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最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
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出版物标题 E-ISSN OA 状态 ACM / IMS 数据科学杂志 2831-3194 黄金 OA ACM 计算调查 1557-7341 混合 OA ACM 进展 2153-2192 混合 OA ACM 实验算法杂志 1084-6654 混合 OA ACM 自动交通系统杂志 2833-0528 混合 OA ACM 计算与可持续社会杂志 2834-5533 混合 OA ACM 计算系统新兴技术杂志 1550-4840 混合 OA ACM 负责任计算杂志 2832-0565 混合 OA ACM 无障碍计算学报 1936-7236 混合 OA ACM 算法学报 1549-6333 混合 OA ACM 应用感知学报 1544-3965 混合 OA ACM 建筑与代码优化 1544-3973 Gold OA ACM 亚洲和低资源语言信息处理学报 2375-4702 混合 OA ACM 自主和自适应系统学报 1556-4703 混合 OA ACM 计算理论学报 1942-3462 混合 OA ACM 计算逻辑学报 1557-945X 混合 OA ACM 计算机系统学报 1557-7333 混合 OA ACM 人机交互学报 1557-7325 混合 OA ACM 计算教育学报 1946-6226 混合 OA ACM 医疗计算学报 2637-8051 混合 OA ACM 网络物理系统学报 2378-9638 混合 OA ACM 数据库系统学报 1557-4644 混合 OA ACM 电子系统设计自动化学报1557-7309 混合 OA ACM 经济学与计算学报 2167-8383 混合 OA ACM 嵌入式计算系统学报 1558-3465 混合 OA ACM 进化学习与优化学报 2688-3007 混合 OA ACM 图形学报 1557-7368 混合 OA ACM 人机交互学报 2573-9522 Gold OA ACM 信息系统学报 1558-2868 混合 OA ACM 智能系统与技术学报 2157-6912 混合 OA ACM 交互式智能系统学报 2160-6463 混合 OA ACM 物联网学报 2577-6207 混合 OA ACM 互联网技术学报 1557-6051 混合 OA ACM 数据知识发现学报 1556-472X 混合 OA ACM管理信息系统 2158-6578 混合 OA ACM 数学软件学报 1557-7295 混合 OA ACM 建模与计算机仿真学报 1558-1195 混合 OA ACM 计算系统建模与性能评估学报 2376-3647 混合 OA ACM 多媒体计算、通信与应用学报 1551-6865 混合 OA ACM 并行计算学报 2329-4957 混合 OA ACM 隐私与安全学报 2471-2574 混合 OA ACM 概率机器学习学报 2836-8924 黄金 OA ACM 编程语言与系统学报 1558-4593 黄金 OA
控制 - 连接koopman建模：
[11] D. Bruder，X。Fun和R. Vasudevan，“双线性Koopman实现的优势在具有未知动态的系统的建模和控制中”，IEEE机器人和自动化信，第6卷，第3页，第4369-4376页，7月（2021年）。
koopman的解释和分析加密系统
公钥密码系统依赖于计算上的困难问题，用于安全性，传统上使用数字理论方法进行了分析。在本文中，我们通过查看Di-Hellman密钥交换和激烈的Shamir-Adleman Cryptosystem作为非线性动力学系统来介绍有关密码系统的新颖观点。通过应用Koopman理论，我们将这些动力学系统转换为更高维空间，并在分析上得出等效的纯线性系统。此公式使我们能够通过直接操纵来重建密码系统的秘密整数，从而利用可用于线性系统分析的工具。此外，我们在达到完美精确度所需的最小提升尺寸上建立了上限。我们在所需的举重维度上的结果与蛮力攻击的棘手性一致。为了展示我们的方法的潜力，我们在发现与现有结果之间建立了联系。此外，我们将此方法扩展到数据驱动的上下文，其中Koopman表示从密码系统的数据样本中学到了。
Willems的非线性系统的基本引理，带有Koopman线性嵌入
