在数据驱动分析领域，从复杂流体流动中提取有意义的模式一直是一个重大挑战。稀疏促进动态模态分解（Sparsity Promoting Dynamic Mode Decomposition, SPDMD）提供了一种有效方法，能够揭示最主要的特征，同时去除冗余信息，从而实现更高效和更具洞察力的分解。

Fiber laser mode decomposition represents a pivotal advancement in optical science, enabling the separation of composite light beams into their constituent eigenmodes. By breaking down the complex ...