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Koopman theory
Koopman theory
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新的DeepMDMD方法增强了动态系统预测能力
研究人员开发了一种名为深度嵌入乘法动态模式分解（DeepMDMD）的新方法，该方法将深度学习与库恩理论相结合。该方法在学习潜在坐标的同时严格执行代数约束，从而能够实现更稳定的预测，并更好地保留复杂动态系统中相干结构的完整性。与现有技术相比，该方法在处理高维和噪声数据方面表现出优越的性能。
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图学习方法增强了LEO巨型星座SDN的可扩展性
研究人员开发了一种新的软件定义网络（SDN）框架，用于管理低地球轨道（LEO）卫星巨型星座的巨大规模。该方法利用图神经网络（GNN）来模拟复杂的拓扑结构，并利用Koopman理论来线性化系统动力学。图Koopman自编码器（GKAE）预测轨道层内的行为，从而实现中央SDN控制器进行协调控制。在Starlink星座上的模拟显示，在模型占用空间较小的情况下，空间压缩和时间预测得到了显著改进。