×

非线性动力系统线性模型中时滞嵌入的结构。 (英语) Zbl 1453.37089号

作者摘要:这项工作解决了与吸引子上非线性动力学的线性时滞模型的结构和调节相关的基本问题。虽然这种方法在渐近意义上已经得到了很好的研究(例如,对于无限多个延迟),但对非渐近设置还没有很好的理解。首先,我们证明了完美信号恢复所需的最小时延仅由标量系统的傅立叶谱中的稀疏性决定。对于向量情形,我们给出了精确线性时滞模型存在的充分必要条件的秩检验和几何解释。此外,我们证明了由傅里叶谱诱导的线性系统的输出可控性指数在所需的最小时滞数上是一个紧上界。给出了精确线性模型在谱域的显式表达式。从数值角度,研究了采样率和时间延迟数对数值调节的影响。导出了条件数的上界,这意味着条件可以通过额外的时间延迟和/或降低采样率来改进。此外,它明确地表明,仅使用吸引子的部分周期就可以准确地恢复潜在的动力学。我们的分析首先在简单周期和准周期系统中得到验证,并且还研究了对噪声的敏感性。最后,以三维湍流Rayleigh-Bénard对流为例,讨论和论证了大规模混沌系统中选择时滞的问题和实用策略。

MSC公司:

37纳米35 控制中的动态系统
37D45号 奇异吸引子,双曲行为系统的混沌动力学
93个B05 可控性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] 陈,S。;Billings,S.A.,《非线性系统的表示:NARMAX模型》,《国际控制杂志》,49,1013-1032(1989)·Zbl 0674.93009号 ·网址:10.1080/00207178908559683
[2] 黑格,R。;康茨,H。;Schreiber,T.,非线性时间序列方法的实际实现:TISEAN包,混沌,9413-435(1999)·Zbl 0990.37522号 ·数字对象标识代码:10.1063/116424
[3] 阿巴比,H。;Mezić,I.,遍历理论,动态模式分解和Koopman算子谱特性的计算,SIAM J.Appl。动态。系统。,16, 2096-2126 (2017) ·Zbl 1381.37096号 ·doi:10.1137/17M1125236
[4] 阿巴比,H。;Mezić,I.,使用Koopman模式分解研究瞬态后流动的动力学,Phys。流体版本,2124402(2017)·doi:10.1103/PhysRevFluids.2.124402
[5] Kamb,M。;凯泽,E。;Brunton,S.L。;库茨,J.N。
[6] Brunton,S.L。;布伦顿,B.W。;Proctor,J.L。;凯泽,E。;Kutz,J.N.,《作为间歇性受迫线性系统的混沌》,《自然通讯》。,8, 19 (2017) ·doi:10.1038/s41467-017-00030-8
[7] 潘,S。;Duraisamy,K.,《封闭模型的数据驱动发现》,SIAM J.Appl。动态。系统。,17, 2381-2413 (2018) ·Zbl 1411.70023号 ·doi:10.1137/18M1177263
[8] Takens,F.,“检测湍流中的奇怪吸引子”,摘自《动力系统与湍流》,沃里克1980年(施普林格,1981年),第366-381页·Zbl 0513.58032号
[9] Sauer,T。;约克·J·A。;Casdagli,M.,嵌入式,J.Stat.Phys。,65, 579-616 (1991) ·Zbl 0943.37506号 ·doi:10.1007/BF01053745
[10] 斯塔克,J。;扫帚头,D.S。;戴维斯,M.E。;Huke,J.,强迫系统的延迟嵌入。I.确定性强迫,J.非线性科学。,13, 519-577 (2003) ·doi:10.1007/s00332-003-0534-4
[11] 斯塔克,J。;布鲁姆黑德,D.S。;戴维斯,M.E。;Huke,J.,强迫系统的延迟嵌入。二、。随机强迫,J.非线性科学。,13519-577(2003年)·doi:10.1007/s00332-003-0534-4
[12] Deyle,E.R。;Sugihara,G.,非线性状态空间重构的广义定理,PLoS One,6,e18295(2011)·doi:10.1371/journal.pone.0018295
[13] 盒子,通用电气。;詹金斯,G.M。;Reinsel,G.C.公司。;Ljung,G.M.,《时间序列分析:预测和控制》(2015),John Wiley&Sons
[14] 弗兰克·R·J。;戴维,N。;Hunt,S.P.,《时间序列预测和神经网络》,J.Intell。罗布。系统。,91年10月31日(2001年)·兹比尔0990.68113 ·doi:10.1023/A:1012074215150
