Die Integration von reduzierten Ordnungsmethoden könnte die Effizienz des vorgeschlagenen Ansatzes auf verschiedene Arten verbessern. Zunächst einmal könnten reduzierte Ordnungsmethoden dazu beitragen, die Rechenzeit zu verkürzen, da sie eine effizientere Darstellung des Systems ermöglichen. Durch die Reduzierung der Anzahl der Freiheitsgrade und die Verwendung von Basisfunktionen zur Approximation des Systems können komplexe Berechnungen schneller durchgeführt werden. Dies würde insbesondere bei der Lösung von inversen Wärmeübertragungsproblemen helfen, da diese oft rechenintensiv sind.
Des Weiteren könnten reduzierte Ordnungsmethoden dazu beitragen, die Robustheit des Ansatzes zu verbessern. Durch die Reduktion der Komplexität des Problems und die Fokussierung auf die wichtigsten Aspekte des Systems könnten potenzielle Fehlerquellen minimiert werden. Dies könnte zu genaueren Schätzungen der unbekannten Parameter führen und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse erhöhen.
Zusammenfassend könnte die Integration von reduzierten Ordnungsmethoden die Effizienz des vorgeschlagenen Ansatzes durch schnellere Berechnungen, eine verbesserte Robustheit und genauere Schätzungen der Parameter deutlich steigern.