odmd: 线上与滑动窗口动态模式分解的Python/Matlab开发（线上DMD与窗体DMD）
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简介：
该Python软件包支持执行在线动态模式分解和滑动窗体动态模式分解的算法开发。用户可通过以下命令安装最新版本：`pip install --upgrade odmd`。
本算法已实现其一种变体，可高效地进行数据驱动的实时模型训练与系统控制（请参考官方文档以获取完整代码）。
研究表明，该算法在流分离控制方面表现优异，请访问[链接]获取详细技术资料。
我们通过以下二维线性时变系统展示了算法的应用场景：
对于给定的2D时变动态系统：
$$
\frac{dx}{dt} = A(t)x
$$
其中，$x = [x_1, x_2]^T$，矩阵$A(t)$定义为：
$$
A(t) = \begin{bmatrix}
0 & w(t) \\
-w(t) & 0
\end{bmatrix}, \quad w(t) = 1 + \varepsilon t,\ \varepsilon=0.1。
$$
此时，$A(t)$的慢时变特征向量为纯虚数形式：$\pm j(1 + 0.1t)$。该算法通过学习系统动态模型实现了对流分离控制效果显著。
在实际应用中，我们可将此算法用于训练系统模型。更多信息请访问[链接]以获取详细技术资料。
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