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算法945:modred-A并行模型约简库

出版:2014年7月8日出版历史
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摘要

我们描述了一个新的并行化Python库,用于大型系统和数据集的模型简化、模态分析和系统识别。我们的库名为modred,可以处理各种问题和任何数据格式。

modred库包含正确正交分解(POD)、平衡POD(BPOD)Petrov-Galerkin投影和更有效的动态模式分解(DMD)变体的实现。该库包含这些算法的两个实现,每个实现都有自己的优点。一种是针对更小、更简单的数据集,需要最少的知识才能使用,并遵循通用的基于矩阵的公式。第二种方法是,对于更大和更复杂的数据集,保留向量的抽象作为向量空间的元素,因此,允许库使用任意数据格式,并简化分布式内存并行化。我们还包括特征系统实现算法(ERA)和观测器/卡尔曼滤波器识别(OKID)的实现。这些方法通常不需要计算,也没有并行化。该库设计为易于使用,具有面向对象的设计,并包括全面的自动化测试。几乎在所有情况下,并行化都是在内部完成的,因此使用并行化类的脚本可以串行或并行运行,而无需进行任何修改。

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补充材料

工具书类

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索引术语

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