Theory and Applications of Recent Robust Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Struyf, Anja 编

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:

价格:$ 213.57

装帧:HRD

isbn号码:9783764370602

丛书系列:

图书标签:

• Robustness
• Optimization
• Statistical Learning
• Machine Learning
• Data Analysis
• Numerical Analysis
• Algorithms
• Mathematical Modeling
• Applied Mathematics
• Engineering

深入探索复杂系统的动态、控制与优化：一本面向前沿的专著 图书名称：《复杂系统动力学、控制与优化前沿方法》 作者： [此处填写虚构的、资深的专家姓名] 出版社： [此处填写有声望的学术出版社名称] ISBN： [此处填写虚构的ISBN] --- 内容简介 本书《复杂系统动力学、控制与优化前沿方法》并非聚焦于传统意义上的鲁棒方法论（如你提到的“Theory and Applications of Recent Robust Methods”），而是将视角投向了当代科学与工程领域中最为关键也最具挑战性的领域——非线性、高维、时变以及信息不完备的复杂系统。本书旨在为研究生、研究人员以及资深工程师提供一个全面、深入且高度实用的理论框架和计算工具箱，以应对跨学科领域中涌现的复杂现象。 全书结构设计精妙，分为四个核心部分，层层递进，从基础理论的构建到前沿应用的实现，无不体现了对系统本质的深刻洞察。 --- 第一部分：复杂系统建模与拓扑分析 本部分奠定了理解复杂系统行为的基础。它超越了传统的线性或近似线性模型，重点探讨了如何准确、高效地捕捉高维非线性系统的内在结构。 1.1 非线性动力学基础与混沌的定量分析： 详细阐述了李雅普诺夫指数谱、庞加莱截面以及分岔理论在识别系统复杂性中的应用。特别关注了随机摄动下确定性系统的遍历性行为，以及如何利用概率密度函数（PDF）来描述长期的系统状态分布，而非仅仅依赖于单一轨迹。 1.2 网络科学与拓扑结构对功能的影响： 本章深入探讨了复杂网络（如小世界网络、无标度网络）的构建原理。核心内容在于建立网络拓扑结构与系统涌现功能（如同步性、鲁棒性、信息传播效率）之间的数学关联。引入了谱图理论在高阶邻接矩阵分析中的应用，用以揭示网络内在的模态结构。 1.3 维度约化与不变流形理论： 针对高维系统固有的“维度灾难”问题，本书详细介绍了中心流形理论、快慢子系统分离（Singular Perturbation Theory）的现代发展，以及基于核方法和深度学习的非线性降维技术，用于提取系统的关键内在自由度，从而简化后续的控制设计。 1.4 异构性与多尺度建模： 复杂系统往往由不同物理定律支配的子系统耦合而成。本节讨论了如何使用多尺度建模范式（如均匀化方法、时间尺度的解耦）来处理包含快速振荡和慢演化过程的耦合系统，例如在生物物理或能源系统中的应用。 --- 第二部分：非线性控制理论的深化与拓展 在准确建模的基础上，本部分转向了如何设计出能够有效操纵和稳定这些复杂系统的控制器。本书侧重于那些能处理强非线性、外部扰动以及模型不确定性的现代控制策略。 2.1 滑模控制（SMC）的最新进展与克服抖振的策略： 尽管SMC是处理不确定性的有力工具，但其固有的“抖振”问题一直是实际应用中的障碍。本章详细介绍了高阶滑模（Higher-Order Sliding Mode, HOSM）技术，特别是超螺旋（Super-Twisting）和帚状（Bro_m_en）算法，分析了其在实现有限时间收敛的同时如何显著抑制高频切换带来的不利影响。 2.2 模型预测控制（MPC）在高维非线性约束下的求解： 本节关注的是如何将MPC扩展到处理复杂的约束集和大规模系统。重点讨论了基于半定松弛（SDP Relaxation）的二次规划近似方法，以及如何利用分布式优化算法（如ADMM）来解决大规模系统解耦的实时计算瓶颈。 2.3 自适应与学习型控制： 针对系统参数随时间漂移（如材料老化、环境变化）的情况，本书介绍了基于神经网络的在线参数估计和控制器增益调整方法。探讨了如何利用强化学习（RL）的深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）来探索最优控制策略，尤其是在难以建立精确数学模型的系统中。 2.4 背负式设计（Backstepping）在高阶非线性的应用与稳定性保证： 对Backstepping方法的严格稳定性分析进行了深入的讨论，并提供了处理未匹配的外部扰动和反馈线性化无法完全消除的内部不稳定性（如纯反馈结构）的扩展技术。 --- 第三部分：复杂系统中的信息处理与估计 在现实世界中，系统的状态信息往往是缺失、延迟或被噪声污染的。本部分聚焦于从不完美数据中重建系统状态和识别系统参数的关键技术。 3.1 非线性状态估计：卡尔曼滤波的局限与扩展： 彻底分析了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化误差下的性能退化。核心内容转向了更强大的概率滤波方法，如粒子滤波（Particle Filtering）及其蒙特卡洛马尔可链（MCMC）加速技术，用于处理多模态或高度非高斯噪声环境。 3.2 观测器设计：从Luenberger到Lifting Techniques： 深入探讨了基于Lyapunov函数的观测器设计，并着重介绍了高增益观测器（High-Gain Observers）的设计原则，及其在快速状态重建中的优势与局限性。对于那些具有状态反馈的系统，本书介绍了如何通过将观测器与控制器集成（Lifting Techniques）来保证闭环系统的全局稳定性。 3.3 参数辨识与系统识别： 介绍了基于子空间分解（Subspace Identification）的方法，该方法在处理高阶线性或近似线性系统辨识时具有极高的计算效率和噪声鲁棒性。此外，还涵盖了利用稀疏恢复技术（LASSO, Elastic Net）从海量测量数据中辨识出最简、最具解释性的动态模型。 --- 第四部分：前沿应用案例与跨学科集成 最后一部分将前述的理论工具应用于当前科学研究的前沿热点，展示了这些方法的实用价值和整合能力。 4.1 能源系统中的动态优化与韧性设计： 以智能电网为例，讨论了如何利用MPC和随机优化技术来管理可再生能源的间歇性接入，并设计具有网络拓扑冗余度的控制结构，以抵御级联故障。 4.2 仿生系统与群体智能的控制： 探讨了如何利用耦合振荡器模型和基于群体的交互规则（如Vicsek模型）来解释和设计大规模自主代理（如无人机集群、机器人群）的行为。重点在于如何通过局域通信规则实现全局目标，例如同步、编队与避碰。 4.3 智能制造中的过程监控与故障诊断： 应用基于残差生成和模式识别的技术，对高速、高精度制造过程中的早期传感器异常或执行器漂移进行实时检测。讨论了利用非线性判别函数来区分系统内部变化与外部环境干扰。 4.4 生物网络与药物代谢动力学： 将非线性控制理论应用于药代动力学/药效学（PK/PD）模型的逆问题求解，设计个性化的给药方案，以确保药物浓度在治疗窗内稳定维持。 本书特色： 本书的编写风格严谨、数学推导详尽，同时通过丰富的工程案例阐释了抽象理论的实际意义。它强调系统性的思维，鼓励读者将拓扑分析、非线性控制和先进估计技术视为一个统一的工具集，用于解决现代工程与科学中的复杂挑战。本书的最终目标是培养读者驾驭系统动态的深刻直觉和高阶分析能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