| 第427行: |
第427行: |
| | 输入: | | 输入: |
| | | | |
| − | * 快照数据:<math>\{x^{(j)}\}_{j=1}^M</math>(初始状态)、<math>{y^{(j)}=F(x^{(j)})\}_{j=1}^M</math>(下一时刻状态) | + | * 快照数据:<math>\{x^{(j)}\}_{j=1}^M</math>(初始状态)、<math>\{y^{(j)}=F(x^{(j)})\}_{j=1}^M</math>(下一时刻状态) |
| − | * 积分权重:<math>{w_j\}_{j=1}^M</math>(用于数值积分近似) | + | * 积分权重:<math>\{w_j\}_{j=1}^M</math>(用于数值积分近似) |
| − | * 观测字典:<math>{\psi_j\}_{j=1}^{N_K}</math>(刻画系统状态的观测函数集合) | + | * 观测字典:<math>\{\psi_j\}_{j=1}^{N_K}</math>(刻画系统状态的观测函数集合) |
| | * 精度目标:<math>epsilon>0</math>(残差阈值) | | * 精度目标:<math>epsilon>0</math>(残差阈值) |
| | | | |
| | 输出: | | 输出: |
| | | | |
| − | * 准确特征对集合:<math>{(\lambda_j, g_j) \mid res(\lambda_j, g_j) \leq \epsilon\}<math>(<math>\lambda_j</math>为特征值,<math>g_j</math>为近似特征函数) | + | * 准确特征对集合:<math>\{(\lambda_j, g_j) \mid res(\lambda_j, g_j) \leq \epsilon\}<math>(<math>\lambda_j</math>为特征值,<math>g_j</math>为近似特征函数) |
| | | | |
| | 算法过程: | | 算法过程: |
| 第447行: |
第447行: |
| | * 提取Koopman算子的离散谱(特征值)及对应特征函数,无虚假特征值污染。 | | * 提取Koopman算子的离散谱(特征值)及对应特征函数,无虚假特征值污染。 |
| | * 适用于需要明确系统主导模态的场景(如流体动力学中的振荡模态、分子动力学中的关键运动模式)。 | | * 适用于需要明确系统主导模态的场景(如流体动力学中的振荡模态、分子动力学中的关键运动模式)。 |
| | + | |
| | | | |
| | | | |
| 第453行: |
第454行: |
| | 输入: | | 输入: |
| | | | |
| − | * 快照数据:<math>{x^{(j)}\}_{j=1}^M</math>(初始状态)、<math>{y^{(j)}=F(x^{(j)})\}_{j=1}^M</math>(下一时刻状态) | + | * 快照数据:<math>\{x^{(j)}\}_{j=1}^M</math>(初始状态)、<math>\{y^{(j)}=F(x^{(j)})\}_{j=1}^M</math>(下一时刻状态) |
| − | * 积分权重:<math>{w_j\}_{j=1}^M</math>(用于数值积分近似) 观测字典:<math>{\psi_j\}_{j=1}^{N_K}</math>(刻画系统状态的观测函数集合) | + | * 积分权重:<math>\{w_j\}_{j=1}^M</math>(用于数值积分近似) |
| − | * 精度目标:<math>epsilon>0</math>(残差阈值)
| + | * 观测字典:<math>\{\psi_j\}_{j=1}^{N_K}</math>(刻画系统状态的观测函数集合) |
| | * 复平面网格:<math>\{z_1,...,z_k\} \subset \mathbb{C}</math>(待评估的谱区域网格点) | | * 复平面网格:<math>\{z_1,...,z_k\} \subset \mathbb{C}</math>(待评估的谱区域网格点) |
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| 第478行: |
第479行: |
| | 本实验通过高斯迭代映射,证明 ResDMD 在处理复杂非线性动力学时的普适性,为后续高维系统的谱分析奠定方法基础。 | | 本实验通过高斯迭代映射,证明 ResDMD 在处理复杂非线性动力学时的普适性,为后续高维系统的谱分析奠定方法基础。 |
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| − | 高斯迭代映射是一类具有复杂非线性动力学行为的实值动力系统,其典型形式为<math>F(x) = \exp(-\alpha x^2) + \beta</math>,因分岔图呈现类似 “鼠标” 的特征而成为验证非线性算法的经典案例。该映射的非线性源于指数项<math>\exp(-\alpha x^2)</math>,当参数<math>\alpha</math>和<math>\beta</math>取特定值时,系统会表现出从周期运动到复杂分岔的过渡,其 Koopman 算子的谱结构包含离散特征值与潜在的连续谱成分,对算法的谱分辨能力提出挑战。
| + | 高斯迭代映射是一类具有复杂非线性动力学行为的实值动力系统,因分岔图呈现类似 “鼠标” 的特征而成为验证非线性算法的经典案例。该映射的非线性源于指数项<math>\exp(-\alpha x^2)</math>,当参数<math>\alpha</math>和<math>\beta</math>取特定值时,系统会表现出从周期运动到复杂分岔的过渡,其 Koopman 算子的谱结构包含离散特征值与潜在的连续谱成分,对算法的谱分辨能力提出挑战。 |
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| | 实验采用的高斯迭代映射定义为: | | 实验采用的高斯迭代映射定义为: |