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使用动态模式分解检测时间序列中的状态转换。 (英语) Zbl 1448.37097号

作者应用动态模式分解(DMD)方法和Koopman算子技术,提供了一种计算成本低且易于实现的方法来检测时间序列中的瞬态动力学和状态变化。
对于在低维吸引子上演化的混沌动力学系统,描述了具有有限数量Koopman模的动力学;所需的模式数与吸引子维数成正比。作者只关注重建观测结果,而不关注预测。
它们定义了重建误差\[\mathcal公司{电子}_{\text{DMD}}(t_{k},r)=\frac{1}{m}\sum_{l=0}^{m-1}||x(t_{k+l})-\Phi\;\文本{exp}(\Omega l\Delta t)b_{k}-\文本{c.c.}|,\]其中\(b_{k}=\Phi^{dagger}x{k}\)和c.c是复共轭。利用动态模式分解的重构误差来监测时间序列对吸引子的快速松弛以及动力学的有效维数的无能为力。
作者通过检测Kuramoto Sivashinsky方程中的瞬态动力学来阐明他们的方法。他们考虑了从Kuramoto-Sivashinsky方程(u{t}+uu{x}+alpha-u{xx}+u{xxxx}=0)的数值模拟中获得的人工生成的时间序列。对于固定系统长度(L),Kuramoto-Sivashinsky方程随着驱动力的增加而变得混沌。作者计算了重建误差{电子}_{\text{DMD}}(t,r)通过图形分析表明,在瞬态动力学过程中,重建误差很大,但当动力学在接近(t=16000)的极限环时,重建误差显著下降。随后进行了更严格的讨论。
他们还应用他们的方法严格研究了再分析数据中北半球大气环流动力学和北大西洋涛动(NAO)的状态变化;他们的诊断检测到1970年左右NAO从主要为阴性向主要为阳性的转变。此外,利用数据对南半球大气环流动力学的动态变化进行了严格的分析。
在结论中,作者提到,他们的方法具有成本效益,能够检测上述两种情况下的状态变化和瞬态动力学。

MSC公司:

37M10个 动力系统的时间序列分析
2005年3月37日 动力系统仿真
37米22 动力系统吸引子的计算方法
37N10号 流体力学、海洋学和气象学中的动力系统

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