Auf der internationalen Konferenz „Mathematics of Data Science“ der Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) in Atlanta, USA, stellte das Center for Signal Analysis of Complex Systems (CCS) seine aktuellen Forschungsergebnisse zur Dynamischen Komponenten-Analyse (DyCA) vor. Prof. Christian Uhl präsentierte die neue Veröffentlichung, die gemeinsam mit Annika Stiehl und Nicolas Weeger entstanden ist, und führte in das zugehörige Softwarepaket ein. Die vorgestellte Methodik und die Software stießen auf großes Interesse und inspirierten zahlreiche neue Forschungsideen und potenzielle Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

DyCA ist ein innovativer Ansatz zur multivariaten Signaldekomposition und basiert – anders als traditionelle Methoden wie Hauptkomponentenanalyse (PCA), Unabhängigkeitsanalyse (ICA) und Dynamische Modenzerlegung (DMD) – auf dynamischen Systemen. Die Methode nutzt eine Kleinste-Quadrate-Anpassung des linearen Teils eines Differentialgleichungssystems und löst ein verallgemeinertes Eigenwertproblem, das auf Korrelationsmatrizen des Signals und dessen zeitverschobenen Versionen beruht.

Wir danken dem BMBF-Programm „Mathematik für Innovationen“ für die Förderung dieser Forschung, die als bedeutender Beitrag zur Analyse komplexer Datenstrukturen in verschiedensten Anwendungsfeldern betrachtet wird.