Instrumentation and Control Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bolton, W.

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2004-8

价格:$ 58.70

装帧:

isbn号码:9780750664325

丛书系列:

图书标签:

• Instrumentation
• Control Systems
• Process Control
• Automation
• Sensors
• Actuators
• Industrial Automation
• Measurement
• Feedback Control
• Systems Engineering

好的，这是一本关于应用数学和计算科学的图书简介，旨在深入探讨现代数学模型在解决复杂工程和科学问题中的应用，完全不涉及“Instrumentation and Control Systems”的内容。 --- 书名：计算范式与复杂系统建模：从离散到连续的数学桥梁 图书定位： 本书是一部面向高年级本科生、研究生以及致力于跨学科研究的工程师和科学家的深度学术专著。它系统地梳理了现代应用数学的核心工具和方法论，重点关注如何利用计算技术构建、分析和求解描述复杂物理、生物和社会现象的数学模型。全书强调理论的严谨性与实际应用的紧密结合，旨在培养读者构建和验证高性能计算模型的能力。 核心内容概述： 本书共分为六个主要部分，结构严谨，层层递进，全面覆盖了现代计算数学的多个关键领域。 第一部分：基础数学工具与数值分析基石 本部分首先为读者奠定坚实的数学基础，为后续的复杂建模工作做好准备。 1. 线性代数与矩阵理论的现代应用： 深入探讨特征值分解（Eigendecomposition）、奇异值分解（SVD）在数据降维、主成分分析（PCA）中的应用。重点分析大规模稀疏矩阵的求解算法，包括迭代法（如共轭梯度法、GMRES）的收敛性分析与优化策略。 2. 高级微积分与变分法基础： 回顾梯度、散度和旋度的多维推广，并引入泛函的概念。详细阐述欧拉-拉格朗日方程（Euler-Lagrange Equations）的推导过程，及其在最小作用量原理和构型优化问题中的应用。讨论变分不等式的基本框架，为非光滑优化打下基础。 3. 误差分析与稳定性理论： 严格区分截断误差和舍入误差。重点介绍数值方法的局部和全局误差估计，讨论病态问题（Ill-Conditioning）的识别与处理。深入分析数值方案的稳定性和一致性，特别是单步和多步方法的A-稳定性概念。 第二部分：偏微分方程（PDEs）的数学物理建模 本部分是本书的重中之重，聚焦于如何利用偏微分方程描述自然界中连续体的演化过程。 1. 经典PDEs的物理意义与数学结构： 详细解析三大经典方程——热传导方程（抛物型）、波动方程（双曲型）和拉普拉斯/泊松方程（椭圆型）——的物理背景、解的存在性与唯一性。对傅里叶变换、拉普拉斯变换在求解常系数线性PDEs中的应用进行深入剖析。 2. 弱解理论与泛函分析基础： 引入Sobolev空间的概念，解释为什么在工程和物理中，我们通常需要寻找偏微分方程的弱解。详细推导变分形式（Variational Formulation），这是有限元方法（FEM）的理论基础。 3. 反应-扩散系统与相场模型： 探讨包含非线性反应项的偏微分方程组，如FitzHugh-Nagumo模型在神经元激发中的应用。引入相场（Phase-Field）方法描述材料的微观结构演化，如晶粒生长和相变过程，重点分析其能量泛函的构造。 第三部分：现代数值求解技术 本部分关注如何将抽象的数学模型转化为可执行的计算机算法，并确保其效率和精度。 1. 