論文の概要: Dynamic Mode Decomposition for data-driven analysis and reduced-order
modelling of ExB plasmas: I. Extraction of spatiotemporally coherent patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13726v1
- Date: Sat, 26 Aug 2023 01:37:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 19:40:13.394790
- Title: Dynamic Mode Decomposition for data-driven analysis and reduced-order
modelling of ExB plasmas: I. Extraction of spatiotemporally coherent patterns
- Title（参考訳）: データ駆動解析とExBプラズマの低次モデリングのための動的モード分解:I. 時空間コヒーレントパターンの抽出
- Authors: Farbod Faraji, Maryam Reza, Aaron Knoll, J. Nathan Kutz
- Abstract要約: データ駆動解析とプラズマ力学の低次モデリングのための動的モード分解(DMD)アルゴリズムの一般性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.203036813451742
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this two-part article, we evaluate the utility and the generalizability of
the Dynamic Mode Decomposition (DMD) algorithm for data-driven analysis and
reduced-order modelling of plasma dynamics in cross-field ExB configurations.
The DMD algorithm is an interpretable data-driven method that finds a best-fit
linear model describing the time evolution of spatiotemporally coherent
structures (patterns) in data. We have applied the DMD to extensive
high-fidelity datasets generated using a particle-in-cell (PIC) code based on a
cost-efficient reduced-order PIC scheme. In this part, we first provide an
overview of the concept of DMD and its underpinning Proper Orthogonal and
Singular Value Decomposition methods. Two of the main DMD variants are next
introduced. We then present and discuss the results of the DMD application in
terms of the identification and extraction of the dominant spatiotemporal modes
from high-fidelity data over a range of simulation conditions. We demonstrate
that the DMD variant based on variable projection optimization (OPT-DMD)
outperforms the basic DMD method in identification of the modes underlying the
data, leading to notably more reliable reconstruction of the ground-truth.
Furthermore, we show in multiple test cases that the discrete frequency
spectrum of OPT-DMD-extracted modes is consistent with the temporal spectrum
from the Fast Fourier Transform of the data. This observation implies that the
OPT-DMD augments the conventional spectral analyses by being able to uniquely
reveal the spatial structure of the dominant modes in the frequency spectra,
thus, yielding more accessible, comprehensive information on the spatiotemporal
characteristics of the plasma phenomena.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データ駆動解析のための動的モード分解 (dmd) アルゴリズムの有用性と一般化性について検討し, クロスフィールドexb構成におけるプラズマダイナミクスの低次モデリングについて述べる。
dmdアルゴリズムは解釈可能なデータ駆動方式であり、データ内の時空間的コヒーレント構造(パターン)の時間発展を記述する最も適した線形モデルを見つける。
我々はDMDを、コスト効率の低いPIC方式に基づいて、PIC符号を用いて生成された広範囲な高忠実度データセットに適用した。
本稿ではまず,DMDの概念とその基盤となる固有直交値と特異値の分解法について概説する。
次に2種類のDMDが導入された。
そこで本研究では, シミュレーション条件の範囲内での高忠実度データから支配的時空間モードの同定と抽出の観点から, DMD適用結果について述べる。
変動予測最適化(OPT-DMD)に基づくDMD変種は,データに基づくモードの同定において基本的DMD法よりも優れており,より信頼性の高い地下構造復元を実現することが実証された。
また、複数のテストケースにおいて、オプトdmd抽出モードの離散周波数スペクトルがデータの高速フーリエ変換からの時間スペクトルと一致していることが示されている。
この観察により、OPT-DMDは、周波数スペクトルにおける支配モードの空間構造を一意に明らかにすることにより、従来のスペクトル分析を強化し、プラズマ現象の時空間特性についてよりアクセスしやすく包括的な情報を得られることが示唆された。
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