Introduction to Stochastic Control Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Dover Pubns

作者:Astrom, Karl J.

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 20.28

装帧:Pap

isbn号码:9780486445311

丛书系列:

图书标签:

• Control.Theory
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《随机控制理论导论》 《随机控制理论导论》是一本专为系统科学、工程学、经济学、金融学、生命科学等领域的研究者和高年级本科生、研究生量身打造的权威著作。本书系统而深入地介绍了随机控制论的核心概念、基本原理、关键方法以及广泛的应用。 内容概述： 本书的编写宗旨是使读者能够掌握分析和设计在存在不确定性和随机扰动下的动态系统所需的数学工具和理论框架。全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的概率论和随机过程入手，逐步深入到随机控制的各个分支。 概率论与随机过程基础： 书的开篇部分为读者回顾并巩固了必要的概率论知识，包括随机变量、概率分布、期望、方差等。随后，重点引入了马尔可夫链、泊松过程、布朗运动等重要的随机过程模型，并深入探讨了它们在描述现实世界中的随机性方面的作用。对于理解随机系统的演化至关重要的随机微分方程（SDE）的理论也得到了详尽的阐述，包括其定义、解的存在性与唯一性、以及一些基本的解法。 随机系统的最优控制： 这是本书的核心内容之一。作者详细介绍了在连续时间框架下，如何运用动态规划原理来求解随机最优控制问题。读者将学习到如何构建 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程，以及如何分析 HJB 方程的性质，包括其粘性解的概念。此外，对于离散时间系统，书中也介绍了相应的动态规划方法。针对不同的目标函数（如均方误差最小化、指数成本最小化等），本书提供了系统的解决方案。 马尔可夫决策过程 (MDP)： 本书系统地介绍了有限状态和无限状态的马尔可夫决策过程。读者将学习到价值迭代和策略迭代等核心算法，以及如何利用这些算法来寻找最优策略。书中还涵盖了部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP）的基本框架，为处理信息不完整的控制问题奠定了基础。 滤波理论： 在存在测量噪声的情况下，估计系统的状态是随机控制中的一个重要环节。本书详细介绍了卡尔曼滤波及其在线性高斯系统中的应用。对于非线性系统，读者将学习到扩展卡尔曼滤波 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波 (UKF) 等近似滤波方法。此外，粒子滤波等更先进的滤波技术也会被提及。 随机模型预测控制 (MPC)： 随着计算能力的提升，随机模型预测控制已成为处理不确定性控制问题的主流方法。本书介绍了随机 MPC 的基本思想，包括如何构建考虑不确定性的预测模型、如何定义和求解随机优化问题，以及如何实现鲁棒性或概率约束下的 MPC。 随机控制的应用： 为了增强读者对理论的理解和掌握，本书在各章节中穿插了大量来自不同领域的应用实例。这些实例涵盖了机器人导航、自动驾驶、经济增长模型、金融资产定价、通信系统优化、以及生物医学信号处理等。通过这些实际案例，读者可以直观地感受到随机控制理论在解决现实世界复杂问题中的强大力量。 本书特色： 严谨的数学基础： 全书的论述建立在扎实的数学基础之上，保证了理论的严谨性和一致性。 详尽的推导过程： 关键定理和算法的推导过程清晰明了，帮助读者深入理解其内在逻辑。 丰富的例题与习题： 每一章节都配有大量的例题，加深对概念的理解；并提供有难度的习题，供读者练习和探索。 广泛的适用性： 涵盖了随机控制的多个重要方向，为读者提供了全面的知识体系。 实用的应用导向： 通过大量的应用实例，使理论学习更具针对性和实践性。 《随机控制理论导论》不仅是一本教科书，更是一本面向未来的研究工具书。它将帮助您理解并驾驭那些充满不确定性的复杂系统，在您各自的领域内做出更明智、更有效的决策。

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一本让我印象深刻的教材，它以一种非常系统和严谨的方式介绍了随机控制理论。从基础的马尔可夫决策过程开始，逐步深入到更复杂的动态规划问题，包括但不限于线性二次高斯（LQG）控制、模型预测控制（MPC）以及鲁棒控制等关键领域。书中对每种方法的推导都非常详尽，并且辅以大量的例子和仿真结果，使得抽象的数学概念变得易于理解。作者特别注重理论的严谨性，同时又不失实用性，让读者在掌握理论精髓的同时，也能将其应用于实际问题。例如，在介绍LQG控制器时，作者不仅给出了通用的公式推导，还讨论了其在航空航天、机器人等领域的具体应用场景，这对于我这样希望将所学知识转化为实际技能的读者来说，非常有价值。此外，书中还探讨了许多前沿的研究方向，如强化学习与控制的结合，以及大数据时代下随机控制的新挑战，这让我对这个领域未来的发展充满了期待。尽管内容深入，但作者的写作风格清晰流畅，逻辑性强，即使是对这个领域初学者来说，也能循序渐进地掌握。我可以感受到作者在组织材料和讲解方式上花费了大量心思，力求让读者能够真正理解随机控制的内涵和应用。