有限差分法（FDM）的精度与网格剖分： 详细介绍一阶、二阶以及更高阶的中心差分、前向差分和后向差分格式。讨论交错网格（Staggered Grids）在处理对流项和源项时的优势。深入分析CFL条件（Courant-Friedrichs-Lewy condition）对时间步长的限制。 2. 有限元方法（FEM）的理论与实现： 详尽阐述形函数（Shape Functions）、刚度矩阵（Stiffness Matrix）和载荷向量的装配过程。重点介绍线性元、二次元在求解二维和三维问题中的具体操作。讨论非线性问题中的牛顿-拉夫逊（Newton-Raphson）迭代策略。 3. 有限体积法（FVM）在守恒律中的应用： 侧重于FVM在处理流体力学和传输问题中保持守恒性的优势。介绍通量（Flux）的计算方法，包括黎曼求解器（Riemann Solvers）在求解激波问题中的作用。 第四部分：动力学系统与时滞建模 本部分从演化系统的角度审视问题，涵盖从常微分方程（ODEs）到泛函微分方程的过渡。 1. 常微分方程（ODEs）的数值积分： 深入分析欧拉法、龙格-库塔（Runge-Kutta）族（特别是RK4和高精度隐式方法）的稳定性和精度。讨论多步法（如Adams-Bashforth/Moulton）的稳定域。 2. 复杂动力学与混沌理论： 探讨非线性系统的相图分析，李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）的计算及其在判断系统混沌行为中的作用。分析Poincaré截面法在简化高维系统分析中的应用。 3. 时滞系统的建模与分析： 介绍延迟微分方程（DDEs）在描述具有记忆效应的系统中的必要性。讨论延迟对系统稳定性的影响，并介绍针对DDEs的特定数值积分方法。 第五部分：随机性与不确定性量化 本部分探讨现实世界中普遍存在的随机因素对模型输出的影响。 1. 随机过程基础： 介绍马尔可夫链（Markov Chains）、布朗运动（Brownian Motion）和伊藤积分（Itô Integral）的数学基础。 2. 随机微分方程（SDEs）的求解： 重点介绍Euler-Maruyama法和Milstein法在求解SDEs中的应用，并讨论其收敛阶的理论证明。 3. 不确定性量化（UQ）： 详细介绍蒙特卡洛（Monte Carlo）方法、准蒙特卡洛方法（Quasi-Monte Carlo）及其在不确定性传播分析中的应用。探讨基于随机伽辽金（Stochastic Galerkin）方法的模型降阶技术。 第六部分：计算效率与模型降阶 本部分关注如何在大规模计算中提升效率，这是现代科学计算的关键挑战。 1. 稀疏矩阵代数与预处理技术： 探讨稀疏矩阵的存储格式（如CSR, CSC）。深入分析代数预处理器（Algebraic Preconditioners），如IC/SSOR，以及基于多尺度方法的预处理技术（如Additive Schwarz）。 2. 模态分析与本征值问题： 聚焦于大型稀疏对称和非对称矩阵的本征值求解，如Lanczos算法和Arnoldi迭代法，及其在模态分析中的物理意义。 3. 模型降阶（MOR）： 介绍基于快慢分离、平衡截断（Balanced Truncation）和Proper Orthogonal Decomposition (POD) 的方法，用于将高维、高成本的非线性或线性时不变系统转化为低维、可实时求解的代理模型（Surrogate Models）。 目标读者与学习成果： 通过对本书内容的系统学习，读者将能够熟练掌握从物理现象抽象出数学模型、选择合适的数值方法、实施高效的计算求解，并对结果的精度和稳定性进行严格评估。本书特别适合希望将前沿计算方法应用于材料科学、流体力学、生物物理、金融工程等领域的专业人士。本书的实例和练习均基于MATLAB/Python环境下的高性能计算实践，确保理论与实践的无缝对接。

