智源社区 01月25日
从理论到实践:Koopman分析在非线性动力学中的前沿应用与挑战 | Koopman分析系列课程第六课
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兰岳恒教授的课程深入探讨了Koopman分析这一强大的数学工具在非线性动力学中的应用。该方法通过将非线性系统转化为线性框架进行解析,为解决复杂系统问题提供了新视角。课程涵盖了Koopman分析的基本概念、谱性质和动态模态分解,并通过Kuramoto模型、哈密顿动力学和气候动力学等实际案例,展示了其在识别关键模态、构建观测值和控制复杂动态行为中的应用。此外,课程还展望了Koopman分析与机器学习结合的潜力,为学员揭示了该领域的前沿进展。

💡Koopman分析核心:将非线性系统转化为线性框架进行解析,为复杂系统研究提供新视角和解决方案。

🔬课程内容:系统讲解Koopman分析的基本概念、谱性质与动态模态分解(DMD),并结合Kuramoto模型、哈密顿动力学及气候动力学等案例,深入剖析其应用。

🌍实际应用:展示Koopman分析在识别复杂系统关键模态、构建观测值及控制复杂动态行为中的潜力,并展望与机器学习结合的未来。

📚课程特色:适合理工科研究生或高年级本科生,以及对非线性动力学、数学建模、数学物理等领域感兴趣的跨学科研究者,提供理论与实践结合的深入学习机会。


导语


在人类对自然与工程系统的不断探索中,复杂系统的动态行为及其规律的发现始终是科学研究的核心问题之一。传统的状态空间方法虽然在研究简单系统时表现出色,但面对网络动力学、运动控制及气候系统等具有高度非线性和复杂动态特征的领域,其局限性逐渐显现。而 Koopman 分析作为一种突破性的数学工具,以其将非线性系统转化为线性框架进行解析的能力,为解决这些难题提供了崭新的视角和强有力的解决方案。在《Koopman分析在非线性动力学中的应用》系列课程第六节中,兰岳恒教授将于 1月25日(周六)14:00-16:00 通过深入浅出的讲解,带领大家探讨这一方法的核心逻辑与多领域应用。课程不仅涵盖 Kuramoto 模型、哈密顿动力学及气候动力学的实际案例,还将展望其在未来复杂系统研究中的潜力,为学员揭示这一领域最前沿的研究进展。


主题:Koopman算符在实际非线性体系中的应用




课程简介



Koopman 分析是一种强大的数学工具,其广泛应用于非线性动力学系统的研究,为复杂系统的解析与控制提供了全新视角。在本次课程中,兰岳恒教授将带领大家探索 Koopman 分析在实际应用中的核心技术及其广泛的应用领域。本课程将从基础理论出发,系统讲解 Koopman 分析的基本概念与方法,包括其谱性质、动态模态分解(DMD)等,帮助学员构建对非线性系统的线性化理解。在应用部分,课程将聚焦以下典型案例:Kuramoto 模型、哈密顿动力学、气候动力学。在具体案例的剖析中,课程还将探讨 Koopman 分析在识别复杂系统中的关键模态、构建观测值及控制复杂动态行为中的实际应用。同时,结合当前最前沿的研究热点,课程将展望 Koopman 分析与机器学习结合的潜力,探讨其在高维动态系统中的新兴挑战。





