動的モード分解(Dynamic Mode Decomposition)のご紹介 - Qiita

はじめに 時間変化を調べる方法といえばフーリエ変換かウェーブレット変換くらいしか思い浮かびませんでしたが、時間方向と空間方向双方のモードを抽出できる動的モード分解(DMD)という良い手法があることを知りました。自身の理解を深めるためにもここに記録しようと思います。 内容はほぼ参考にしたサイトそのままで、Google翻訳したものを少し直して書いていきます。グラフ描画に関するコードは参考元にはないので追記しておきました。DMDの実行からグラフの描画までそのまま実行できるはずです。 参考 簡単のために3次元ベクトル場のDMDは省略して、単純な1次元のスカラー関数のみを考えます。 Dynamic Mode Decomposition in Python SVDもなんだか知らなかったのでこちらを参考にしました。 PCAとSVDの関連について 動的モード分解(DMD)は、比較的最近の数学的革新であり、

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動的モード分解