python动态模式分解。
pydmd的Python项目详细描述
pydmd是一个python包，它使用动态模式分解来简化基于时空相干结构的数据驱动模型。
动态模式分解（DMD）是Schmid开发的一种模型简化算法（见“数值和实验数据的动态模式分解”）。从那时起，它就成为分析非线性系统动力学的有力工具。dmd只依赖于高保真度的测量，如实验数据和数值模拟，因此它是一种无方程的算法。其受欢迎的另一个原因是，它没有对基础系统做出任何假设。参见kutz（'动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模'）了解算法及其与koopman算子分析（在koopman（'哈密顿系统和hilbert空间的变换'）中发起）的联系，以及计算流体动力学中的示例。
在过去几年中，为了处理噪声数据、大数据集或伪数据，出现了许多变体，如多分辨率dmd、压缩dmd、前向-后向dmd和高阶dmd等。
在pydmd中，我们使用用户友好的界面实现了上面提到的大多数变体。
由于模型的无方程性，该领域的研究在计算流体力学和结构力学中都在不断增长。
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