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作为一本介绍随机控制理论的教材，这本书提供了非常全面且深入的知识。作者从概率论和随机过程的基础知识开始，为读者建立了一个坚实的理论框架。我特别赞赏书中对动态规划方法的详细阐述，包括离散时间马尔可夫决策过程（MDP）的建立，贝尔曼方程的推导和求解，以及价值迭代和策略迭代的应用。这些内容的讲解非常清晰，并且配有丰富的数学证明，使得读者能够深入理解其原理。书中还涵盖了许多重要的随机控制理论，例如线性二次高斯（LQG）控制、鲁棒控制和自适应控制等，并提供了大量的实际应用案例，如在通信系统中的资源分配，在机器人控制中的轨迹跟踪等。这些案例生动地展示了随机控制理论的强大应用能力。总的来说，这是一本集理论深度、逻辑严谨和应用广泛于一体的优秀教材，它能够帮助读者建立起对随机控制理论的全面理解，并激发其进一步研究的兴趣。

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我必须说，这本书是学习随机控制理论的绝佳起点。它以一种既严谨又易懂的方式，将这个复杂的主题呈现在读者面前。作者在书中详细介绍了随机控制的基本概念和核心方法，从马尔可夫决策过程（MDPs）的建立，到贝尔曼方程的推导和求解，再到各种优化算法的应用，都讲解得非常透彻。我特别欣赏书中对连续时间随机控制的阐述，例如，作者详细讲解了伊藤积分的性质以及它在随机微分方程中的应用，这对于理解一些复杂的控制系统至关重要。此外，书中还涵盖了诸如LQG（线性二次高斯）控制、H∞鲁棒控制等经典而重要的理论，并对其进行了深入的分析和讨论。书中提供的许多例子，都能够很好地说明理论的实际应用，比如在金融市场中的风险管理，在通信系统中的信号传输优化等。这些具体的应用场景，让我更加深刻地认识到随机控制理论的重要性。而且，书中还对一些前沿的研究方向进行了展望，例如，在强化学习方面的应用，这让我对未来的学习和研究方向有了更清晰的认识。这本书的数学推导严谨，但语言表达清晰，逻辑性强，即使是初学者也能从中受益匪浅。

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这本书以其清晰的逻辑和详实的论述，为我理解随机控制理论打开了一扇大门。作者在书中从随机过程的基本概念出发，如马尔可夫性质、泊松过程、维纳过程等，逐步构建起随机控制的理论基础。我特别欣赏书中关于动态规划的讲解，作者详细地介绍了离散时间马尔可夫决策过程（MDP）和连续时间随机控制问题的贝尔曼方程，并提供了多种求解方法，包括价值迭代和策略迭代。这些方法的推导过程非常清晰，并且配有大量的数学证明，使得读者能够深入理解其背后的原理。书中还详细讨论了随机控制在各个领域的应用，例如，在机器人技术中的路径规划，在金融工程中的资产定价，在通信系统中的资源分配等。这些应用案例都极具代表性，能够帮助读者将抽象的理论知识与实际问题联系起来。此外，书中还涉及了一些高级主题，如随机最优性条件、随机模型预测控制（MPC）等，这些内容为希望深入研究随机控制理论的读者提供了宝贵的参考。总的来说，这是一本集理论深度、逻辑严谨和应用广泛于一体的优秀教材。

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这本书为我提供了一个非常扎实的随机控制理论基础。作者以一种清晰且系统的方式，从最基本的概念，如随机变量、期望、方差，逐步深入到更复杂的随机过程，如马尔可夫链、泊松过程和维纳过程。我对书中关于动态规划部分的讲解尤为印象深刻，作者详细阐述了贝尔曼方程的构建和求解过程，并对价值迭代和策略迭代等方法进行了深入的剖析。这些方法的推导清晰，并配有丰富的数学证明，使得读者能够透彻理解其原理。此外，书中还涵盖了诸如线性二次高斯（LQG）控制、鲁棒控制以及模型预测控制（MPC）等关键理论，并提供了许多实际应用案例，例如在航空航天领域的姿态控制，在金融工程领域的风险管理等。这些案例生动地展示了随机控制理论的强大应用能力。这本书的语言表达清晰流畅，逻辑性强，即使是初学者也能在循序渐进的学习中掌握核心概念。

