文献

J-GLOBAL ID：201702222357917464   整理番号：17A0667365

Koopmanと低空間次元を持つ動的データへの応用のための動的モード分解【Powered by NICT】

On Koopman and dynamic mode decompositions for application to dynamic data with low spatial dimension

著者 (4件)： Raak Fredrik (Department of Electrical Engineering, Kyoto University, Katsura, Nishikyo, 615-8510, Japan) ,  Susuki Yoshihiko (Department of Electrical Engineering, Kyoto University, Katsura, Nishikyo, 615-8510, Japan) ,  Mezic Igor (Department of Mechanical Engineering, University of California, Santa Barbara, 93116 United States) ,  Hikihara Takashi (Department of Electrical Engineering, Kyoto University, Katsura, Nishikyo, 615-8510, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CDC  ページ： 6485-6491  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的モード分解(DMD)は,近年注目のかなりの量を集めている。DMDの応用は,流体力学,建築物における熱動力学,電力系統などの範囲であった。いわゆるKoopman演算子との関連を明らかにし,DMDの変異体はKoopmanモード分解(KMD)と呼ばれている。多くの応用では,これらの技術は低次元系を導出するためにまたは単一周波数を持つ振動モードによりキャラクタライズされるコヒーレント動的構造を同定する試みとして使用されている。,データから導かれるシステムモデリングを通した応用を制御する高度に関連性をもつことになる。しかし,計算流体力学内よりも他の多くの利用において,動的データの空間次元,測定位置の数として定義,は低くなる,または一つの測定センサの場合に特異であった。,問題はDMD/KMDの異なる変異体がこの条件での文献研究で示唆された方法を生じた。本論文では,筆者らは,三種のDMD/KMDアルゴリズムを適用し実験データに,周波数のモードを同定するか評価し,データ窓のサンプリング周波数と時間的長さは分解にどのように影響するかを示した。アルゴリズムの新しい統一的解釈からの支援を得て結果を解釈した。いわゆるベクトルProny解析は,小さな空間次元に対し,良好に動作することが示されている,標準DMDは適切でなかった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  振動モード ,  計算流体力学 ,  電力系統 ,  *周波数 ,  コヒーレンス ,  センサ ,  低次元系 ,  流体力学 ,  文献調査 ,  ベクトル ,  熱力学
準シソーラス用語： サンプリング周波数 ,  システムモデリング ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K) ,  物体の周りの流れ  (BC02040N) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 次元 ,  応用 ,  モード分解