[15] 朗·K·J。;Waibel,A.H。;Hinton,G.E.,《孤立词识别的时滞神经网络体系结构》,神经网络。,3, 23-43 (1990) ·doi:10.1016/0893-6080(90)90044-L
[16] Peddenti,V.、Povey,D.和Khudanpur,S.,“用于长时间上下文高效建模的延时神经网络架构”,国际语音通信协会第十六届年会(国际语音与通信协会,2015年)。
[17] Bromley,J.、Guyon,I.、LeCun,Y.、Säckinger,E.和Shah,R.,“使用‘暹罗’时滞神经网络进行签名验证”,摘自《神经信息处理系统进展》(Morgan Kaufmann Publishers Inc.,1994),第737-744页。
[18] 古德费罗,I。;Y.本吉奥。;库尔维尔,A。;Bengio,Y.,《深度学习》(2016),麻省理工学院出版社:麻省理学院出版社,剑桥·Zbl 1373.68009号
[19] 马,C。;王,J。
[20] Le Clainche,S。;Vega,J.M.,高阶动态模式分解,SIAM J.Appl。动态。系统。,16, 882-925 (2017) ·Zbl 1373.37169号 ·数字对象标识代码:10.1137/15M1054924
[21] 凯泽,E。;库茨,J.N。;Brunton,S.L.,低数据限下模型预测控制的非线性动力学稀疏辨识,Proc。R.Soc.A,47420180335(2018)·Zbl 1425.93175号 ·doi:10.1098/rspa.2018.0335
[22] Gilmore,R.和Lefranc,M.,《混沌的拓扑》(John Wiley&Sons,Ltd.,2003)·Zbl 1235.37001号
[23] McGuinness,M.J.,洛伦兹吸引子的分形维数,Phys。莱特。A、 99、5-9(1983年)·doi:10.1016/0375-9601(83)90052-X
[24] 阿巴巴内尔,H.D。;布朗,R。;西多罗维奇,J.J。;Tsimring,L.S.,《物理系统中观测到的混沌数据分析》,修订版。物理。,65, 1331 (1993) ·doi:10.1103/RevModPhys.65.1331
[25] 犬舍,M.B。;布朗,R。;Abarbanel,H.D.,使用几何结构确定相空间重建的嵌入尺寸,Phys。修订版A,453403(1992)·doi:10.1103/PhysRevA.45.3403
[26] 布鲁姆黑德,D.S。;Jones,R.,《时间序列分析》,Proc。R.Soc.伦敦。A、 423103-121(1989)·Zbl 0748.58018号 ·doi:10.1098/rspa.1989.0044
[27] 杉原,G。;格伦费尔,B.T。;May,R.M.,区分生态时间序列中的错误和混沌,Philos。事务处理。R.Soc.伦敦。B、 330235-251(1990年)·doi:10.1098/rstb.1990.0195
[28] Sauer,T。;约克,J.A.,你需要多少延迟坐标?,国际J.分叉。《混沌》,3737-744(1993)·Zbl 0871.58066号 ·doi:10.1142/S0218127493000647
[29] Kim,H。;埃克霍尔特,R。;Salas,J.,《非线性动力学、延迟时间和嵌入窗口》,Physica D,127,48-60(1999)·Zbl 0941.37054号 ·doi:10.1016/S0167-2789(98)00240-1
[30] Cao,L.,确定标量时间序列最小嵌入维数的实用方法,Physica D,110,43-50(1997)·Zbl 0925.62385号 ·doi:10.1016/S0167-2789(97)00118-8
[31] 刘,F。;Ng、G.S。;Quek,C.,RLDDE:时间序列预测中神经网络基于强化学习的新型维数和延迟估计器,神经计算,701331-1341(2007)·doi:10.1016/j.neucom.2006.09.002
[32] 洛马克斯,R.G。;Hahs-Vaughn,D.L.,《统计概念:第二门课程》(2013年),劳特利奇出版社
[33] Gouasmi,A。;E.J.帕里什。;Duraisamy,K.,《使用mori-zwanzig形式主义对非线性系统降阶模型中记忆效应的先验估计》,Proc。R.Soc.A,47320170385(2017)·Zbl 1402.76065号 ·doi:10.1098/rspa.2017.0385
