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extended dynamic mode decomposition
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通过层次聚类压缩非线性物理模型的库普曼矩阵
机器学习方法允许仅通过数据预测非线性动态系统。其中之一是库普曼算子，它使我们能够对非线性动态系统使用线性分析。延伸的动态模态分解是近似库普曼算子为有限维矩阵的方法之一。我们提出了一种使用分层聚类对库普曼矩阵进行压缩的方法。在小车杆模型上进行
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3 months ago
装配型再生核希尔伯特空间中具有固有可观测物的库什曼算子
本研究论文提出了一种基于重构核希尔伯特空间（RKHS）和几何分析（jets）的估计 Koopman 算子的新方法，称为 Jet Dynamic Mode Decomposition（JetDMD）。通过理论分析和数值模拟，论文验证了 Jet
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4 months ago
SafEDMD：针对数据驱动的非线性动力系统控制的认证学习架构
本研究提出了基于稳定性和证书的扩展动态模态分解（SafEDMD）的学习架构，该架构通过严格的证书生成可靠的、数据驱动的代理模型，进一步得出了在控制任务中基于半定编程的认证控制器设计的误差界。通过多个基准示例展示了所开发机制的优势，并指出了与
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5 months ago
基于 Koopman 算符的线性化非线性系统识别技术
利用基于 Koopman 算子的线性系统辨识方法，将非线性系统辨识问题转化为基于观测变量的线性识别问题，通过推导出的线性算法，在恢复多种不同类型系统的（多项式）矢量场的同时，也可以推断出网络拓扑和动态。
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8 years ago
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