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亚历山德罗·阿拉;J.Nathan Kutz

随机模型降阶。 （英语） Zbl 1418.65193号

高级计算。数学。 45，第3期，1251-1271（2019）.
摘要：奇异值分解（SVD）在模型降阶中起着至关重要的作用。它通常用于离线阶段计算基函数，将高维非线性问题投影到低维模型中，然后进行廉价评估。它构成了许多技术的构建块，例如固有正交分解（POD）和动态模式分解（DMD）。本工作的目的是通过随机矩阵分解提供低阶POD和/或DMD模式的有效计算。这是因为随机奇异值分解（rSVD）是SVD的一种快速准确的替代方法。虽然这被视为离线阶段，但此计算可能非常昂贵；因此，压缩技术的使用大大降低了其成本。数值算例表明了该方法对POD和DMD的有效性。

引用于10文件

MSC公司：

65页99 动力系统中的数值问题
2005年3月37日 动力系统仿真
65楼30 其他矩阵算法（MSC2010）
15B52号 随机矩阵（代数方面）

关键词：

非线性动力系统;真正交分解;动态模式分解;随机线性代数

软件：

rsvd公司;随机UTV;RSVDPACK（RSVD包）;兰德NLA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Alla}和\textit{J.N.Kutz}，高级计算。数学。45，第3号，1251--1271（2019；Zbl 1418.65193）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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