研究人员开发了一种方法，可以加速具有可逆轨迹的连续时间动力学系统的Koopman算子特征空间计算。通过从少数主特征函数构建多项式，可以生成更大的特征函数集，从而更准确地表示特定应用的观测值。该方法还解决了特征函数中局部或扩展的奇点问题，便于从碎片化数据中获得一致的全局表示，这对于多稳态系统和稀疏测量特别有用。 AI
影响 提供了一个新颖的数学框架，可以增强从复杂系统的碎片化数据中学习一致全局表示的能力。
排序理由 这是一篇学术论文，详细介绍了一种用于动力学系统的新数学方法。
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For continuous-time dynamical systems with reversible trajectories, the nowhere-vanishing eigenfunctions of the Koopman operator of the system form a multiplicative group. Here, we exploit this property to accelerate the systematic numerical computation of the eigenspaces of the …