PyKoopman: A Python Package for Data-Driven Approximation of the Koopman Operator

要約

PyKoopman は、動的システムに関連付けられた Koopman 演算子のデータ駆動型近似のための Python パッケージです。
Koopman オペレーターは、非線形ダイナミクスの原理に基づいた線形埋め込みであり、線形システム理論を使用した強い非線形ダイナミクスの予測、推定、制御を容易にします。
特に、PyKoopman は、方程式を使用しない動的モード分解 (DMD) とそのバリアントに基づいて構築された非強制システムおよび作動システムのデータ駆動型システム識別ツールを提供します。
この研究では、Koopman 演算子の数学的基礎の簡単な説明、PyKoopman に実装された機能の概要とデモンストレーション (コード例付き)、ユーザーへの実践的なアドバイス、および PyKoopman の潜在的な拡張機能のリストを提供します。
ソフトウェアは http://github.com/dynamicslab/pykoopman から入手できます。

要約(オリジナル)

PyKoopman is a Python package for the data-driven approximation of the Koopman operator associated with a dynamical system. The Koopman operator is a principled linear embedding of nonlinear dynamics and facilitates the prediction, estimation, and control of strongly nonlinear dynamics using linear systems theory. In particular, PyKoopman provides tools for data-driven system identification for unforced and actuated systems that build on the equation-free dynamic mode decomposition (DMD) and its variants. In this work, we provide a brief description of the mathematical underpinnings of the Koopman operator, an overview and demonstration of the features implemented in PyKoopman (with code examples), practical advice for users, and a list of potential extensions to PyKoopman. Software is available at http://github.com/dynamicslab/pykoopman

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