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.2016年12月;26(12):123101.
doi:10.1063/1.4968852。

基于多维数据的自适应结构非线性模式重构方法

附属公司

基于多维数据的自适应结构非线性模式重构方法

安德烈·加夫里洛夫等。 混乱. 2016年12月.

摘要

我们详细描述了一种从高维数据中提取主要非线性动力学模式(NDM)的新方法。NDM方法允许联合重建观测可变性背后的隐藏标量时间序列,以及将这些时间序列映射到物理空间的变换。对解属性的特殊贝叶斯先验限制提供了对随时间演化的空间模式的有效识别,其特征是时间尺度明显分离。特别是,我们关注NDM的自适应特性,并针对不同复杂度的模型示例证明,根据数据特性,获得的NDM可能具有实质上的非线性或线性结构。结果表明,与传统的经验正交函数分解相比,即使是线性NDM也能提供更多关于内部系统动力学的信息。通过两个实例验证了该方法的性能。首先,在一个低维问题上成功地测试了这种方法,以解码带有噪声的非线性纠缠时间序列中的混沌信号。然后,将其应用于INMCM4.0全球气候模型工业化前250年的控制运行分析。在那里,发现了一组不同非线性的主模式,捕获了从年度到几十年的时间尺度上的内部模型变化。

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