多维数据的，时不变koopman预测器的matlab代码

多维数据的时不变Koopman预测器的MATLAB代码与二维数据的代码类似，只需要将数据矩阵X和初始状态向量x0改为多维的形式即可。以下是一个简单的MATLAB代码示例：

%生成随机多维数据
n = 5; %数据维数
m = 100; %数据点数
X = rand(m, n);

%将数据中心化
X_mean = mean(X, 1);
X = X - repmat(X_mean, m, 1);

%计算Koopman算子
[U, S, V] = svd(X, 'econ');
A_koopman = U*V';

%设置时间步长和预测步数
dt = 0.1; %时间步长
T = 10; %预测步数

%构造初始状态向量
x0 = rand(n, 1);

%使用Koopman算子进行预测
for i = 1:T
    x0 = A_koopman*x0;
    x_pred(i,:) = x0';
end

%输出结果
t = 0:dt:dt*(T-1);
figure;
for i = 1:n
    subplot(n, 1, i);
    plot(t, x_pred(:,i), 'r--');
    xlabel('Time');
    ylabel(['Variable ', num2str(i)]);
end

上述代码中，我们首先生成了一个随机的多维数据矩阵X，然后计算了它的Koopman算子A_koopman。接着，我们设置了时间步长dt和预测步数T，构造了一个随机的初始状态向量x0，并使用Koopman算子进行预测。最后，我们将预测结果输出到图形中，并绘制了每个状态变量随时间变化的曲线。

请注意，此示例仅用于说明如何使用时不变Koopman预测器进行预测，实际应用中可能需要进行更复杂的数据处理和计算，并且预测效果可能受到多种因素的影响。