大规模动力系统的来源非常广泛,包括电子电路,结构动力学和微电子力学系统等。大规模系统的模型降阶就是用一个相对很小的系统来近似最初的大规模系统。通过求解小系统,我们可以了解大系统的一些属性。上世纪末以来,模型降阶技术有了很大的发展。但是还有一些问题没有解决,例如基于Gramian 的模型降阶方法的实用性问题和奇异系统的HL2 范数最优模型降阶问题。在本项目中,我们准备解决这两个问题。此外,我们也考虑不精确矩阵-向量乘积和并行程序设计在模型降阶中的应用。
英文主题词Dynamical system; Model-order reduction; Moment matching; Gramian