Koopman运算符是无限维的运算符,可全球线性化非线性动态系统,使其光谱信息可用于理解动态。然而,Koopman运算符可以具有连续的光谱和无限维度的子空间,使得它们的光谱信息提供相当大的挑战。本文介绍了具有严格融合的数据驱动算法,用于从轨迹数据计算Koopman运算符的频谱信息。我们引入了残余动态模式分解(ResDMD),它提供了第一种用于计算普通Koopman运算符的Spectra和PseudtoStra的第一种方案,无需光谱污染。使用解析器操作员和RESDMD,我们还计算与测量保存动态系统相关的光谱度量的平滑近似。我们证明了我们的算法的显式收敛定理,即使计算连续频谱和离散频谱的密度,也可以实现高阶收敛即使是混沌系统。我们展示了在帐篷地图,高斯迭代地图,非线性摆,双摆,洛伦茨系统和11美元延长洛伦兹系统的算法。最后,我们为具有高维状态空间的动态系统提供了我们的算法的核化变体。这使我们能够计算与具有20,046维状态空间的蛋白质分子的动态相关的光谱度量,并计算出湍流流过空气的误差界限的非线性Koopman模式,其具有雷诺数为$> 10 ^ 5 $。一个295,122维的状态空间。
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