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第300行：
第300行： − + − + − 一般来说，动态系统的解析解难以得到，希望通过一种不需要知道方程就能够近似这个动态系统，并对这个系统做出一定的预测呢，动力学模式分解（DMD）便是其中一种解决方案。通过构造局部线性化的动态系统，对于一个连续系统+ + + + +
→动力学模式分解
对于动力系统，如果时间是连续的，就可以表示为
对于动力系统，如果时间是连续的，就可以表示为
<math>\frac{dx}{dt}=f(x,u), z=g(x,u) </math>
<math>\frac{dx}{dt}=f(x,u) </math>
时间离散的情况下，系统就可以表示为
时间离散的情况下，系统就可以表示为
<math>x_{t+1}=f(x_t,u_t), z_t=g(x_t,u_t) </math>
<math>x_{t+1}=f(x_t,u_t) </math>
一般来说，动态系统的解析解难以得到，希望通过一种不需要知道方程就能够近似这个动态系统，并对这个系统做出一定的预测，动力学模式分解（DMD）便是其中一种解决方案。通过构造局部线性化的动态系统，
<math>\frac{dx}{dt}=\mathcal{A}(x) </math>
<math>\frac{dx}{dt}=\mathcal{A}(x) </math>
对于一个离散系统，该关系的解可以通过如下表达式来构建
<math>x(t)=\sum_{k=1}^n\phi_ke^{\omega_kt}b_k </math>
===马尔可夫链的简化===
===马尔可夫链的简化===