La tecnica POD permette di ottenere modelli con un basso numero di variabili per dinamiche complesse. Può essere vista come un metodo di Galerkin per l'approssimazione spaziale costruita a partire da funzioni di base corrisipondenti alla soluzione del sistema fisico ad alcuni istanti di tempo fissati (gli snapshots). Poichè è possibile che gli snapshots siano tra di loro linearmente dipendenti non vengono scelti direttamente come base per la rappresentazione della soluzione. Si preferisce invece operare una decomposizione ai valori singolari (SVD) a partire dagli snapshots per ottenere delle autofunzioni generalizzate (linearmente indipendenti) che vengono scelte come base. Illustreremo i principali risultati legati a questa tecnica.