概率论与数理统计方法

概率论与数理统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华东理工大学出版社
作者:刘剑平
出品人:
页数:332
译者:
出版时间:2002-1-1
价格:33.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787562809975
丛书系列:
图书标签:
  • 概率论
  • 数理统计
  • 统计学
  • 高等数学
  • 概率统计
  • 数学
  • 理工科
  • 教材
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  • 理论
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具体描述

本书是根据高等学校工科数学课程教学指导委员会于1993年审定的“概率论与数理统计课程教学基本要求”,结会作者多年的教学实践经验编写而成的。全书由概率论、数理统计和随机过程三部分组成,包括了高等院校非数学专业及理科非数学专业的概率论和数理统计课程的全部内容。本书可作为高等院校工科各专业性及理科非数学专业本科生、专科生、研究生的教材,也可供科技工作者和工程技术人员阅读、参考。

本书由十章组成,内容有:随机事件及其概率,一维随机变量,多维随机变量,随机变量的数字特征,极限定理初步,数理统计的基本概念,假设检验和区间估计,回归分析,方差分析和正交试验设计,随机过程初步等。

全书力求简明扼要,避免繁琐,突出通俗性、直观性,通过配备涉及多种领域的例题,强调其应用性。为了便于教学,每章后配有精选的习题,书末还附有习题参考答案。

现代控制理论基础:系统建模与稳定性分析 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论的核心概念与应用,旨在为读者提供一个全面而扎实的理论基础,尤其侧重于工程实践中的系统建模、状态空间表示以及稳定性判据的掌握。我们力求以清晰、逻辑严密的数学框架,结合丰富的工程实例,构建起一个从经典控制到现代控制的平滑过渡。 第一部分:控制系统的基本概念与数学描述 本部分首先回顾了控制系统的基本构成要素,包括开环与闭环系统的区别,反馈控制的优势及其在工程中的重要性。我们强调了从物理系统到数学模型的抽象过程,这是现代控制理论的基石。 系统建模与描述: 详细阐述了描述线性时不变(LTI)系统的主要方法。重点介绍了微分方程模型的建立过程,特别是针对机电耦合系统、热力学系统和流体动力学系统的建模技巧。 状态空间表示法: 状态空间方法是现代控制理论的灵魂。本书系统地介绍了如何将高阶微分方程转化为一组一阶线性常微分方程组——状态空间方程。我们深入探讨了状态向量、状态方程 $dot{mathbf{x}}(t) = mathbf{A}mathbf{x}(t) + mathbf{B}mathbf{u}(t)$ 和输出方程 $mathbf{y}(t) = mathbf{C}mathbf{x}(t) + mathbf{D}mathbf{u}(t)$ 中各矩阵的物理意义和数学性质。 线性系统的性质分析: 讨论了系统的基本属性,如平衡点(静止点)的求解。在此基础上,引入了可控性和可观测性的概念。通过卡尔曼(Kalman)判据,读者将学会如何判断一个系统是否可以通过输入完全驱动到任意状态(可控性),以及是否可以通过输出完全推断出内部状态(可观测性)。这两个性质是设计有效控制律和状态观测器的前提。 