We revisit the setting and the assumptions that underlie the methodology of Dynamic Mode Decomposition (DMD) in order to highlight caveats as well as potential measures of when the applicability is warranted.


翻译:我们重新审视动态模式分解方法所依据的设置和假设,以突出说明在何时需要适用时的警告和可能措施。

0
下载
关闭预览

相关内容

剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
54+阅读 · 2021年1月20日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月1日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员