ＭＡＴＬＡＢ语言--演算纸式的科学工程计算语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:张培强

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-12-01

价格:22.0

装帧:

isbn号码:9787312007125

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 科学计算
• 工程计算
• 数值分析
• 算法
• 数学建模
• 程序设计
• 高等教育
• 理工科
• 计算方法

《现代控制理论基础与应用：从经典到智能的跨越》 内容简介 本书旨在为读者系统地梳理和深入剖析现代控制理论的核心概念、经典方法及其在当代工程实践中的前沿应用。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在保证理论深度与广度的同时，兼顾工程实用性，是控制工程、自动化、机器人、航空航天以及相关交叉学科领域科研人员、高级工程师和研究生不可或缺的参考手册。 第一部分：控制系统的基本框架与时域分析 本部分首先回顾了反馈控制系统的基本概念、历史沿革与现代控制理论的哲学基础。详细阐述了线性定常（LTI）系统的描述方法，包括微分方程、传递函数和状态空间表示之间的相互转换及其物理意义。 重点深入探讨了时域分析技术。内容覆盖系统的瞬态响应分析，如一阶、二阶系统的典型响应特性，超调量、调节时间和稳态误差的精确计算。在此基础上，引入了系统的稳定性判据，详尽讲解了李雅普诺夫稳定性判据的理论基础和应用方法，并阐述了Routh-Hurwitz稳定判据在线性系统稳定裕度评估中的作用。此外，系统地介绍了闭环系统的性能指标设计，包括如何根据工程需求（如快速性、平稳性、精确性）来设定控制器设计目标。 第二部分：频域分析与经典控制器的设计 本部分专注于经典的频率响应分析方法，这是理解系统鲁棒性和带宽特性的关键。详细解析了传递函数在复频率s域下的特性，并系统介绍了波德图、奈奎斯特图和尼科尔斯图的绘制、解读及其在稳定性分析中的应用。深入讨论了频率响应函数如何揭示系统的抗干扰能力和带宽特性。 在此基础上，本书将大量的篇幅用于经典控制器的设计实践。系统地介绍了PID（比例-积分-微分）控制器的原理、参数整定方法，包括Ziegler-Nichols法、Smith预估器等，并讨论了PID控制器的局限性及其在非线性系统中的应用挑战。随后，重点讲解了根轨迹法在系统结构设计和参数优化中的应用，如何通过观察根轨迹的移动来预判系统性能变化。同时，系统地介绍了频率响应法（如超前/滞后校正）的设计步骤、补偿器的传递函数推导及其对系统相频裕度和增益裕度的影响，确保系统在期望的带宽内具有良好的动态性能和鲁棒性。 第三部分：现代控制理论：状态空间方法 本部分标志着控制理论从经典的单输入单输出（SISO）向多输入多输出（MIMO）系统的过渡。全面阐述了状态空间模型的构建、变换与分析。详细介绍了系统的能控性与可观测性理论，这是设计现代控制器的先决条件。 本书详尽讨论了极点配置（Pole Placement）技术，解释了反馈增益矩阵的确定过程，包括使用Ackermann公式和通过求解LQR问题来间接实现极点配置。在观测器设计方面，系统地介绍了最小阶和满阶卡尔曼滤波（Kalman Filter）的设计原理、误差动态分析及其在状态估计中的应用，这对于无法直接测量的状态变量的重建至关重要。 第四部分：最优控制与线性二次型调节器（LQR） 本部分聚焦于最优控制理论，即如何在满足系统动态约束的同时，使某个性能指标函数（代价函数）达到最优。详细推导了变分法在最优控制问题中的应用，特别是欧拉-拉格朗日方程的推导。 核心内容是线性二次型调节器（LQR）的设计。深入讲解了代数黎卡提方程（ARE）的求解方法及其与最优状态反馈增益矩阵K的关系。讨论了LQR设计中权重矩阵Q和R的选择对控制性能（如控制能量与状态误差之间的权衡）的影响，并阐述了LQR在系统性能优化中的普适性。 第五部分：鲁棒控制与先进主题 本部分将理论前沿延伸至对不确定性和模型误差的有效处理，这是现代复杂系统设计不可或缺的部分。 首先，系统介绍了鲁棒控制的基本框架，包括H-无穷（H-infinity）控制理论的核心思想，如何将控制问题转化为寻找最优控制器以最小化闭环系统在特定频率范围内的增益。接着，探讨了$mu$综合理论的基本原理，用于处理结构化不确定性。 此外，本书还涵盖了非线性系统的分析与控制基础，如李雅普诺夫稳定性理论的非线性扩展、输入输出线性化（Input-Output Linearization）的基本思想，以及滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的原理和抖振现象的缓解策略。最后，简要介绍了模型预测控制（MPC）的原理，阐述了其在处理约束和复杂多变量系统优化调度中的强大能力。 本书特点： 1. 理论的系统性： 从经典控制到现代控制，再到鲁棒与最优控制，构建了完整的知识体系。 2. 方法的深度解析： 对每一个核心算法（如LQR求解、H-$infty$综合的原理）都进行了详尽的数学推导，而非仅停留在应用层面。 3. 工程的视角： 强调理论方法与实际工程问题的映射关系，讨论了各种方法在实际系统（如伺服系统、过程控制）中的适用性与局限性。 