[34] Chorin,A.J。;Hald,O.H.,估算未解析非线性动力学中的不确定性,数学。机械。固体,19,28-38(2014)·Zbl 07278976号 ·doi:10.1177/1081286513505465
[35] E.J.帕里什。;温特兰,C。;杜蕾萨米,K。
[36] Juang,J.-N。;Pappa,R.S.,模态参数识别和模型简化的特征系统实现算法,J.Guid。控制动态。,8, 620-627 (1985) ·Zbl 0589.93008号 ·数字对象标识代码:10.2514/3.20031
[37] 瓦塔德,R。;Yiou,P。;Ghil,M.,《奇异谱分析:一个短的、有噪声的混沌信号工具箱》,Physica D,58,95-126(1992)·doi:10.1016/0167-2789(92)90103-T
[38] Tu,J.H。;罗利,C.W。;Luchtenburg,D.M。;Brunton,S.L。;Kutz,J.N.,《关于动态模式分解:理论和应用》,J.Compute。动态。,1, 391-421 (2014) ·Zbl 1346.37064号 ·doi:10.3934/jcd.2014.1.391
[39] 冠军,K.P。;Brunton,S.L。;Kutz,J.N.,《非线性多尺度系统的发现:采样策略和嵌入》,SIAM J.Appl。动态。系统。,18, 312-333 (2019) ·Zbl 1474.65476号 ·doi:10.1137/18M1188227
[40] 布鲁姆黑德,D.S。;King,G.P.,从实验数据中提取定性动力学,Physica D,20,217-236(1986)·Zbl 0603.58040号 ·doi:10.1016/0167-2789(86)90031-X
[41] Gibson,J.F。;Doyne Farmer,J。;Casdagli,M。;Eubank,S.,《实用状态空间重构的分析方法》,Physica D,57,1-30(1992)·Zbl 0761.62118号 ·doi:10.1016/0167-2789(92)90085-2
[42] Schmid,P.J.,数值和实验数据的动态模式分解,J.流体力学。,656,5-28(2010年)·Zbl 1197.76091号 ·doi:10.1017/S0022112010001217
[43] Brunton,S.L。;Proctor,J.L。;库茨,J.N。
[44] Pope,S.B.,《湍流》(2000),剑桥大学出版社·Zbl 0966.76002号
[45] 潘,S。;Johnsen,E.,《体积粘度对可压缩均匀各向同性湍流衰减的作用》,J.流体力学。,833, 717-744 (2017) ·Zbl 1419.76246号 ·doi:10.1017/jfm.2017.598
[46] 席尔德,F。;沃格特·W。;施赖伯,S。;Osinga,H.M.,《准周期振荡的傅里叶方法》,《国际数值杂志》。方法工程,67,629-671(2006)·Zbl 1113.70005号 ·doi:10.1002/nme.1632
[47] 罗利,C.W。;Mezić,I。;Bagheri,S。;施拉特,P。;Henningson,D.S.,非线性流动的谱分析,J.流体力学。,641, 115-127 (2009) ·Zbl 1183.76833号 ·doi:10.1017/S0022112009992059
[48] Mezić,I.,动力学系统的谱特性,模型简化和分解,非线性动力学。,41, 309-325 (2005) ·Zbl 1098.37023号 ·数字对象标识代码:10.1007/s11071-005-2824-x
[49] Willcox,K。;Megretski,A.,《大规模线性应用中精确、稳定、降阶模型的傅里叶级数》,SIAM J.Sci。计算。,944-962(2005年)·Zbl 1088.37050号 ·doi:10.1137/S1064827502418768
[50] 古吉丁,S。;Willcox,K.,傅里叶模型简化的Krylov投影框架,Automatica,44209-215(2008)·Zbl 1138.93017号 ·doi:10.1016/j.automatica.2007.05.007
[51] 利普顿,J。;Dabke,K.,《利用功率谱重构连续时间混沌系统的状态空间》,Phys。莱特。A、 210、290-300(1996)·Zbl 1073.37511号 ·doi:10.1016/0375-9601(95)00876-4