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这本书绝对是随机控制理论领域的一部杰作。它以一种非常有条理和逻辑的方式，介绍了这个学科的核心概念和方法。作者从随机变量和随机过程的基础知识入手，为读者打下了坚实的理论基础。我尤其赞赏书中对动态规划原理的详细解释，包括贝尔曼方程的推导、价值迭代和策略迭代的应用。这些方法的介绍非常清晰，并配有直观的数学证明，让读者能够深入理解其精髓。书中还广泛地讨论了各种随机控制问题，例如线性二次高斯（LQG）控制、H∞鲁棒控制以及模型预测控制（MPC）等。作者不仅提供了这些控制方法的理论推导，还结合了大量的实际案例，如在机器人技术中的路径规划、在金融市场中的投资组合优化等，这些案例生动地展示了随机控制理论的强大应用能力。此外，书中还对一些前沿的研究方向进行了展望，这为我未来的学术研究提供了宝贵的启示。总的来说，这本书是一本集理论深度、逻辑严谨和应用广泛于一体的优秀教材，值得所有对随机控制感兴趣的人阅读。

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这本书为我提供了对随机控制理论的全面而深入的理解。从基础的马尔可夫链和泊松过程开始，作者逐步引导读者进入随机控制的复杂世界。书中对动态规划的阐述尤为精彩，不仅详细解释了贝尔曼方程的由来和意义，还探讨了不同求解方法的特点和适用范围。我尤其欣赏书中对线性二次高斯（LQG）控制的介绍，作者不仅给出了精确的解析解，还对控制器的稳定性和最优性进行了深入的分析。此外，书中还涵盖了鲁棒控制、自适应控制等重要主题，并提供了丰富的例子，展示了这些理论在实际工程中的应用，例如在飞行器姿态控制和目标跟踪等问题中的应用。这本书的数学推导严谨，但作者的语言表达清晰流畅，逻辑性强，即使是初学者也能在循序渐进的学习中掌握核心概念。书中还穿插了一些关于随机过程理论的深入讨论，这为理解更复杂的控制问题打下了坚实的基础。我强烈推荐这本书给所有对随机控制理论感兴趣的学生和研究人员。

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这本书的结构安排和内容深度都给我留下了深刻的印象。它提供了一个非常全面且深入的随机控制理论入门。作者从基础概念出发，如随机变量、期望、方差、条件期望，然后逐步过渡到随机过程，如马尔可夫链、布朗运动等，这些基础知识的讲解非常扎实，为后续内容的展开打下了坚实的基础。接着，书中详细介绍了各种随机控制问题，包括但不限于最优控制、鲁棒控制、自适应控制等。对于每一种控制方法，作者都提供了清晰的数学推导和直观的解释。例如，在讲解动态规划时，作者不仅给出了贝尔曼方程，还用图示和简单的例子说明了其迭代过程。我特别喜欢书中关于随机最优控制部分的阐述，作者清晰地解释了如何使用Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程来求解连续时间随机最优控制问题，并讨论了其在实际应用中可能遇到的挑战。书中还穿插了许多实际应用的例子，比如在经济学中的投资组合优化问题，在工程学中的飞行器导航与控制问题，这些案例生动地展示了随机控制理论的强大威力。总的来说，这本书是一本非常优秀的教材，它能够帮助读者建立起对随机控制理论的全面理解。

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这本书在我学习随机控制理论的过程中起到了至关重要的作用。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，带领我一步步探索这个复杂而迷人的领域。书中对于随机系统的建模、分析和控制策略的设计有着非常深入的阐述。作者巧妙地将概率论、随机过程、最优化理论和控制理论相结合，构建了一个完整的理论框架。我尤其欣赏书中对各种控制方法的比较和权衡，例如，作者详细分析了开环控制和闭环控制的优缺点，以及确定性控制与随机控制在不同场景下的适用性。在解决实际问题时，理解这些细微的差别至关重要。书中的案例研究非常具有启发性，它们覆盖了从金融工程到自动驾驶等多个领域，展示了随机控制理论强大的普适性。通过这些案例，我不仅巩固了理论知识，还学习到了如何将抽象的模型转化为具体的控制算法。此外，作者在书中还讨论了一些高级话题，如非线性随机控制、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）等，这些内容为我进一步深入研究奠定了坚实的基础。我强烈推荐这本书给所有对随机控制理论感兴趣的研究者和工程师。

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这本书以其严谨的数学推导和清晰的逻辑结构，为我打开了理解随机控制理论的大门。作者从基础的随机过程概念，如马尔可夫性质、指数分布、泊松过程等，开始讲解，为后续内容的深入打下了坚实的基础。我尤其喜欢书中关于动态规划的讲解，作者详细介绍了贝尔曼方程的推导过程，并对价值函数迭代和策略函数迭代等方法进行了深入的分析。这些方法的介绍都非常清晰，并配有大量的数学证明，让读者能够深入理解其背后的原理。书中还广泛地讨论了各种随机控制问题，如线性二次高斯（LQG）控制、H∞鲁棒控制以及模型预测控制（MPC）等。作者不仅提供了这些控制方法的理论推导，还结合了大量的实际案例，如在机器人技术中的路径规划、在金融市场中的投资组合优化等，这些案例生动地展示了随机控制理论的强大应用能力。此外，书中还对一些前沿的研究方向进行了展望，这为我未来的学术研究提供了宝贵的启示。

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