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2 篇 koopman operator...
2 篇 learning nonline...
2 篇 nonlinear identi...

机构

1 篇 univ penn grasp ...

作者

1 篇 hsieh m. ani
1 篇 salam tahiya
1 篇 sznaier m.
1 篇 li alice kate

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2 篇 英文

检索条件"主题词=Learning Nonlinear Dynamics"

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详细简洁

排序：

Online Estimation of the Koopman Operator Using Fourier Features 5

Online Estimation of the Koopman Operator Using Fourier Feat...

引用

5th Annual Conference on learning for dynamics and Control

作者： Salam, Tahiya Li, Alice Kate Hsieh, M. Ani Univ Penn GRASP Lab Philadelphia PA 19104 USA

Transfer operators offer linear representations and global, physically meaningful features of nonlinear dynamical systems. Discovering transfer operators, such as the Koopman operator, require careful crafted dictionaries of observables, acting on states of the dynamical system. This is ad hoc and requires the full dataset for evaluation. In this paper, we offer an optimization scheme to allow joint learning of the observables and Koopman operator with online data. Our results show we are able to reconstruct the evolution and represent the global features of complex dynamical systems.

关键词： Koopman Operators learning nonlinear dynamics nonlinear Identification

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A Data Driven, Convex Optimization Approach to learning Koopman Operators 3

A Data Driven, Convex Optimization Approach to Learning Koop...

引用

3rd Annual Conference on learning for dynamics and Control (L4DC)

作者： Sznaier, M.

Koopman operators provide tractable means of learning linear approximations of non-linear dynamics. Many approaches have been proposed to find these operators, typically based upon approximations using an a-priori fixed class of models. However, choosing appropriate models and bounding the approximation error is far from trivial. Motivated by these difficulties, in this paper we propose an optimization based approach to learning Koopman operators from data. Our results show that the Koopman operator, the associated Hilbert space of observables and a suitable dictionary can be obtained by solving two rank-constrained semi-definite programs (SDP). While in principle these problems are NP-hard, the use of standard relaxations of rank leads to convex SDPs.

关键词： Koopman Operators learning nonlinear dynamics nonlinear Identification

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