著者

大道 勇哉 五十嵐 康彦

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.25, no.1, pp.2-9, 2018-03-05 (Released:2018-05-07)

参考文献数

13

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多次元時系列データの中に潜む本質的な情報を取り出す手法として,動的モード分解と呼ばれる手法が注目されている.動的モード分解は流体解析の分野において提案された手法であるが,データの時空間的な特徴構造を抽出できるという利点から,今後さまざまな分野の研究において成果を生み出していくことが期待される.本稿では,動的モード分解の基本的なアルゴリズムと適用例について簡単に紹介する.