摘要 - Koopman操作员理论和Willems的典型诱饵都可以为非线性系统提供（近似）数据驱动的线性表示。但是，为Koopman操作员选择提升功能是具有挑战性的，并且来自Willems的基本引理中数据驱动模型的质量无法保证对上的非线性系统。在本文中，我们将Willems的基本引理扩展到接受Koopman线性嵌入的一类非线性系统。我们首先表征非线性系统的轨迹空间与其Koopman线性嵌入的关系之间的关系。然后，我们证明了Koopman线性嵌入的轨迹空间可以通过非线性系统的丰富轨迹的线性组合形成。结合这两个结果会导致非线性系统的数据驱动表示，该系统绕过了对提升函数的需求，从而消除了相关的偏差误差。我们的结果表明，轨迹库的宽度（更多轨迹）和深度（较长的轨迹）对于确保数据驱动模型的准确性很重要。
20241106_EU_COERATIVE RESSIDES
•Horizon-HLTH-2025-01-Disease-01：随机对照试验，用于测试噬菌体治疗的安全性和疗效用于治疗抗生素耐药细菌感染的疗效•Horizon-HLTH-2025-01-DISESE-02：促进精神，行为，行为式和神经模型的创新干预措施： HORIZON-HLTH-2025-01-DISEASE-03: Development of antibodies and antibody- derived proteins for the prevention and treatment of infectious diseases with epidemic potential • HORIZON-HLTH-2025-01-DISEASE-04: Leveraging artificial intelligence for pandemic preparedness and response • HORIZON-HLTH-2025-01-DISEASE-05: Support for the functioning of the Global Research传染病准备协作（GLOPID-R）•Horizon-HLTH-2025-01-Disease-06：实施研究涉及在非可接触性疾病（GACD）
通过Koopman Control家族对非线性控制系统进行建模：通用形式和子空间不变性接近
本文介绍了Koopman Control家族（KCF），这是一个用于建模通用（不一定是控制效果）离散时间非线性控制系统的数学框架，目的是为在具有输入的系统中使用基于Koopman的方法提供可靠的理论基础。我们证明，KCF的概念捕获了非线性控制系统在（潜在无限维）功能空间上的行为。通过在KCF下采用广义的子空间不变性概念，我们为有限维模型建立了通用形式，该模型涵盖了常用的线性，双线性和线性切换模型作为特定实例。如果在KCF下子空间不变的情况下，我们提出了一种以一般形式近似模型的方法，并使用不变性接近概念来表征模型的准确性。我们结束了讨论所提出的框架如何自然地借给控制系统的数据驱动建模。
机器人学习中的Koopman操作员
摘要 - Koopman操作员理论提供了严格的动力学处理，并已成为一种强大的建模和基于学习的控制方法，从而实现了在机器人技术各个领域的重要进步。由于其能够代表非线性动力学作为线性操作员，Koopman理论提供了一种新鲜的镜头，可以通过它来理解和应对复杂机器人系统的建模和控制。此外，它可以启用增量更新，并且在计算上是廉价的，使其对实时应用程序和在线积极学习特别有吸引力。本评论全面介绍了有关跨机器人技术领域的Koopman操作员理论的最新研究结果，包括空中，腿部，轮子，水下，软体和操纵器机器人技术。更重要的是，它提供了实用的教程，以帮助新用户开始，并提供更高级的主题的论文，从而导致对未来的方向和开放研究问题的前景。综上所述，这些提供了对Koopman理论的潜在演变的见解，该理论应用于机器人技术领域。
通过结构功能耦合的神经库普曼算子理解大脑动力学
摘要：神经科学的基本问题是理解解剖结构如何支持大脑功能的工作机制，以及显著的功能波动如何引发普遍存在的行为。我们在系统辨识领域提出了这个逆问题，其中我们使用几何散射变换（GST）来模拟结构-功能耦合，并使用神经库普曼算子来揭示底层复杂系统的动态机制。首先，使用GST通过将大脑活动的代理信号投射到受大脑中连接模式几何约束的神经流形中来构建测量集合。然后，我们寻求找到一个库普曼算子，以相对简单的线性映射阐明部分观察和行为结果之间的复杂关系，这使我们能够理解控制系统中的功能动力学。此外，我们将 GST 和 Koopman 算子集成到端到端深度神经网络中，从而生成具有数学保证的可解释大脑动力学模型。通过对人类连接组项目-衰老 (HCP- A) 数据集进行的严格实验，我们的方法在认知任务分类中表现出最先进的性能，超越了现有基准。更重要的是，我们的方法在使用机器学习方法揭示大脑动力学的新见解方面显示出巨大的潜力。