論文の概要: Generalized Kernel-Based Dynamic Mode Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04375v1
- Date: Tue, 11 Feb 2020 13:50:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 01:55:34.944795
- Title: Generalized Kernel-Based Dynamic Mode Decomposition
- Title(参考訳): 一般化カーネルベース動的モード分解
- Authors: Patrick Heas, Cedric Herzet, Benoit Combes
- Abstract要約: 我々は、カーネルベースの動的モード分解と呼ばれる最近のアプローチを一般化する低階制約最適化とカーネルベースの計算に基づくアルゴリズムを考案する。
このアルゴリズムの特徴は近似精度の向上、数値シミュレーションによる証明、計算複雑性である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reduced modeling in high-dimensional reproducing kernel Hilbert spaces offers
the opportunity to approximate efficiently non-linear dynamics. In this work,
we devise an algorithm based on low rank constraint optimization and
kernel-based computation that generalizes a recent approach called
"kernel-based dynamic mode decomposition". This new algorithm is characterized
by a gain in approximation accuracy, as evidenced by numerical simulations, and
in computational complexity.
- Abstract(参考訳): 高次元再現核ヒルベルト空間における縮小モデリングは、効率的に非線形ダイナミクスを近似する機会を与える。
本研究では,カーネルベースの動的モード分解と呼ばれる最近の手法を一般化した低階制約最適化とカーネルベースの計算に基づくアルゴリズムを考案する。
このアルゴリズムは数値シミュレーションや計算複雑性によって証明される近似精度の利得によって特徴づけられる。
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