Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Residual Dynamic Mode Decomposition: A very easy way to get error bounds for your DMD computations

Автор: Steve Brunton

Загружено: 2022-11-02

Просмотров: 10185

Описание:

Research Abstract by Matt Colbrook, Cambridge University

Dynamic Mode Decomposition (DMD) and computations of spectral properties of Koopman operators have several open challenges. These include spurious (unphysical) modes, verifying Koopman mode decompositions (KMDs), and dealing with continuous spectra. Residual Dynamic Mode Decomposition (ResDMD) overcomes these challenges through the data-driven computation of residuals associated with the full infinite-dimensional Koopman operator. ResDMD computes spectra of general Koopman operators with error control (thus allowing us to detect spurious modes) and computes smoothed approximations of spectral measures (including continuous spectra) with explicit high-order convergence theorems. It also allows verification of dictionaries, KMDs, and related reduced-order models. Moreover, it is straightforward to use with existing DMD-type methods. This video describes the main idea and showcases the algorithm on several challenging examples.

http://www.damtp.cam.ac.uk/user/mjc24... [damtp.cam.ac.uk]
http://www.damtp.cam.ac.uk/user/mjc24... [damtp.cam.ac.uk]

Residual Dynamic Mode Decomposition: A very easy way to get error bounds for your DMD computations

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Dynamic Mode Decomposition (Overview)

Dynamic Mode Decomposition (Overview)

Robust Principal Component Analysis (RPCA)

Robust Principal Component Analysis (RPCA)

Обзор интегратора Рунге-Кутты: универсальное численное интегрирование дифференциальных уравнений

Обзор интегратора Рунге-Кутты: универсальное численное интегрирование дифференциальных уравнений

Compressed Sensing and Dynamic Mode Decomposition

Compressed Sensing and Dynamic Mode Decomposition

Эффект Джанибекова

Эффект Джанибекова

There Is Something Faster Than Light

There Is Something Faster Than Light

Deep Learning to Discover Coordinates for Dynamics: Autoencoders & Physics Informed Machine Learning

Deep Learning to Discover Coordinates for Dynamics: Autoencoders & Physics Informed Machine Learning

Extended Dynamic Mode Decomposition 1 - Finite dimensional subspaces (DS4DS 8.05)

Extended Dynamic Mode Decomposition 1 - Finite dimensional subspaces (DS4DS 8.05)

Системы ОДУ 2x2: седловые точки и неустойчивость

Системы ОДУ 2x2: седловые точки и неустойчивость

Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy): Sparse Machine Learning Models 5 Years Later!

Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy): Sparse Machine Learning Models 5 Years Later!

Gentle Introduction to Modeling with Matrices and Vectors: A Probabilistic Weather Model

Gentle Introduction to Modeling with Matrices and Vectors: A Probabilistic Weather Model

Неравенство Белла: самая странная теорема в мире | Нобелевская премия 2022 года

Неравенство Белла: самая странная теорема в мире | Нобелевская премия 2022 года

Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD)

Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD)

mrdmd summary kutz

mrdmd summary kutz

DMD и контроль: применение машинного обучения

DMD и контроль: применение машинного обучения

Dynamic Mode Decomposition - Data-Driven Dynamics | Lecture 3

Dynamic Mode Decomposition - Data-Driven Dynamics | Lecture 3

Суть линейной алгебры: #7. Обратные матрицы, пространство столбцов и нуль-пространство

Суть линейной алгебры: #7. Обратные матрицы, пространство столбцов и нуль-пространство

Cryo-EM17 lecture 09: Tomography - John Briggs

Cryo-EM17 lecture 09: Tomography - John Briggs

Эффект наблюдателя – полное объяснение без мистики.

Эффект наблюдателя – полное объяснение без мистики.

Жалобы россиян попали к журналистам. Максим Курников

Жалобы россиян попали к журналистам. Максим Курников

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]