Fugu-MT 論文翻訳(概要): State-Of-The-Art Algorithms For Low-Rank Dynamic Mode Decomposition

論文の概要: State-Of-The-Art Algorithms For Low-Rank Dynamic Mode Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09160v1
Date: Fri, 20 Aug 2021 13:15:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-23 13:37:23.532219
Title: State-Of-The-Art Algorithms For Low-Rank Dynamic Mode Decomposition
Title（参考訳）: 低ランク動的モード分解のための最先端アルゴリズム
Authors: Patrick Heas and Cedric Herzet
Abstract要約: 低ランク・ダイナミックモード分解(DMD)を用いた高次元力学系の線形近似のための最先端アルゴリズムを概観する。論文のいくつかの部分を「低ランクな動的モード分解:正確かつトラクタブルな解」と繰り返しながら、この研究は最先端の手法の全体像を構築するのに有用な追加の詳細を提供する。
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: This technical note reviews sate-of-the-art algorithms for linear approximation of high-dimensional dynamical systems using low-rank dynamic mode decomposition (DMD). While repeating several parts of our article "low-rank dynamic mode decomposition: an exact and tractable solution", this work provides additional details useful for building a comprehensive picture of state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: この技術ノートは,低ランクダイナミックモード分解(DMD)を用いた高次元力学系の線形近似のための最先端アルゴリズムを概観する。論文のいくつかの部分を「低ランクな動的モード分解:正確かつトラクタブルな解」と繰り返しながら、この研究は最先端の手法の全体像を構築するのに有用な追加の詳細を提供する。

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