具体描述
通常，系统的分析方法和控制器的设计大多是基于数学模型而建立的，而且，各类方法已经趋于成熟和完善。然而，系统总是存在这样或那样的不确定性。在系统建模时，有时只考虑了工作点附近的情况，造成了数学模型的人为简化；另一方面，执行部件与控制元件存在制造容差，系统运行过程也存在老化、磨损以及环境和运行条件恶化等现象，使得大多数系统存在结构或者参数的不确定性。这样，用精确数学模型对系统的分析结果或设计出来的控制器常常不满足工程要求。近些年来，人们展开了对不确定系统鲁棒控制问题的研究，并取得了一系列研究成果。Hoo鲁棒控制理论和μ分析理论则是当前控制工程中最活跃的研究领域之一，多年来一直备受控制研究工作者的青睐。作者通过系统地研究线性不确定系统、时间滞后系统、区间系统、离散时间系统的鲁棒稳定性问题，提出了有关系统鲁棒稳定性的分析和设计方法。为此，本书对国内外及本书作者的研究成果给予系统地总结。全书共分为12章。第1章概述了鲁棒控制的有关概念，对多变量控制系统的鲁棒性分析作了较深入的介绍；第2章主要讨论了基本Hoo优化理论，且从方法描述到优化算法都作了简要的阐述；第3章主要是从离散时间系统出发，进一步介绍了Hoo理论的相关研究内容；第4章分别介绍了递阶控制算法、Hoo递阶优化和分散Hoo控制；第5章介绍了Hoo优化方法的性质及其实现问题，并附了代数Riccati方程的算法流程图；第6章讨论了Hoo优化算法在飞行控制中的应用问题，给出了飞机的运动方程及其简化和相关仿真计算；第7 章针对时滞系统的鲁棒控制问题作了论述和研究；第8章介绍了区间系统的鲁棒控制，给出了有关结果；第9章介绍了μ理论的基本概念；第10章介绍了μ分析和μ综合；第11章讨论了纵向飞行控制系统μ综合方法，并比较了Hoo控制器和μ控制器；第12章介绍了μ控制器的平衡降阶方法，且对μ理论方法进行了总结和展望。
本书比较适合飞行器控制设计研究者和控制理论及应用研究工作者参考、阅读；对那些对控制领域感兴趣的学生或其他人员也有一定的学习、参考价值。
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读后感
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用户评价
对于寻求**大规模系统架构设计**的实践者来说，这本聚焦于**分布式存储与一致性协议**的书籍，简直就是一本救命稻草。它没有被时下流行的微服务口号所迷惑，而是扎扎实实地从CAP理论的权衡开始，系统地梳理了Paxos、Raft以及ZAB协议的演进脉络。作者的叙述极其务实，每讲解一个协议，都会立刻给出其在工业界某个知名产品中的应用场景或简化版本，这种“学以致用”的编排方式，极大地增强了学习的动力。我尤其欣赏其中关于“拜占庭将军问题”的深入剖析，它不仅解释了理论上的难点，还对比了现实中如Tendermint等解决方案如何通过更实际的假设来达成实用性的最终一致性。书中关于日志复制、快照和成员变更管理的章节，详尽地展示了如何在保证高可用性的前提下优雅地处理集群的动态变化，这恰恰是许多初级架构师在实际工作中最为头疼的难题。这本书的价值在于，它将复杂的分布式难题，拆解成了可理解、可实现的模块，是架构师案头必备的“故障排查与系统设计”手册。
