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USE dmd predict wrong result

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
需要澄清
活跃度
停滞
技术栈
cpp
领域
data

调研方向

从 CAROM::DMD 对 takeSample、train、projectInitialCondition 和 predict 的调用开始，然后检查使用 IMQ 和 LS 选项的 getParametricDMD。使用提供的 snapshot 值重现报告的案例，并比较 600 秒和 18000 秒时的预测；完成的标准是解释或修正意外结果 116 和 -333。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

generator dmd 

for(auto fileName:fileNames)
    {

        std::vector<Eigen::MatrixXd> temp =utility.creatMedSingleSnapshot(ON_NODES,fileName,meshName,filedName,true);
        values.push_back(temp);

        int SizeData = temp.front().size();
        double dt = 600.;//600 second
        CAROM::DMD *dmd_u=new CAROM::DMD(SizeData,dt);

        for(int i = 0;i<temp.size();++i)
        {
            dmd_u->takeSample(values[index][i].data(),i*dt);
        }

        dmd_u->train(16);
        dmds.push_back(dmd_u);



        double flux = p[index].front();
        // double flux = 400.;
        std::shared_ptr< CAROM::Vector> param_vector(new CAROM::Vector(1, false));
        (*param_vector)(0) = flux;
        param_vectors.push_back(param_vector);



        index++;
    }

predict code

CAROM::DMD *dmd_u_p;
    CAROM::Vector desired_param(1, false);
    desired_param(0) = 70.;//load flux
    CAROM::getParametricDMD(dmd_u_p, param_vectors_ptr, dmds, &desired_param,
                            "IMQ", "LS", closest_rbf_val);

    std::unique_ptr<CAROM::Vector> init(new CAROM::Vector(5548,true));//FEM point size is 5548
    (*init)=20.;//init value
    dmd_u_p->projectInitialCondition(init.get());
    double predictTime = 18000.;
    auto value2 =dmd_u_p->predict(predictTime);

one point value in snapshot as follow: step time 6000

20
48.2409
60.205
65.475
67.8718
68.9871
69.5142
69.7658
69.8868
69.9451
69.9734
69.9871
69.9937
69.997
69.9985
69.9993
69.9996
69.9998
69.9999
70
70
70
70
70
70
70
70
70
70
70
70

when i predict 600s the value is 116 adn when i predict 18000s the value is -333. i don't konw why ?

主要语言
C++
星标
239
派生
48
30 天内没有已合并 PR

环境准备

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