【文件属性】：
文件名称：阻尼最小二乘法matlab代码-python-DMD:动态模式分解（DMD）
文件大小：147KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 04:45:30
系统开源
阻尼最小二乘法matlab代码DMD
标题
抽象的
动态模式分解（DMD）是Peter
Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。
特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。
由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。
因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。
但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。
讲课
：动态模式分解：理论与应用
：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模
：动态模式分解（理论）
：动态模式分解（代码；
Matlab）
理论
动力学过程的公式如下：
$$
\
frac
{d
\
vec
{\
mathbf
{x}}}
{dt}
=
f（\
vec
{\
mathbf
{x}}，t，\
mu），$$
其中$
\
vec
{\
mathbf
{x}
【文件预览】：
python-DMD-master
----README.pdf(143KB)
----README.md(9KB)
----demo_DMD.py(6KB)