Las simulaciones de ecuaciones diferenciales parciales pueden producir grandes cantidades de datos. La transferencia de estos conjuntos de datos es muy lenta, por ejemplo, desde un superordenador externo a un centro de investigación local. En las últimas tres décadas se han propuesto y utilizado muchas técnicas de reducción de modelos. Dos de las técnicas más populares son la descomposición ortogonal adecuada y la descomposición de modo dinámico. La Descomposición Modal Dinámica No Uniforme (NU-DMD) es una de las técnicas más recientes, ya que fue introducida en 2015 por Guéniat et al. En este artículo, se explican en detalle las matemáticas de la NU-DMD y se describen tres versiones del algoritmo de la NU-DMD. Además, se realizaron diferentes experimentos numéricos con el NU-DMD para determinar su comportamiento con respecto a los errores, el uso de memoria y la eficiencia computacional. Se demostró que el NU-DMD podía reducir una simulación de advección-difusión al 6,0075% de su tamaño original de almacenamiento en memoria. El NU-DMD también se aplicó a una simulación de dinámica de fluidos computacional de un rotor de compresor de una sola etapa de la NASA, lo que dio como resultado un modelo reducido de la simulación (utilizando sólo tres de las cinco variables de simulación) que utilizó sólo alrededor del 4,67% del almacenamiento de la simulación completa con un porcentaje de error global del 8,90%. Se llegó a la conclusión de que el NU-DMD, si se utiliza adecuadamente, podría servir para reducir un modelo que utiliza 400 GB de memoria a un modelo que utiliza tan sólo 18,67 GB con menos del 9rror. Se sacaron otras conclusiones sobre la mejor manera de aplicar el NU-DMD.
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