論文の概要: Towards an Adaptive Dynamic Mode Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07834v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 22:50:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 02:46:25.496554
• Title: Towards an Adaptive Dynamic Mode Decomposition
• Title（参考訳）: 適応動的モード分解に向けて
• Authors: Mohammad N. Murshed, M. Monir Uddin
• Abstract要約: Dynamic Mode Decomposition (DMD) は、ある時点の数量を将来同じ数量にマッピングする行列を識別するデータベースのモデリングツールである。 我々は、時間遅延座標、投影法、フィルタをデータの性質に応じて利用し、利用可能な問題のモデルを作成するAdaptive Dynamic Mode Decomposition (ADMD) と呼ばれる新しいバージョンを設計する。
• 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: Dynamic Mode Decomposition (DMD) is a data based modeling tool that identifies a matrix to map a quantity at some time instant to the same quantity in future. We design a new version which we call Adaptive Dynamic Mode Decomposition (ADMD) that utilizes time delay coordinates, projection methods and filters as per the nature of the data to create a model for the available problem. Filters are very effective in reducing the rank of high-dimensional dataset. We have incorporated 'discrete Fourier transform' and 'augmented lagrangian multiplier' as filters in our method. The proposed ADMD is tested on several datasets of varying complexities and its performance appears to be promising.
• Abstract（参考訳）: dynamic mode decomposition (dmd) はデータベースのモデリングツールで、ある時点での量を将来同じ量にマッピングするためにマトリックスを識別する。 我々は、時間遅延座標、投影法、フィルタをデータの性質に応じて利用し、利用可能な問題のモデルを作成するAdaptive Dynamic Mode Decomposition (ADMD) と呼ばれる新しいバージョンを設計する。 フィルタは高次元データセットのランクを下げるのに非常に効果的である。 我々は,フィルタとして'discrete Fourier transform' と 'augmented lagrangian multiplier' を組み込んだ。 提案したADMDは、様々な複雑さのデータセットでテストされており、その性能は有望であるようだ。

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