利用库伯曼算子传递不确定性
信息论
2024-07-30 v1 math.IT
摘要
本文提出了一种新方法，通过库伯曼算子（Koopman Operator, KO）来传递正在进行非线性动力学中的不确定性。直接使用库伯曼对系统解流的近似来传递概率密度函数，其中动力学被投影到一个良定义的基函数集合上。本文依据库伯曼算子既有的解析（Galerkin）与数值（EDMD）推导，推导了该预测技术，并通过最小二乘化简算法确保所提方法的递归性。
引用
@article{arxiv.2407.20170,
title = {Propagation of Uncertainty with the Koopman Operator},
author = {Simone Servadio and Giovanni Lavezzi and Christian Hofmann and Di Wu and Richard Linares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20170},
year = {2024}
}
备注
27th Conference of Information Fusion ID 14