算法：动态模式分解算法

1. 计算X₁的SVD，得线性算子A： $X_{1} = U Σ V^{†} \Rightarrow X_{2} = A U Σ V^{†} \Rightarrow A = X_{2} V Σ^{- 1} U^{†}$

2. 构造A的前r个特征的低秩近似A_r： $A_{r} \approx U_{r}^{†} A U_{r} = U_{r}^{†} X_{2} V_{r} Σ_{r}^{- 1}$

3. 对A_r特征分解： $A_{r} ω_{r} = Λ_{r} ω_{r}$

4. 构造r阶DMD特征向量 $Φ_{r}$ 以及初始系数： $Φ_{r} ≜ X_{2} V_{r} Σ_{r}^{- 1} ω_{r}$ ， $b_{r} = Φ_{r}^{+} x_{1}^{l a g}$

5. 以前r个特征提取x的模式并平均化： $x_{t}^{r} = \sum_{k = 1}^{r} ϕ_{k} \exp (σ_{k} t) b_{k} \Rightarrow x_{L}^{r}$