评分这本关于**先进信号处理**的书籍，简直是为那些渴望深入理解现代通信系统核心奥秘的工程师和研究人员量身打造的。作者在阐述傅里叶分析、小波变换以及卡尔曼滤波等关键技术时，展现了极其严谨的数学功底，但更令人赞叹的是，他没有止步于纯理论的推导。书中大量穿插了实际的工程案例，比如在雷达信号分离、图像降噪以及生物医学信号增强中的应用实例，这使得抽象的数学概念瞬间变得触手可及。我特别欣赏它对非平稳信号处理的细致讲解，这在当前大数据和物联网背景下显得尤为重要。例如，书中对自适应滤波器的讲解，不仅剖析了LMS和RLS算法的收敛性和复杂度，还清晰地指出了在有限精度计算环境下如何优化参数以避免震荡。唯一可能让初学者感到有些吃力的是，它默认读者已经具备扎实的概率论和随机过程基础，对于背景知识不足的读者来说，可能需要配合其他教材进行预习。但对于希望将信号处理技术提升到工程实践前沿的人来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典，它的深度和广度都远超我过去阅读的同类教材。它不仅仅是知识的罗列，更像是一张通往信号世界核心算法的路线图。
评分读完这本关于**非线性动力学与混沌理论**的教材，我感觉自己的世界观都被重塑了一遍。它不仅仅是讲解微分方程的解法，更像是一次对自然界“无序中的秩序”的哲学探索。作者从洛伦兹吸引子和彭加莱截面这些经典案例入手，循序渐进地引导读者理解分岔、倍周期运动乃至确定性混沌的本质。最让我惊叹的是，书中对相空间重构技术（如Takens定理）的讲解，它展示了如何从一个单变量的时间序列中，重建出系统原本高维的动力学结构，这种“魔术般”的数学技巧令人拍案叫绝。与一般的数学教材不同，这本书大量引用了水轮机振动、心脏搏动节律异常以及气候系统的模型分析，这些鲜活的物理背景，让抽象的李雅普诺夫指数不再是冷冰冰的数字，而是衡量系统敏感性和不可预测性的直观度量。这本书的排版和图示做得非常出色，复杂的相图和分岔图清晰明了，极大地帮助理解了那些看似随机却又严格遵循某种规则的自然现象。
评分翻开这本关于**量子信息与计算**的著作，我立刻感受到了一种扑面而来的智力挑战与思维震撼。这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的教科书那样按部就班地介绍概念，而是更像一位哲学家在引导你探索物质世界最深层次的奥秘。作者在处理量子纠缠、贝尔不等式以及量子隐形传态这些前沿课题时，其论证的逻辑链条异常坚固，引人入胜。最让我印象深刻的是，书中对量子计算复杂性理论的探讨，它没有停留在量子比特和量子门的表面介绍，而是深入剖析了Shor算法和Grover算法背后的数学结构，并对比了经典计算的局限性。书中对费曼路径积分方法的运用，使得原本晦涩的量子力学描述变得更加直观和美观。尽管涉及大量的线性代数和群论知识，但作者总能巧妙地将这些数学工具融入到对物理现象的解释中，避免了纯数学的枯燥感。这本书更像是给已经有一定物理基础的读者准备的一场思维体操，它要求你不仅要理解公式，更要质疑我们对“信息”和“实在”的传统认知。读完后，我感觉自己对未来计算模式的理解上升到了一个新的高度。
评分不得不提的是这本关于**生物信息学中的高维数据挖掘**的专著，它以一种极其跨学科的视角，将生物学的复杂性与现代统计学习方法完美地结合了起来。这本书的结构非常新颖，它并非按照生物学领域分类，而是按照数据分析的任务来组织章节，比如从基因表达谱的聚类分析，到蛋白质相互作用网络的拓扑分析，再到宏基因组数据的序列比对与统计推断。作者对非参数统计方法在处理生物学噪音数据时的有效性进行了深入探讨，例如对Mantel检验和Permutation Test在关联分析中的应用细节描述得非常到位。我个人受益匪浅的是关于降维技术在单细胞测序数据处理中的应用，书中详细比较了t-SNE、UMAP与经典PCA在保留细胞群结构方面的差异，并提供了相应的R/Python代码示例，这使得理论学习可以直接转化为数据分析的实践。这本书的语言风格偏学术化，对统计背景有一定要求，但对于希望在生命科学领域利用大数据做出突破性发现的研究人员来说，它提供了最前沿的方法论武器。
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