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（SparsityPromotingDynamicModeDecomposition,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。这种方法将动态模态分解（Dynamic