[52] 库茨,J.N。;Brunton,S.L。;布伦顿,B.W。;Proctor,J.L.,《动态模式分解:复杂系统的数据驱动建模》(2016),SIAM·Zbl 1365.65009号
[53] Le Clainche,S。;Vega,J.M.,用于识别和推断流型的高阶动态模式分解,Phys。流体,29084102(2017)·数字对象标识代码:10.1063/1.4997206
[54] Beltrán,V.、Le Clainche Martinez,S.和Vega,J.M.,“通过类DMD方法对准周期解进行时间外推”,2018年流体动力学会议(AIAA,2018),第3092页。
[55] 潘,S。;Duraisamy,K.,使用神经网络对非线性动力系统进行长期预测建模,复杂性,2018,4801012·doi:10.1155/2018/4801012
[56] 潘,S。;Duraisamy,K.,《保证稳定性的非线性动力学线性嵌入的物理信息概率学习》,SIAM J.Appl。动态。系统。,19480-509(2020)·Zbl 1442.37090号 ·doi:10.1137/19M1267246
[57] Wolpert,D.H。;Macready,W.G.,《优化无免费午餐定理》,IEEE Trans。进化。计算。,1, 67-82 (1997) ·doi:10.1109/4235.585893
[58] Attinger,E。;Anne,A。;McDonald,D.,《傅里叶级数在生物系统分析中的应用》,Biophys。J.,6291(1966)·doi:10.1016/S0006-3495(66)86657-2
[59] 奈梅耶,H。;Van der Schaft,A.,非线性动态控制系统(1990),施普林格·Zbl 0701.93001号
[60] Boyd,J.P.,Chebyshev和Fourier光谱方法(2001),Courier Corporation·Zbl 0994.65128号
[61] Mezić,I.,通过Koopman算子的光谱特性分析流体流动,Annu。流体力学版次。,45, 357-378 (2013) ·Zbl 1359.76271号 ·doi:10.1146/annurev-fluid-011212-140652
[62] Petersen,K.B.、Pedersen,M.S.等人,《矩阵食谱》(The Matrix Cookbook)(丹麦技术大学,2008年),第7卷,第510页。
[63] 德马克,Z。;Mezic,I。;Mohr,R.,《通过DFT进行Vandermonde-Cauchy形式的数据驱动Koopman光谱分析:数值方法和理论见解》,SIAM J.Sci。计算。,41,A3118-A3151(2019)·Zbl 1435.65066号 ·doi:10.1137/18M1227688
[64] Meyer,C.D.,矩阵分析与应用线性代数(2000),SIAM·兹比尔0962.15001
[65] 伯曼,L。;Feuer,A.,关于单位圆上Vandermonde矩阵的完全条件,电子。J.线性代数,16,13(2007)·Zbl 1146.15003号 ·doi:10.13001/1081-3810.1190
[66] Donoho,D.L.,压缩传感,IEEE Trans。《信息论》,521289-1306(2006)·Zbl 1288.94016号 ·doi:10.1109/TIT.2006.871582
[67] 坎迪斯,E.J。;Tao,T.,从随机投影中恢复近最优信号:通用编码策略?,IEEE传输。Inf.理论,52,5406-5425(2006)·Zbl 1309.94033号 ·doi:10.1109/TIT.2006.885507
[68] Brunton,S.L。;Proctor,J.L。;Kutz,J.N.,通过非线性动力系统的稀疏识别从数据中发现控制方程,Proc。国家。阿卡德。科学。美国,113,3932-3937(2016)·Zbl 1355.94013号 ·doi:10.1073/pnas.1517384113
[69] 克林德勒,E。;Sarachik,P.,《关于线性系统的能控性和能观性的概念》,IEEE Trans。自动化。控制,9129-136(1964)·doi:10.1109/TAC.1964.1105665
[70] Gruyitch,L.T.,《一般线性系统的可观测性和可控性》(2018),CRC出版社
[71] Jones,E.、Oliphant,T.和Peterson,P.,参见网址:http://www.scipy.org/《Scipy:Python开源科学工具》(2014)。