本书旨在培养读者独立分析复杂动态系统、设计高性能与高可靠性控制器的综合能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名中“科学工程计算语言”的定位，让我对它的深度抱持着审慎的乐观。这意味着它需要超越MATLAB作为一种通用编程工具的属性，而侧重于其在特定学科领域的优化和应用。我非常关注作者是如何阐述和对比MATLAB与其他数值计算软件（如Python的SciPy/NumPy生态系统，或者更专业的COMSOL/ANSYS等）的优势与劣势的。这种对比并非为了贬低任何一方，而是为了帮助读者在不同的计算场景下做出最明智的技术选型。理想情况下，书中应该包含一些关于如何利用MATLAB的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）来加速那些计算密集型任务的实例。例如，如何有效地利用GPU资源进行矩阵运算加速，或者如何搭建多核CPU上的分布式计算环境。如果这本书能给出一些关于性能优化的具体“调优”技巧，比如内存管理和缓存局部性利用的实践经验，那么它就完全配得上“权威指南”的称号。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种带着一丝复古和严谨的排版风格，立刻就让人感觉到这不是一本泛泛而谈的入门读物。光是看着“演算纸式”这四个字，我就能想象出作者在试图构建一个怎样的学习体验——它不仅仅是教会你MATLAB的语法，更像是在重塑你处理工程问题的思维框架。我非常期待它能深入地剖析MATLAB在处理大规模矩阵运算时的底层逻辑，而不是停留在简单的函数调用层面。对于一个资深用户而言，我希望能看到作者如何巧妙地运用MATLAB特有的向量化操作，来替代那些低效的循环结构，真正体现出这门语言“矩阵工厂”的精髓。如果书中能有大量的、贴近实际科研场景的案例，比如有限元分析中的刚度矩阵组装，或者复杂信号处理中的快速傅里叶变换的优化实现，那这本书的价值就不可估量了。我希望它能像一本高级武功秘籍，揭示出如何用最简洁、最高效的“招式”去解决那些传统编程语言束手束脚的计算难题。整体感觉这本书的目标读者定位应该偏向于有一定编程基础，但希望在科学计算领域实现“质的飞跃”的工程师或研究生。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和纸张的质感来看，这本书似乎更倾向于作为案头工具书而非快餐式读物。这暗示着内容可能更侧重于理论的扎实性与参考价值。我非常希望书中对MATLAB的内置数学函数库进行了细致的“解剖”，特别是那些涉及线性代数、优化算法和统计建模的核心模块。例如，剖析`svd`（奇异值分解）在底层是如何被高效实现的，或者某个优化算法（如Levenberg-Marquardt）的迭代过程在MATLAB中是如何被抽象和封装的。这种对“内部工作原理”的揭示，能极大地提升读者的计算直觉和对结果准确性的判断能力。如果这本书能够提供一个系统性的知识脉络，帮助读者从一个MATLAB使用者，成长为一个能够理解并可能对现有算法进行改进的计算科学家，那么这本书的价值就远远超出了单纯的软件教程范畴，真正成为了连接理论与工程实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，很多关于MATLAB的书籍在讲解M函数和脚本编写时，往往忽略了软件工程的最佳实践。我希望这本《ＭＡＴＬＡＢ语言--演算纸式的科学工程计算语言》能够在代码规范性、模块化设计以及版本控制集成方面提供明确的指导。在大型项目中，代码的可读性和可维护性与执行效率同等重要。我期待看到作者如何倡导编写健壮的、带有详尽注释和帮助文档的M文件，甚至可能触及到如何使用MATLAB的App Designer构建用户友好的界面来封装复杂的计算模型。如果书中能够穿插一些关于调试技巧的探讨，比如如何有效地设置断点、监视变量状态，以及如何利用Profiler工具来精准定位代码瓶颈，那么它对于培养结构化思维的读者将是大有裨益的。这本书如果能教会我如何写出“专业人士”的代码，而不仅仅是“能跑起来”的代码，那就算得上是物超所值了。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书的章节目录，给我最深刻的印象是其组织结构的逻辑性，似乎是按照一个完整的科研项目生命周期来布局的。我注意到它可能在数据预处理阶段就投入了大量的篇幅，这非常重要，因为现实中的“脏数据”处理往往占据了项目时间的半壁江山。我尤其关注它是否对MATLAB强大的可视化工具箱进行了详尽的讲解，因为对于科学计算而言，直观的图形展示往往比冰冷的数字更能说明问题。我希望看到那些关于三维曲面、动态仿真和交互式图表制作的深入教程，而不是那种教科书式的固定坐标轴图。如果作者能提供一些关于如何定制化绘图风格的“黑魔法”，让生成的图表可以直接用于高水平的学术期刊发表，那就太棒了。此外，我对书中使用的数据集选择也抱有极高的期待，它们需要足够复杂，能够体现出MATLAB在处理非线性、高维数据时的鲁棒性。这本书如果能真正做到“贴近实战”，而不是纸上谈兵，那么它将成为我工具箱中不可或缺的利器。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