利用相干结构着色识别与流动轨迹相关的个体相干集合
流体动力学
2017-10-11 v1 动力系统
机器学习
摘要
我们提出了一种方法，即使在只有稀疏粒子轨迹数据可用的情况下，也能识别与个体拉格朗日流动轨迹相关的相干结构。该方法基于谱图论技术，利用相干结构着色向量和相关的特征向量，分析所选参考轨迹与流场中其他示踪轨迹在高维特征空间中的距离。通过在层次聚类中分析这一距离度量，可以识别出参考粒子所属的相干结构。该算法在典型的非定常流动中成功识别出了不同复杂度的相干结构。此外，该方法能够评估相关结构相对于周围流动的相对相干性。尽管该方法在此以流体流动运动学为背景进行演示，但其方法的普适性使其具有潜在的应用可能，可应用于动力系统中的其他无监督聚类问题，如神经元活动、基因表达或社交网络。
引用
@article{arxiv.1708.05757,
title = {Identification of individual coherent sets associated with flow trajectories using Coherent Structure Coloring},
author = {Kristy L. Schlueter-Kuck and John O. Dabiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.05757},
year = {2017}
}
备注
In press at Chaos