第二部分:线性系统的分析与时间域响应 本部分聚焦于在时间域内对LTI系统动态行为的分析,这是理解系统性能的基础。 状态转移矩阵: 系统时间的解是状态转移矩阵 $mathbf{Phi}(t) = e^{mathbf{A}t}$ 的核心。本书不仅推导了矩阵指数的定义,还详细介绍了计算 $mathbf{Phi}(t)$ 的方法,包括利用对角化法、凯莱-哈密顿(Cayley-Hamilton)定理以及拉普拉斯逆变换法。这为求解零输入响应和零状态响应提供了精确的数学工具。 系统输入输出关系: 明确了在给定初始条件和输入 $mathbf{u}(t)$ 下,系统输出 $mathbf{y}(t)$ 的完整表达式,强调了卷积积分在连续时间系统解法中的作用。 时间响应特性: 虽然控制性能指标更多地在频域讨论,但时间域的瞬态响应分析不可或缺。我们分析了单位阶跃输入下的超调量、上升时间、沉越时间和调节时间等关键指标,并将其与系统特征根(极点)的位置联系起来。 第三部分:现代控制器的设计与极点配置 如何设计控制器以满足特定的性能要求,是控制工程的核心任务。本章将重点介绍基于状态反馈的设计方法。 反馈原理: 阐述了状态反馈控制 $mathbf{u} = -mathbf{K}mathbf{x} + mathbf{r}$ 的基本思想,即将系统的动态特性转移到由闭环矩阵 $mathbf{A}_{ ext{cl}} = mathbf{A} - mathbf{B}mathbf{K}$ 所决定的新系统上。 极点配置(Pole Placement): 基于系统的可控性,本节详细介绍了如何通过选择合适的反馈增益矩阵 $mathbf{K}$ 来将闭环系统的特征值(极点)任意配置到复平面的期望位置,从而达到期望的瞬态响应速度和阻尼特性。我们将使用 Ackermann 公式进行具体设计演示。 状态观测器的设计: 实际工程中,状态变量往往无法直接测量。因此,需要设计一个“观察者”来估计状态。本书深入介绍了观测器的原理,特别是李昂(Luenberger)观测器的设计。我们展示了如何利用系统的可观测性,通过选择增益矩阵 $mathbf{L}$ 来使估计误差以期望的速率衰减。 综合控制律: 最后,我们将状态反馈控制器和状态观测器结合起来,形成了状态观测型反馈控制器(即带有观测器的全状态反馈)。我们证明了在分离原理(Separation Principle)下,控制器和观测器的设计可以独立进行,从而得到完整的闭环系统设计方案。 第四部分:系统稳定性理论——李雅普诺夫方法 稳定性是控制系统设计中首要考虑的因素。本书摒弃了仅依赖特征根符号的经典方法,转而深入研究更具普适性的李雅普诺夫稳定性理论,特别适用于非线性系统。 稳定性的严格定义: 详细区分了李雅普诺夫意义下的稳定性、渐近稳定性和指数稳定性。 李雅普诺夫直接法: 这是稳定性分析的强大工具。我们详细解释了如何构造一个标量李雅普诺夫函数 $V(mathbf{x})$,并利用其对时间的导数 $dot{V}(mathbf{x})$ 的正定性来判断系统的稳定性。我们还将介绍对线性系统的应用,即李雅普诺夫方程 $mathbf{A}^Tmathbf{P} + mathbf{P}mathbf{A} = -mathbf{Q}$ 的求解,以判别系统的稳定性。 应用与局限: 讨论了李雅普诺夫方法在判断非线性系统局部稳定性方面的优越性,同时也指出了寻找合适的李雅普诺夫函数在实践中的挑战。 全书内容严谨,数学推导详尽,旨在培养读者运用现代控制理论的分析和设计能力,为进一步学习鲁棒控制、最优控制和非线性控制打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

