論文の概要: PyKoopman: A Python Package for Data-Driven Approximation of the Koopman
Operator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12962v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 16:55:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 14:06:41.563121
- Title: PyKoopman: A Python Package for Data-Driven Approximation of the Koopman
Operator
- Title(参考訳): PyKoopman: Koopman演算子のデータ駆動近似のためのPythonパッケージ
- Authors: Shaowu Pan, Eurika Kaiser, Brian M. de Silva, J. Nathan Kutz, Steven
L. Brunton
- Abstract要約: PyKoopmanは、動的システムに関連するKoopman演算子のデータ駆動近似のためのPythonパッケージである。
特にPyKoopmanは、非力システムとアクティベートシステムのデータ駆動システム識別のためのツールを提供している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.069849286089743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: PyKoopman is a Python package for the data-driven approximation of the
Koopman operator associated with a dynamical system. The Koopman operator is a
principled linear embedding of nonlinear dynamics and facilitates the
prediction, estimation, and control of strongly nonlinear dynamics using linear
systems theory. In particular, PyKoopman provides tools for data-driven system
identification for unforced and actuated systems that build on the
equation-free dynamic mode decomposition (DMD) and its variants. In this work,
we provide a brief description of the mathematical underpinnings of the Koopman
operator, an overview and demonstration of the features implemented in
PyKoopman (with code examples), practical advice for users, and a list of
potential extensions to PyKoopman. Software is available at
http://github.com/dynamicslab/pykoopman
- Abstract(参考訳): PyKoopmanは、動的システムに関連するKoopman演算子のデータ駆動近似のためのPythonパッケージである。
クープマン作用素は非線形力学の原理的線形埋め込みであり、線形系理論を用いた強非線形力学の予測、推定、制御を促進する。
特に、PyKoopmanは、方程式のない動的モード分解(DMD)とその変種をベースに構築された非力および作動系のデータ駆動型システム識別ツールを提供している。
本稿では、クープマン演算子の数学的基盤の簡単な説明、PyKoopmanで実装された機能の概要とデモ(コード例を含む)、ユーザへの実用的なアドバイス、およびPyKoopmanの拡張の可能性のリストを提供する。
ソフトウェアはhttp://github.com/dynamicslab/pykoopmanで利用可能
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