|
|
Detalji o izabranom predavanju:
| Seminar: | Seminar za numeričku matematiku i znan. računanje |
| Naziv predavanja: | Streaming DMD i dinamičko predviđanje |
| Predavač: | Ela Đimoti |
| Vrijeme: |
03.07.2025 13:15 |
| Predavaonica: | 105 |
| Tip: |
Originalan rad |
| Opis: | Teorija Koopmanovog operatora daje korisne alate za analizu dinamičkih sustava u data-driven scenariju. Posebno, pruža teorijsku podlogu za (Extended) DMD, numeričku metodu za izdvajanje spektralne informacije o Koopmanovom operatoru isključivo iz podataka.
U tzv. online ili streaming primjenama, novi podaci postaju dostupni u diskretnim vremenskim intervalima, moguće u serijama, stoga se (E)DMD mora moći efikasno ponovno izračunati na rastućem prozoru podataka. Ponekad će biti potrebno i “zaboraviti” najstarije podatke koji nisu relevantni za trenutnu dinamiku, a ponekad, u slučaju nagle promjene dinamike (uslijed npr. promjene parametara), bit će potrebno odmah odbaciti većinu starih podataka i postupno dodavati informacije iz novih podataka kako pristižu. Sve ovo zahtjeva brzo i točno ažuriranje dekompozicije koje će odgovarati dinamici promjene širine prozora podataka, pri čemu želimo održati što veću točnost predikcije.
Ponovno ćemo razmotriti radove Hemati et. al. i Zhang et al. vezane za online DMD i predložiti još jedan pristup u kojem se ažuriranja baziraju na QR i LQ dekompoziciji. Naša analiza i numerički primjeri demonstriraju bolja numerička svojstva koja rezultiraju boljom mogućnosti predviđanja. |
|
|
