of discrete field theories with guaranteed convergence and uncertainty quantification","author":[{"id":"85279","orcid":"0000-0002-5940-8057","first_name":"Christian","last_name":"Offen","full_name":"Offen, Christian"}],"date_updated":"2024-08-12T13:43:32Z","publication_status":"submitted","language":[{"iso":"eng"}],"file_date_updated":"2024-07-10T13:39:32Z","citation":{"mla":"Offen, Christian. <i>Machine Learning of Discrete Field Theories with Guaranteed Convergence and Uncertainty Quantification</i>.","bibtex":"@article{Offen, title={Machine learning of discrete field theories with guaranteed convergence and uncertainty quantification}, author={Offen, Christian} }","ama":"Offen C. 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The fairly general arguments underlying the leakage suppression apply to TM modes of all orders simultaneously, and are independent of wavelength. These plus-shaped waveguides support strictly guided, non-leaky TM modes for, in principle, arbitrarily shallow etching."}],"issue":"9","publication":"Journal of the Optical Society of America B","ddc":["530"],"user_id":"158","volume":41,"page":"2077","_id":"55751","publisher":"Optica Publishing Group","has_accepted_license":"1","status":"public","oa":"1","project":[{"_id":"266","grant_number":"PROFILNRW-2020-067","name":"PhoQC: PhoQC: Photonisches Quantencomputing"},{"grant_number":"231447078","_id":"167","name":"TRR 142 - B06: TRR 142 - Ultraschnelle kohärente opto-elektronische Kontrolle eines photonischen Quantensystems (B06*)"}],"file_date_updated":"2024-08-25T10:48:05Z","citation":{"ieee":"N. Üstün, H. Farheen, M. Hammer, and J. 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