Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD)

  • Steve Brunton
  • 2022-08-26
  • 21683
Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD)
  • ok logo

Скачать Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Physics-Informed Dynamic Mode Decomposition (PI-DMD)

In this video, Peter Baddoo from MIT (www.baddoo.co.uk) explains how physical laws can be integrated into the dynamic mode decomposition.


Title: Physics-informed dynamic mode decomposition (piDMD)
Authors: Peter J. Baddoo, Benjamin Herrmann, Beverley J. McKeon, J. Nathan Kutz, and Steven L. Brunton
Paper: https://arxiv.org/abs/2112.04307
Github: https://github.com/baddoo/piDMD


Abstract:
In this work, we demonstrate how physical principles -- such as symmetries, invariances, and conservation laws -- can be integrated into the dynamic mode decomposition (DMD). DMD is a widely-used data analysis technique that extracts low-rank modal structures and dynamics from high-dimensional measurements. However, DMD frequently produces models that are sensitive to noise, fail to generalize outside the training data, and violate basic physical laws. Our physics-informed DMD (piDMD) optimization, which may be formulated as a Procrustes problem, restricts the family of admissible models to a matrix manifold that respects the physical structure of the system. We focus on five fundamental physical principles -- conservation, self-adjointness, localization, causality, and shift-invariance -- and derive several closed-form solutions and efficient algorithms for the corresponding piDMD optimizations. With fewer degrees of freedom, piDMD models are less prone to overfitting, require less training data, and are often less computationally expensive to build than standard DMD models. We demonstrate piDMD on a range of challenging problems in the physical sciences, including energy-preserving fluid flow, travelling-wave systems, the Schrödinger equation, solute advection-diffusion, a system with causal dynamics, and three-dimensional transitional channel flow. In each case, piDMD significantly outperforms standard DMD in metrics such as spectral identification, state prediction, and estimation of optimal forcings and responses.

This video was produced at the University of Washington

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]