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J-GLOBAL ID：201602219559470804   整理番号：16A0015227

動的モード分解法のカーネル法による拡張

著者 (3件)： 紅林亘 (青森大) ,  白坂将 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  中尾裕也 (東京工大 大学院情報理工学研究科)
資料名： Dynamics & Design Conference (CD-ROM)  (Dynamics & Design Conference (CD-ROM))
巻： 2015  ページ： ROMBUNNO.130  発行年： 2015年08月24日 
JST資料番号： L1497B  ISSN： 2424-2993  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,動的モード分解法(DMD法)のカーネル法による拡張を提案する。DMD法は力学系理論に基づいた時系列データのモード分解法であり,非線形なダイナミクスを持つ時系列データに対しても適用できることから,近年,流体力学や応用数学の分野で注目されている。しかし,DMD法には非常に高次元の時系列データを必要とするという欠点があり,この点がさまざまな応用において問題になる恐れがある。そこで我々は,カーネル法を用いてDMD法を拡張し,次元の低い時系列データの場合についてもロバストにモード分解が可能な手法を提案する。また,手法の妥当性を数値データによって検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *パターン認識 ,  流体力学 ,  高次元 ,  *ロバスト性 ,  検証 ,  *固有関数 ,  *非線形力学 ,  *モード分解 ,  応用数学 ,  *時系列データ ,  妥当性 ,  力学系理論
準シソーラス用語： *Kernel法

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： モード分解 ,  カーネル法 ,  拡張