Kernel Based DMD

Repository metrics

Stars

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PR merge metrics

PR metrics pending (PR metrics pending)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

カーネルDMDの論文（arXiv:1411.2260）を研究し、DataDrivenDiffEq.jlフレームワーク内でアルゴリズムを実装してください。既存のDMD実装を理解し、カーネル法で拡張することから始めてください。

技術スタック

なし

領域

machine learning

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1週間超

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

調査が必要

前提条件

Julia

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

20