[72] 科尔多瓦,A。;高崎,W。;Ruscheweyh,S.,《圆上的Vandermonde矩阵:谱特性和调节》,数值。数学。,57, 577-591 (1990) ·Zbl 0706.15004号 ·doi:10.1007/BF01386429
[73] Gautschi,W.,Vandermonde系统如何(不)稳定,渐近计算。分析。,124, 193-210 (1990) ·兹比尔0707.15003
[74] Pan,V.Y.,Vandermonde矩阵有多糟糕?,SIAM J.矩阵分析。申请。,37, 676-694 (2016) ·Zbl 1382.15008号 ·数字对象标识代码:10.1137/15M1030170
[75] Kunis,S。;内格尔,D。
[76] 因为\(τ=O(1/M)\)。
[77] Landau,H.,《采样、数据传输和奈奎斯特速率》,Proc。IEEE,551701-1706(1967)·doi:10.1109/PROC.1967.5962
[78] MATLAB,版本7.10.0(R2010a),MathWorks,Inc.,马萨诸塞州纳蒂克,2010年。
[79] 安德森,E。;Bai,Z。;比肖夫,C。;南卡罗来纳州布莱克福德。;德梅尔,J。;Dongarra,J。;杜克罗兹,J。;格林鲍姆,A。;Hammarling,S。;麦肯尼,A。;Sorensen,D.,LAPACK用户指南(1999),工业和应用数学学会:工业和应用数学学会,宾夕法尼亚州费城·Zbl 0934.65030号
[80] Björck,A。;Pereyra,V.,《Vandermonde方程组的求解》,数学。计算。,24, 893-903 (1970) ·Zbl 0221.65054号 ·doi:10.1090/S0025-5718-1970-0290541-1
[81] \(O_A\)和(O_M\)表示加法/减法和乘法/除法。
[82] Bazán,F.S.,单位圆盘中节点的矩形Vandermonde矩阵条件,SIAM J.Matrix Ana。申请。,21, 679-693 (2000) ·Zbl 0952.15006号 ·doi:10.1137/S0895479898336021
[83] 它比巴赞的上限方程(69)更为普遍。
[84] 也就是说,SVD具有相同的阈值((epsilon=10^{-15}),从而删除了低于(epsilon\cdot\sigma_{max})的任何奇异值。
[85] Lee,K。;Carlberg,K.T.,使用深度卷积自动编码器的非线性流形上动态系统的模型约简,J.Comput。物理。,404, 108973 (2020) ·Zbl 1454.65184号 ·doi:10.1016/j.jcp.2019.108973
[86] Landau,L.D.,《关于湍流问题》,Dokl。阿卡德。苏联诺克,44311(1944)·Zbl 0063.03437号
[87] 加维什,M。;Donoho,D.L.,奇异值的最佳硬阈值为(4/\sqrt{3}),IEEE Trans。《信息论》,60,5040-5053(2014)·Zbl 1360.94071号 ·doi:10.1109/TIT.2014.2323359
[88] Trefethen,L.N。;Trefethen,A.E。;南卡罗来纳州雷迪。;Driscoll,T.A.,《无特征值的水动力稳定性》,《科学》,261578-584(1993)·Zbl 1226.76013号 ·doi:10.1126/science.261.5121.578
[89] Verzicco,R。;Camussi,R.,细长圆柱形细胞内强湍流热对流的数值实验,J.流体力学。,477, 19-49 (2003) ·Zbl 1063.76572号 ·doi:10.1017/S0022112002003063
[90] Jasak,H.,Jemcov,A.,Tukovic,Z.et al.,“OpenFOAM:复杂物理模拟的C++库”,摘自数值动力学耦合方法国际研讨会(IUC,Dubrovnik,克罗地亚,2007),第1000卷,第1-20页。
[91] 潘,S。;Arnold-Medabalimi,N。;杜蕾萨米,K。
[92] 潘,S。;Arnold-Medabalimi,N.,GitHub(2020年)
[93] Rudy,S.H。;库茨,J.N。;Brunton,S.L.,《动力学深度学习和带时间步进约束的信号-噪声分解》,J.Compute。物理。,396, 483-506 (2019) ·Zbl 1452.68170号 ·doi:10.1016/j.jp.2019.06.056
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。