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Christopher W Curtis1, D Jay Alford-Lago1,2, Erik Bollt3,4
1Department of Mathematics and Statistics, San Diego State University, San Diego, California 92182, USA.
本研究介绍了深度学习汉克尔DMD,这是一种创建从时间序列数据动态模型的新方法. 它增强了使用深度学习的动态模式分解 (DMD),以更好地捕捉复杂的,混乱的动态.
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