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【2h】

Model reduction, centering, and the Karhunen-Loeve expansion

机译:模型简化,对中和Karhunen-Loeve扩展

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摘要

We propose a new computationally efficient modeling method that captures a given translation symmetry in a system. To obtain a low order approximate system of ODEs, prior to performing a Karhunen Loeve expansion, we process the available data set using a “centering” procedure. This approach has been shown to be efficient in nonlinear scalar wave equations.
机译:我们提出了一种新的计算有效的建模方法,该方法可以捕获系统中给定的翻译对称性。为了获得ODE的低阶近似系统,在执行Karhunen Loeve扩展之前,我们使用“居中”过程处理可用数据集。在非线性标量波方程中,这种方法已被证明是有效的。

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