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添加27字节 、 2024年7月1日 (星期一)
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<math>x_{t+1}=f(x_t,u_t) </math>
 
<math>x_{t+1}=f(x_t,u_t) </math>
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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,
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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,对于一个离散系统,
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<math>\frac{dx}{dt}=\mathcal{A}(x) </math>
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<math>x_{t+1}=Ax_t </math>
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该关系的解可以通过如下表达式来构建
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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
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<math>x_t=\sum_{k=1}^n\phi_ke^{\omega_kt}b_k </math>
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<math>x(t)=\sum_{k=1}^n\phi_ke^{\omega_kt}b_k </math>
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<math>\frac{dx}{dt}=\mathcal{A}(x) </math>
    
===马尔可夫链的简化===
 
===马尔可夫链的简化===
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