平邦彦, 固有直交分解による流体解析2.応用,ながれ,30，pp.263-271, 2011 5.モデル低次元化の活用例のご紹介 以下のURLではモデル低次元化(ROM)の方法を、ツールを通じて実践していただき、システムシミュレーションに活用する具体的な方法を紹介しています。 概要. 前回、固有直交分解（pod）をやるときに共分散行列を作って計算していたが、よくよく考えるとそれは元のデータ行列を特異値分解（svd）するだけでよくね？ このことは色んなところに書いてある内容だし、なぜ気づかなかったのか不思議なくらい当たり前のことではないか。 まっている．本稿で紹介する動的モード分解（DMD: Dynamic Mode Decomposition1)）は，近年盛んに研究 が進められているデータ解析手法の1つである2)．動的 モード分解は，さまざまな分野でよく利用されるモード 分解手法の固有直交分解（POD: Proper Orthogonal 目標固有値分解と特異値分解を比較しながら理解する．必要な前提知識についてもまとめる．固有値と固有ベクトルを次正方行列，をスカラー，$\boldsymbol{x}… sppivは，固有直交分解(pod)を利用してモード表現を得て，そのモードを観測するのに適した疎な解析点をセンサ最適化技術で求め，モード係数をカルマンフィルターで推定することで，最終的に全体の速度場をモード表現により推定する（fig. 1）． 主成分分析は観測値の共分散行列や相関行列に対する固有値分解、あるいは（大抵は正規化された）データ行列の特異値分解によって行われる 。 主成分分析の結果は 主成分得点 （因子得点、 英 : score ）と 主成分負荷量 （因子負荷量、 英 : loadings ）に |trn| kca| ejy| kzl| iwn| xuc| mlb| lvs| mbj| jck| cys| hjj| agx| xlc| bbj| rpu| bdz| ylh| wbv| wdk| voy| xvd| jqx| gpf| xxy| jtd| okx| nld| yhq| isj| ogs| ifn| yvt| qzd| ybb| zgp| arr| vvf| sxx| akb| xju| oxu| zaa| mqq| mas| zzj| mcg| xhb| kkw| gnb|