课程大纲



1. 引言

    介绍 Koopman 分析的基本理论框架,包括谱性质、动态模态分解(DMD)以及非线性系统的线性化方法。通过这些概念,为理解复杂系统的动力学行为奠定理论基础。

    探讨 Koopman 分析在网络动力学、哈密顿系统和气候动力学中的潜力,提供从理论到应用的清晰脉络。

2. 典型案例分析

    Kuramoto 模型:研究耦合振荡器的同步现象,分析相位动力学及相变行为;利用 Koopman 分析提取关键动态模态,量化系统的同步程度。

    哈密顿动力学:探讨通过哈密顿方程描述非线性系统的相空间结构;解析不变结构及动态特征,揭示本征函数和轨道拓扑的直接关系。

    气候动力学:基于年度温度变化和厄尔尼诺现象的分析,解读气候系统中的关键动力学模式;探索 Koopman 算符在预测气候异常和季风分布中的作用。

3. 扩展应用与未来挑战

    Koopman 分析在高维复杂系统中的推广,包括如何识别关键模态和构建有效观测值

    探讨 Koopman 分析与机器学习的结合潜力

    应用中的核心问题

涉及专业术语

Koopman Operator(Koopman算符)、Dynamic Mode Decomposition (DMD, 动态模态分解)、Kuramoto Model(Kuramoto模型)、Hamiltonian Dynamics(哈密顿动力学)、Kuramoto-Sivashinsky Equation(Kuramoto-Sivashinsky方程)、Eigenfunction(特征函数)、Spectral Properties(谱性质)、Energy Landscape(能量景观)、Machine Learning(机器学习)、Mode Identification(模态识别)、High-dimensional Systems(高维系统)




课程信息



课程主题:Koopman算符在符号动力学中的应用
课程时间:2025年1月25日(周六) 14:00-16:00

课程形式:腾讯会议(会议信息见群内通知);集智学园网站录播(3个工作日内上线)





课程主讲人



兰岳恒,北京邮电大学理学院教授,博士学位在佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)获得。先后在国内外多个著名大学学习和工作过,有丰富的学科交叉研究经历。主要从事非线性科学、统计物理、生物物理、复杂信息和智能系统等方面的研究工作,注重基本理论方法的发展和与实验紧密结合的应用。现为北京邮电大学“数学与信息网络”教育部重点实验室副主任,多次被邀请在国内外学术会议上报告自己的工作,同时担任期刊“理论物理通信”(Communications in Theoretical Physics)和“现代数学物理”(Modern Mathematical Physics)的编委,也是多个国际著名杂志的审稿人。发表学术论文100余篇,包括国际顶级杂志PRL, PNAS, Nature子刊论文多篇。



系列课程信息



课程适用对象

    理工科研究生或高年级本科生

    对非线性动力学、数学建模、数学物理或统计力学感兴趣。

    具备一定的微分方程、线性代数及计算基础。

对理论与实践结合感兴趣的跨学科研究者

    希望通过Koopman算子探索非线性系统在自己的研究方向中的应用。

具有探究精神的学生


课程证书

要想解开非线性动力学的奥秘并不简单,但前进的每一步,都值得我们欣喜。本系列课程,我们会进行严格的课堂管理,鼓励各位同学积极思考、讨论,希望能够通过本课程让同学们能对Koopman算符理论有深入的研究,并能进行相应的理论研究和应用实践。对于满足以下条件的同学,会发放实体证书,将选出3名优秀的同学每人赠送1件集智定制T恤。让我们共同开启一次苏格拉底式的课程吧。

课程证书发放标准:

    报名时间:2024年12月21日前报名的成员;

    参与课程直播:不低于80%,根据腾讯会议的在线时间进行统计;

    加分项:课程直播和课程微信群内积极提问;

    加分项:完成课程设置的任务;





报名须知



    课程形式:腾讯会议直播,集智学园网站录播。本系列课程不安排免费直播。

    课程周期:2024年12月21日-2025年1月25日,每周六下午2点-4点进行。

    课程定价:599元

扫码付费报名课程
课程链接:https://campus.swarma.org/course/5419?from=wechat

付费流程:

    扫码付费;

    课程页面添加学员登记表,添加助教微信入群;

    课程可开发票。


课程奖学金机制

在集智斑图网站(pattern.swarma.org)完成本课程体系下某个方向的总结文章或学习路径。经集智学园助教团队评定认可后,可作为一条贡献。一条贡献奖励200元奖学金,质量优异的内容,会有浮动奖励。

可参考:

付费报名课程后,联系助教微信申请课程助理。经沟通,成为正式课程助理,完成课程助理任务,在课程结束后退全额学费。

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