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J-GLOBAL ID：202202285053157248   整理番号：22A1148004

複雑ダイナミクスの作用素論的データ解析に関する最近の展開

Recent Advances in Operator-Theoretic Data Analysis of Complex Dynamics

著者 (2件)： 河原吉伸 (九大 マス・フォア・インダストリ研) ,  河原吉伸 (理研 革新知能統合研究セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 419(IBISML2021 30-48)  ページ： 35-36 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： 複合系 ,  力学系 ,  *動力学 ,  *関数解析 ,  *データ解析 ,  モード解析 ,  分解 ,  非線形力学 ,  技術展望
準シソーラス用語： ダイナミクス ,  モード分解 ,  作用素論 ,  非線形動力学 ,  複雑系

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  数理物理学  (BA03000W)

引用文献 (42件)：

• T. Bito, M. Hiraoka, and Y. Kawahara. Learning with coherence patterns in multivariate time-series data via dynamic mode decomposition. In Proc. of the 2019 Int’l Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN’19), number 19278, 2019.
• M. Budisić, R. Mohr, and I. Mezić. Applied koopmanism. Chaos,22:047510, 2012.
• K.K. Chen, J.H. Tu, and C.W. Rowley. Variants of dynamic mode decomposition: Boundary condition, koopman, and fourier analyses. Journal of Nonlinear Science, 22:887-915, 2012.
• K. Fujii, Y. Inaba, and Y. Kawahara. Koopman spectral kernels for comparing complex dynamics: Application to multiagent sport plays. In Proc. of the 2017 European Conf. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD’17), pages 127-139, 2017.
• K. Fujii and Y. Kawahara. Dynamic mode decomposition with vector-valued reproducing kernels for extracting dynamical structures among observables. Neural Networks, 117:94-103, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： ダイナミクス ,  作用素論 ,  データ解析 ,  展開