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==残差DMD==
 
==残差DMD==
 
在[[动力系统]]研究中,Koopman算子理论通过全局线性化为分析[[非线性系统]]提供框架,但传统方法如EDMD面临谱污染、连续谱处理不足和高维挑战等局限。残差动态模式分解(ResDMD)通过引入残差计算机制,构建Koopman算子<math>\mathcal{K}</math>及其伴随算子与自身的乘积<math>\mathcal{K}^* \mathcal{K}</math>的[[Galerkin近似]],有效区分真实[[特征值]]与伪[[特征值]],解决了EDMD因有限维假设和离散化误差导致的谱失真问题。
 
在[[动力系统]]研究中,Koopman算子理论通过全局线性化为分析[[非线性系统]]提供框架,但传统方法如EDMD面临谱污染、连续谱处理不足和高维挑战等局限。残差动态模式分解(ResDMD)通过引入残差计算机制,构建Koopman算子<math>\mathcal{K}</math>及其伴随算子与自身的乘积<math>\mathcal{K}^* \mathcal{K}</math>的[[Galerkin近似]],有效区分真实[[特征值]]与伪[[特征值]],解决了EDMD因有限维假设和离散化误差导致的谱失真问题。
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1. Colbrook, M. J., Ayton, L. J. & Szőke, M. Residual dynamic mode decomposition: Robust and verified koopmanism. J. Fluid Mech. 955, A21 (2023).
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2. Colbrook, M. J. & Townsend, A. Rigorous data‐driven computation of spectral properties of koopman operators for dynamical systems. Commun. Pure Appl. Math. 77, 221–283 (2024).
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===理论===
 
===理论===
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