カルマンフィルタによる動的モード分解とその発展

摘要

1.流体解析のための事前情報を整理した， a.現状では「低次元(ランク)化」「線形化」できる知見が一番使われている（今後さらなるPrior?) 2.拡張カルマンフィルタをモデル同定とノイズ除去に利用した.a.少数問題ではtisDMDと同程度の同定精度を保ちながら，ノイズ除去に成功したb.多数問題では、PODを前処理として利用することで， 少数問題と同じょうな結果が得られた3.オフラインで「状態空間最適DMD」を用いることでノイズレベル，真値，システムを予測できるようになりつつある.