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这本书的排版和插图质量达到了一个令人赞叹的水平。在技术书籍中，图表往往是决定阅读体验的关键因素，而这本书在这方面做得堪称典范。每一个流程图、接线图和波形图都清晰锐利，标注精确无误，即使用A4纸打印出来进行对照，细节也丝毫不会模糊。尤其是一些复杂的信号处理流程图，作者采用了巧妙的颜色编码和层次结构，使得即使是第一次接触该概念的读者，也能通过视觉引导迅速理解信息流向。除了硬件和结构图，书中关于软件实现的部分，也配有清晰的伪代码和模块划分图，这对于那些需要将理论转化为实际编程的读者来说，是莫大的帮助。文字的排版也极为考究，字体选择适中，段落留白合理，使得长时间阅读也不会产生强烈的视觉疲劳。这体现了出版方对专业读者的尊重——他们知道，一本优秀的工具书，不仅内容要硬核，阅读的舒适度也同样重要，它应该是一本可以随时翻开，随时投入学习的伴侣，而不是一本需要费力去“解码”的古籍。

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我必须承认，这本书的理论深度是毋庸置疑的，但真正让我感到惊喜的是它对“工程实践”的重视程度。很多教科书把“自动化”写得像是一门纯粹的数学艺术，充满了抽象的传递函数和状态空间描述，让人难以与现实世界的阀门、泵和PLC联系起来。然而，这本书却巧妙地架起了理论与实践之间的桥梁。作者非常注重介绍不同工业现场的总线协议和通信标准，比如HART、Profibus和EtherNet/IP的实际应用场景和互操作性问题，这些都是教科书往往会一笔带过，但却是工程师日常工作中必须面对的“拦路虎”。更绝妙的是，书中穿插了大量的“案例分析”，这些案例并非虚构的理想化场景，而是非常真实地反映了某一特定行业（比如化工或电力）中控制系统设计和优化时所遇到的瓶颈和突破口。阅读这些真实的案例，让我对控制系统的鲁棒性有了全新的认识，明白了为什么在设计时需要预留大量的冗余和安全系数。这不仅仅是一本知识的传授者，更像是一个资深顾问，在耳提面命，传授“搞定实际问题”的智慧。

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这本书的封面设计得非常引人注目，厚实的装帧预示着这是一本内容扎实的专业书籍。当我翻开第一页，那种油墨的清香和纸张的质感立刻给我一种沉浸感。我本来是带着对这个领域一知半解的期望来阅读的，结果发现作者的叙述方式极其细腻，简直像是一位经验丰富的老工程师在手把手地指导你。它没有那种令人望而生畏的晦涩公式堆砌，而是将复杂的控制原理用日常的语言和生动的比喻巧妙地串联起来。比如，书中对反馈回路的讲解，用了非常接地气的例子，让我这个初学者瞬间就抓住了核心概念，而不是像在其他教材里那样，只停留在理论的表面。尤其值得称赞的是，它对传感器和执行器的选择标准，分析得极为透彻，不仅告诉你“应该用什么”，更深入地剖析了“为什么这么用”以及在不同工况下的局限性，这种深度思考的训练，对于培养一个合格的系统工程师来说，是无可替代的财富。它不是那种读完就忘的快餐读物，而是那种需要你放慢脚步，反复咀嚼，才能真正领会其中精髓的宝典。读完前几章，我已经感觉自己的知识结构被重新梳理和搭建了一遍，这完全超出了我对一本技术手册的预期。

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这本书的逻辑组织简直像是一件精密的瑞士机械表，每一个章节的衔接都天衣无缝，紧密咬合，毫无赘余。我发现作者在铺陈知识点时，采取了一种渐进式的、螺旋上升的结构。基础概念先以简洁明了的方式呈现，然后随着章节的深入，再层层递进地加入更高级的算法和模型。这种安排极大地降低了学习曲线的陡峭程度。特别是关于PID控制器的部分，它没有仅仅停留在经典的比例、积分、微分系数的介绍上，而是花了大量的篇幅去探讨实际工程中常见的“饱和问题”、“抗积分饱和”的处理方法，以及如何利用现代软件工具进行参数的在线整定。这种贴近实际操作的叙述，让我感觉自己不是在看书，而是在进行一场高质量的在职培训。作者似乎非常了解读者在真实工厂环境中会遇到的那些“疑难杂症”，并提前准备好了解决方案和预防措施。阅读过程中，我时不时会停下来，拿出笔在旁边空白处画图、演算，那感觉就像是在一个高级研讨会上，与业界顶尖专家进行着一场思维的深度碰撞。

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我对这本书的另一个深刻印象是其前瞻性。在讨论传统控制方法的同时，作者并未固步自封，而是花费了相当篇幅去探讨面向工业4.0和智能制造的最新趋势。书中涉及了如基于模型的预测控制（MPC）的最新发展，以及如何将机器学习算法初步融入到优化控制策略中去。作者并没有将这些前沿技术写成科幻小说，而是非常务实地指出了当前工业界在落地这些技术时面临的计算资源、数据质量和安全验证方面的挑战，这使得整本书的视野既高远又脚踏实地。它成功地做到了“立足当下，展望未来”。对于一个渴望在这个快速迭代的工程领域保持竞争力的专业人士而言，这种能够引导思考方向、指明未来学习路径的内容是极其宝贵的。它不仅仅是教会你如何操作现有的设备，更重要的是，它在培养你“设计下一代控制系统”的能力和思维框架。这本书无疑是这个领域内一个标杆性的作品，我强烈推荐给所有致力于深入理解和掌握现代工业控制系统的工程师和高级学生。

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