第一章 随机事件及其概率
第二章 一维随机变量
第三章 多维随机变量
第四章 随机变量的数字特征
第五章 极限定理初步
第六章 数理统计的基本概念
第七章 假设检验和区间估计
第八章 回归分析
第九章 方差分析和正交试验设计
第十章 随机过程初步
习题答案
附录
文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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如果说前面对理论的铺垫是温和的,那么在涉及实际案例分析和软件应用的部分,这本书的风格则变得异常果断和高效。它并没有满足于纸上谈兵,而是非常务实地引入了多个主流统计软件包的使用指南。清晰的步骤说明,配合上屏幕截图,即便是对编程或数据处理不甚熟悉的人,也能很快上手进行基础的数据模拟和假设检验。我记得有一次为了完成一个复杂的回归分析项目,我被一个特定的参数估计方法卡住了,翻阅其他参考书都没有找到满意的解释。最终,我在这本书的附录部分,找到了针对该方法的详细算法描述和对应的代码片段,作者甚至对不同算法在计算效率上的权衡也做了简要的对比。这种对实践细节的关注,使得这本书从一本纯粹的理论参考书,升级成了能够直接指导科研工作的工具书,对于需要快速将知识转化为生产力的读者来说,价值不可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识体系构建得极其严谨,逻辑链条几乎是无懈可击的。它没有那种为了凑字数而堆砌的冗余内容,每一个定理的引入、每一步证明的展开,都像是精密机械中不可或缺的一个齿轮,紧密配合着整体的运转。对于我这种有一定数学基础,追求深度理解的读者来说,这种结构上的高度一致性是至关重要的。我特别注意到了作者在证明过程中对“前提条件”的反复强调,这在很多教材中是被简化或忽略的。例如,在讲解中心极限定理的适用范围时,作者细致地分析了样本独立性和同分布性对收敛速度的影响,这让我对统计推断的可靠性有了更深刻的认识——很多时候,我们对结果的信心,源于对前提条件的严格遵守。这本书不是那种读完就忘的快餐读物,它的结构会迫使你思考“为什么是这样”,而不是仅仅停留在“它是这样”的层面,这才是真正有价值的学术训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式,可以说是将“晦涩”这个词汇彻底解构了。很多其他统计学著作在引入随机变量或期望值概念时,往往上来就是一连串的公理和抽象定义,让人望而生畏。然而,这位作者似乎深谙初学者的心理困境,他总是先从一些非常贴近生活、甚至有些“接地气”的例子入手,比如抛硬币的频率、天气变化的概率模型,甚至是股票市场的波动模拟。通过这些生动的场景,读者可以很自然地建立起对抽象概念的直观理解。这种“先体验,后理论”的教学路径,大大降低了学习曲线的陡峭程度。我尤其欣赏其中对贝叶斯方法的阐释,作者没有急于展示复杂的积分运算,而是用了大量的篇幅去解释“先验信息”和“后验修正”在实际决策中的价值。读完相关章节,我甚至能开始用这种思维框架去审视日常生活中遇到的各种不确定性问题,这已经超越了纯粹的数学学习范畴,进入了应用哲学的层面。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的,还有这本书在跨学科视野上的开拓性。它不仅仅局限于传统的概率论和数理统计的范畴,而是巧妙地融入了现代科学研究中的许多前沿视角。比如,在讨论随机过程时,它并没有停留在马尔可夫链的简单介绍,而是拓展到了时间序列分析的基础概念,并提及了它们在金融计量和生物信息学中的潜在应用。这种“立足经典,展望未来”的处理方式,让人感觉自己正在学习的知识体系是鲜活的、具有生命力的,而不是被锁在历史中的教条。在章节末尾的“延伸阅读”推荐部分,作者也展现了广阔的学术视野,他推荐的文献涵盖了从经典的费希尔论文到近些年关于大数据背景下统计方法局限性的讨论。这引导我形成了一种批判性阅读的习惯,认识到任何数学模型都有其适用的边界,这种开放的心态,比掌握任何单一的公式都来得宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮,那种沉稳的深蓝色调,配上烫金的书名,立刻就给人一种专业而严谨的学术气息。我记得我是在一个寒冷的冬夜,刚下完一场雪后,在一家老旧的书店角落里偶然发现它的。书页的纸张质地非常上乘,摸起来有一种温润的触感,即便长时间翻阅,也不会觉得刺眼或疲惫。更让我欣赏的是它的排版,字体大小和行间距的拿捏恰到好处,使得那些复杂的公式和定理看起来不再是密密麻麻的“天书”,而是有条理地呈现在眼前。特别是那些重要的定义和推论,通常会用不同的字重或边框突出显示,这种细致入微的设计,极大地提升了阅读体验。每次捧起它,都感觉像是在和一位经验丰富、治学严谨的导师进行一场对话,它不仅仅是一本教材,更像是一件精心制作的工艺品,体现了出版方对知识传播的尊重与用心。我对这种内外兼修的书籍总是抱有好感,因为它让我相信,内容本身也必然是经过了精雕细琢的。

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