文件名称：matlab复变函数指数函数代码-RobustDMD.jl:健壮的DMD.jl
文件大小：42KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 00:13:32
系统开源
matlab复变函数指数函数代码健壮的DMD在Julia 该存储库包含julia中动态模式分解（DMD）的强大版本的实现。 安装 您可以通过克隆Git存储库来安装此软件包： julia> Pkg.add(url="https://github.com/UW-AMO/RobustDMD.jl.git") 或通过修改url的特定版本。 要求 我们建议使用julia 1.5或更高版本。 变更日志 更新2021年1月14日。代码全面检查-更加整洁的包装-重新实施某些求解器并进行修整-修复了L2型罚款的几个效率问题 2019年9月27日更新-清理包装（感谢Maarten Pronk）-将示例移至示例文件夹，删除损坏的示例 2019年6月30日更新-合并到julia-one分支中，该分支对于数据类型仍应保持中性，并且比原始版本更简单。 更新2018年8月13日-对DMDParams的接口进行了微小更改-除了Complex {Float64}之外，现在还支持Complex {Float32}。 最终，所有浮点类型都应该可以接受，但代码效率不高（单精度和双精度版本在很大程度上取决于BLAS）。 -风格
【文件预览】：
RobustDMD.jl-master
----.gitignore(893B)
----README.md(8KB)
----test()
--------test_abGrad.jl(3KB)
--------test_bGrad.jl(2KB)
--------test_l2routs.jl(1KB)
--------test_abFunc.jl(1KB)
--------test_exactdmd.jl(1KB)
--------runtests.jl(180B)
--------test_setup.jl(706B)
--------test_bFunc.jl(1KB)
--------test_projb.jl(1KB)
----examples()
--------example_solveDMD_withSPG.jl(2KB)
--------example_solveDMD_withSVRG_huber.jl(2KB)
--------example_solveDMD_withSVRG.jl(2KB)
--------example_solveDMD_withBFGSandl2.jl(2KB)
--------example_solveDMD_withBFGS.jl(2KB)
--------example_solveDMD_withPG.jl(2KB)
--------example_solveDMD_withPGtrimming.jl(3KB)
----LICENSE(1KB)
----Manifest.toml.papersave(10KB)
----src()
--------DMD_SVRG.jl(3KB)
--------DMD_Util.jl(6KB)
--------DMD_OptimBFGS.jl(648B)
--------RobustDMD.jl(321B)
--------DMD_PG.jl(3KB)
--------DMD_Type.jl(3KB)
--------DMD_Loss.jl(903B)
--------DMD_SPG.jl(3KB)
--------DMD_Func.jl(7KB)
--------DMD_BFGS.jl(2KB)
----Project.toml(743B)
----paper-examples()
--------plot_simple_periodic.jl(837B)
--------example_hidden_dynamics_dr.jl(4KB)
--------example_alg_comparison.jl(3KB)
--------example_hidden_dynamics_defs.jl(6KB)
--------plot_defs.jl(123B)
--------example_simple_periodic_dr.jl(6KB)
--------plot_hidden_dynamics.jl(2KB)