|
|
Detalji o izabranom predavanju:
| Seminar: | Seminar za numeričku matematiku i znan. računanje |
| Naziv predavanja: | Podatkovne metode aproksimacije Koopmanovog operatora |
| Predavač: | David Tarandek |
| Vrijeme: |
12.06.2025 12:15 |
| Predavaonica: | 201 |
| Tip: |
Iz literature |
| Opis: | Koopmanov operator opisuje evoluciju opservabli definiranih na prostoru stanja autonomnog dinamičkog sustava, pri čemu originalnu dinamiku, tipično nelinearnu, transformira u novi sustav s linearnim, ali beskonačnodimenzionalnim operatorom. Spektralna analiza tog operatora otkriva ključne informacije o izvornom sustavu. U izlaganju ćemo se usredotočiti na podatkovne metode aproksimacije Koopmanovog operatora. Temeljni algoritam, Extended Dynamic Mode Decomposition (EDMD), koristi unaprijed odabrani rječnik opservabli kao bazu potprostora svih opservabli, dok DeepDMD koristi neuronsku mrežu koja istovremeno uči i Koopmanov operator i rječnik. Teorijske rezultate potkrijepit ćemo ilustrativnim primjerima. |
|
|
