具体描述
本书从教学实践出发，着重于电子线路的模型分析、仿真及应用设计方法。全书共分8章，分别讲述了电子线路基本元器件的工作原理、模型分析、电路结构和参数分析；集成运算放大电路的分析、模拟信号处理电路的仿真分析、功率电路的仿真分析。
本书可作为高等院校电子信息类等相关专业的模拟电子线路、模拟电子技术等课程的教材。
本书介绍了电子线路分析和设计所需要的基本概念，包括信号和系统分析的方法和概念，以及仿真工具应用中的相关技术概念。
另外还详细介绍了电子线路模型分析和仿真，并以放大器电路、振荡器电路、模拟信号运算电路、滤波电路、信号交换电路、开关电路、交流功率放大电路为实例进行了详细讲述。
本书特点：本书以元器件和电路的分析模型及仿真为主线，以模拟分析和仿真为基本工具，比较全面地介绍了通过仿真实验研究电子线路的方法。同时，还指出理论分析对仿真研究的重要指导意义。
复杂系统建模与优化方法研究 图书简介 本书深入探讨了复杂系统建模的理论基础、主流方法及其在工程实践中的应用。随着科学技术的飞速发展，越来越多的系统展现出高度的非线性、时变性、多尺度耦合以及内在的不确定性，传统的线性或简化模型已难以准确描述和预测这些系统的行为。因此，发展一套系统、全面的复杂系统建模与优化策略，成为现代工程科学与决策科学中的关键挑战。 本书旨在为研究人员、高级工程技术人员以及相关领域的硕士、博士研究生提供一本兼具理论深度与实践指导意义的参考读物。内容组织上，我们力求构建一个从基础理论到前沿应用的清晰逻辑框架，确保读者能够系统地掌握从系统识别、模型构建到性能优化的全过程。 第一部分：复杂系统基础理论与建模范式 本部分首先对复杂系统的内涵、特征进行界定，并回顾了经典系统科学的演进历程。重点阐述了从牛顿力学到混沌理论、耗散结构理论等一系列奠定现代复杂性科学基础的理论基石。 系统思维与复杂性度量： 详细分析了系统整体性、涌现性、自组织性等核心概念，并引入了信息熵、李雅普诺夫指数等量化复杂度的指标体系。 多尺度建模： 复杂系统通常存在不同时间尺度和空间尺度的相互作用。本章系统介绍了如何利用多尺度方法，如均化法（Homogenization）、多尺度有限元（MSFEM）以及基于粗粒化（Coarse-Graining）的建模技术，以实现跨尺度的信息传递与耦合分析。 不确定性描述： 真实世界的复杂系统充满随机性和不确定性。本书深入讲解了概率论、随机过程理论在系统建模中的应用，并重点介绍了非概率不确定性（如模糊集、证据理论Dempster-Shafer理论）如何更有效地描述专家知识和信息缺失带来的不确定性。 网络化系统视角： 现代复杂系统多表现为大规模互联的网络结构。我们将网络科学的工具——如图论、小世界网络、无标度网络模型——融入系统建模框架，分析网络拓扑结构如何影响系统的鲁棒性、同步性和信息传播效率。 第二部分：先进建模技术与方法 本部分聚焦于处理高维、非线性和大数据驱动型系统的具体建模技术。这些方法是构建高精度、高预测能力的复杂系统模型的核心工具。 基于数据驱动的系统识别： 针对难以建立精确物理模型的情形，本书详细介绍了系统辨识的现代方法。包括子空间辨识（Subspace Identification）、非线性预测变换（NLPID）以及如何利用核方法（如核主成分分析KPCA）来揭示高维数据背后的内在低维结构。 混合建模（Hybrid Modeling）： 许多工程系统兼具已知的物理规律和未知的动态行为。本书系统阐述了如何将第一性原理模型（白盒模型）与数据驱动模型（黑盒模型）进行有效融合，构建出兼具物理可解释性和高拟合精度的混合模型。特别关注于状态空间表示在混合模型结构设计中的应用。 智能计算在建模中的应用： 讨论了人工神经网络（ANN）、深度学习（如LSTM、GRU）在时序预测和系统状态估计中的前沿应用。同时，本书也探讨了如何将进化算法（如遗传算法、粒子群优化）与模型结构搜索相结合，实现模型的自动化构建与参数优化。 基于代理模型的构建与验证： 针对高保真仿真耗时巨大的复杂系统（如流体力学、材料科学中的高精度模拟），本书详细介绍了如何使用响应面法（RSM）、高斯过程回归（Kriging）等方法构建高效的代理模型，以支持快速的参数空间探索和优化。 第三部分：复杂系统优化与控制策略 成功建模之后，关键在于如何利用模型对系统进行有效的分析、控制和优化，以实现特定的性能目标。 全局优化算法： 复杂系统的目标函数通常是多峰的、非凸的，传统的梯度下降法易陷入局部最优。本章深入解析了适应复杂优化场景的全局优化算法，包括模拟退火（SA）、差分进化（DE）以及基于群体的蜂群优化（ACO）等，并探讨了多目标优化（Pareto前沿）的求解方法。 鲁棒优化与容错控制： 面对系统参数的微小波动或外部干扰，如何设计出具有高鲁棒性的控制器或优化方案至关重要。本书详细讲解了区间不确定性下的鲁棒优化框架，以及$mathcal{H}_{infty}$控制理论和$H_{2}$控制理论在确保系统性能上下界方面的应用。 强化学习在动态优化中的应用： 探讨了如何将深度强化学习（DRL）框架应用于复杂系统的在线决策与控制问题。侧重于如何设计奖励函数（Reward Function）以准确反映复杂系统的长期性能指标，以及如何处理高维观测空间和连续动作空间下的策略学习问题。 模型预测控制（MPC）的扩展： MPC作为一种强大的在线优化控制方法，在处理约束和多变量耦合方面具有优势。本书将MPC扩展到处理具有非线性、时变以及随机扰动的复杂系统，包括非线性MPC（NMPC）的求解挑战与简化策略。 第四部分：案例分析与前沿展望 为增强理论指导的实践性，本书精选了多个复杂系统的实际应用案例，涵盖能源系统、生物医学工程、大规模集成电路设计中的信号完整性分析等领域。通过这些案例，读者可以直观地理解不同建模范式和优化算法的选择与权衡。 最后，本书展望了复杂系统建模与优化领域未来可能的发展方向，包括因果推断在系统建模中的融合、物理信息神经网络（PINN）的深化应用，以及安全关键系统中的可信赖AI建模等，旨在激发读者进一步探索和研究的兴趣。 本书的编写风格严谨而不失生动，配有丰富的数学推导和清晰的流程图示，力求使复杂的理论概念易于理解和掌握。阅读本书后，读者将能够独立构建复杂系统的数学模型，并针对特定的性能需求，选择并实施有效的优化与控制策略。
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