更改

·把前<math>m</math>个时间点的数据组成矩阵<math> X： X = [x_1, x_2, ..., x_m] </math>

·把前<math>m</math>个时间点的数据组成矩阵<math> X： X = [x_1, x_2, ..., x_m] </math>

·把后<math>m</math>个时间点的数据组成矩阵<math> X'： X' = [x_2, x_3, ..., x_m+1] </math>

·把后<math>m</math>个时间点的数据组成矩阵<math> X'： X' = [x_2, x_3, ..., x_(m+1)] </math>

·直观理解：<math>X'</math>中的每一列都是<math>X</math>中对应列在下一个时间点的状态。

·直观理解：<math>X'</math>中的每一列都是<math>X</math>中对应列在下一个时间点的状态。

2.寻找一个近似线性算子A

2.寻找一个近似线性算子A

我们假设存在一个线性算子A，使得 <math>x_k+1 ≈ A * x_k</math>。换句话说，A能够近似地描述系统一步的演化。

我们假设存在一个线性算子A，使得 <math>x_(k+1) ≈ A * x_k</math>。换句话说，A能够近似地描述系统一步的演化。

那么，整个矩阵关系可以写为： <math>X’ ≈ A X</math>

那么，整个矩阵关系可以写为： <math>X’ ≈ A X</math>