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在延迟坐标 <math>\mathbf{v}</math> 上,我们可以得到一个最佳拟合线性[[回归]]模型。一个很直接的做法是,我们可以对由 <math>\mathbf{H}</math> 的前 <math>p-1</math> 列和后 <math>p-1</math> 列组成的两个矩阵进行DMD估计。在实践中,学者建议对由 <math>\mathbf{V}</math> 的前 <math>p-1</math> 列和后 <math>p-1</math> 列组成的[[类似]]矩阵进行DMD估计,因为这样我们便可以在一个[[降维]]的特征空间中拟合系统的演化。
 
在延迟坐标 <math>\mathbf{v}</math> 上,我们可以得到一个最佳拟合线性[[回归]]模型。一个很直接的做法是,我们可以对由 <math>\mathbf{H}</math> 的前 <math>p-1</math> 列和后 <math>p-1</math> 列组成的两个矩阵进行DMD估计。在实践中,学者建议对由 <math>\mathbf{V}</math> 的前 <math>p-1</math> 列和后 <math>p-1</math> 列组成的[[类似]]矩阵进行DMD估计,因为这样我们便可以在一个[[降维]]的特征空间中拟合系统的演化。
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下面是关于 <math>\mathbf{V}</math> 中变量的线性[[回归]]模型,   
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'''输出:'''下面是关于 <math>\mathbf{V}</math> 中变量的线性[[回归]]模型,   
    
:<math>   
 
:<math>   
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