阻尼最小二乘法matlab代码-python-DMD:动态模式分解（DMD）

阻尼最小二乘法matlab代码DMD 标题 抽象的 动态模式分解（DMD）是Peter Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。 特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。 由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。 因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。 但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。 讲课 ：动态模式分解：理论与应用 ：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模 ：动态模式分解（理论） ：动态模式分解（代码； Matlab） 理论 动力学过程的公式如下： $$ \ frac {d \ vec {\ mathbf {x}}} {dt} = f（\ vec {\ mathbf {x}}，t，\ mu），$$ 其中$ \ vec {\ mathbf {x}