<div dir="ltr"><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><img alt="SDSU_CSRC Logo.jpg" width="534px" height="107px" src="cid:c2e28a54-775d-4998-8ed7-52540c8825e2"><br></div></div></div></div></div></div></div></div><div class="gmail_quote"><div><div><div><p><br></p><p><font size="4">DATE:  <br><b>Friday, February 25, 2022</b></font></p><p><br></p><div dir="ltr"><p></p><p></p><p><font size="4">TITLE:<br></font><b><font size="4">Dynamic Mode
Decomposition in Dynamical Systems II - Multiple and Missing Scales </font></b></p><p><b> </b></p><p><font size="4">TIME:  <br><b>3:30-4:30PM</b></font></p><p> <br></p><p><font size="4">LOCATION:<br><b>In Person - GMCS 314</b><br><span style="font-weight:bold">or<br>Join Zoom Meeting -  </span> <a href="https://sdsu.zoom.us/j/84471061245" target="_blank">https://SDSU.zoom.us/j/84471061245</a></font></p><p><br></p><p><font size="4">SPEAKER/BIO: <br><b>Christopher Curtis, Mathematics and Statistics, San Diego State University  </b></font>  <b> </b>   <b> </b> <b>   </b>  <b> </b>   <b>  </b></p><p><br></p><p><font size="4">ABSTRACT:<br>Much of applied
mathematics has seen a recent shift in focus towards analyzing and describing
measured time series as opposed to more traditional practices such as exploring
particular systems of equations. This reflects a modern reality in which
measurements are far easier to come by than more sophisticated mathematical
models. Therefore developing model free, data focused tools for dynamical
systems has become a major subject of much contemporary interest. We will
explore how one such tool, the Dynamic Mode Decomposition (DMD), can be coupled
with several other mathematical methods to facilitate sophisticated data
analysis and prediction without the need for model equations. First, by
incorporating wavelet analysis, we show how the DMD can be used to analyze and
ultimately predict complex multiscale ionospheric plasma dynamics. Then, using
the Mori-Zwanzig formalism of nonequilibrium statistical mechanics, we present
a method by which the DMD method can be extended to cope with missing data in a
physically consistent, yet still model free way.  While much of our work
is preliminary, it nevertheless shows a very promising future for the DMD as a
fundamental framework in building accurate and complex data based models which
should provide readily usable tools in a wide range of physically motivated
problem areas.</font><br><br></p></div><div dir="ltr"><p><font size="4">Host:<br><b>Ricardo Carretero</b></font></p></div><div><br></div><div><p><font size="4"><span style="font-weight:bold">Note:</span><span style="font-weight:bold"> </span>Videos of previous colloquium talks can be seen on the CSRC website in the colloquium archive section or on the <a href="https://www.youtube.com/channel/UCN0ZEztlmyDqG2pm-Rle_Eg/feed" target="_blank">CSRC YouTube page here</a>.</font></p><p><br><br><br></p></div></div><br></div><div><div></div></div></div><br>

<p></p>

-- <br>
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "CSRC Colloquium" group.<br>
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to <a href="mailto:csrc.colloquium+unsubscribe@sdsu.edu" target="_blank">csrc.colloquium+unsubscribe@sdsu.edu</a>.<br>
To view this discussion on the web visit <a href="https://groups.google.com/a/sdsu.edu/d/msgid/csrc.colloquium/ebd4825f-707f-47d0-94e2-539b3e5d2998n%40sdsu.edu?utm_medium=email&utm_source=footer" target="_blank">https://groups.google.com/a/sdsu.edu/d/msgid/csrc.colloquium/ebd4825f-707f-47d0-94e2-539b3e5d2998n%40sdsu.edu</a>.<br>
</div></div>