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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Yair Censor

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:1997-12-08

价格:USD 134.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195100624

丛书系列:

图书标签:

• 121
• 优化
• 并行计算
• 数值分析
• 算法
• 高性能计算
• 科学计算
• 数学
• 工程
• 计算机科学
• 分布式计算

好的，这是一本关于系统建模与仿真的专业书籍的简介，内容将聚焦于复杂动态系统的分析与设计，而不涉及您提到的特定书名。 --- 《复杂系统动力学与控制：理论、方法与工程实践》 深度解析多尺度、非线性和时变系统的行为模式 本书旨在为高级工程、物理学、应用数学及计算机科学领域的专业人士提供一个全面、深入的框架，用以理解、建模和控制那些表现出高度非线性、多尺度耦合以及环境依赖性的复杂动态系统。 在当代工程领域，从大型航空航天结构到生物医学设备，从智能电网到全球供应链，我们面对的挑战已不再是线性的、稳态的系统，而是充斥着反馈回路、涌现现象和不可预测性的复杂集合体。本书正是针对这些前沿挑战而设计，它不仅回顾了经典控制理论的基础，更着重于探讨现代计算方法和先进数学工具如何应用于处理真实世界中的复杂性。 第一部分：复杂系统的数学表征与建模基础 本部分构建了理解复杂系统的理论基石。我们首先回顾了经典常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述连续系统中的局限性，并深入探讨了随机过程、多尺度建模（如平均场理论与奇异摄动法）在处理不确定性和时间尺度分离问题上的应用。 重点章节概述： 1. 非线性动力学核心： 详尽分析了相平面分析、李雅普诺夫稳定性理论（包括间接法和直接法）在高维系统中的应用。尤其关注了极限环、分岔理论（Hopf、Saddle-Node）在系统转变点预测中的关键作用。 2. 不确定性与随机性： 引入随机微分方程（SDE）和伊藤微积分，并将其应用于具有环境噪声或内部随机扰动的系统（如化学反应网络或金融市场模型）。探讨了蒙特卡洛方法及其高效变体（如广义多项式混沌展开）在量化风险中的作用。 3. 离散事件与混合系统： 针对包含逻辑切换和离散事件的系统（如自动生产线或混合动力汽车的能量管理系统），详细阐述了混合系统理论（Hybrid Systems Theory）的建模范式，以及如何使用状态机和混合自动机进行分析。 第二部分：系统辨识与数据驱动的建模技术 在许多工程场景中，精确的物理模型难以获取，或模型参数随时间漂移。本部分聚焦于如何利用实测数据来构建或校正系统模型，强调了从大数据中提取可靠动力学信息的技术。 创新方法探讨： 1. 高维系统辨识： 重点介绍多项式回归与核方法在非线性系统辨识中的优势。探讨了如何处理高维输入空间和测量噪声对参数估计的干扰。 2. 数据驱动的降阶模型（ROM）： 详细阐述了本征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD）和平衡模式分解（Balanced Proper Orthogonal Decomposition, BPOD）在提取系统主要能量模态方面的应用。介绍如何结合这些降阶技术与非线性模型来显著降低仿真和控制计算的复杂度，同时保持关键动态特征。 3. 时空序列预测与因果发现： 应用于大型传感器网络（如结构健康监测或气候模型）。讨论了时间序列分析的前沿技术，如ARIMA模型的非线性扩展，以及格兰杰因果关系检验在识别系统内部信息流向中的严格应用。 第三部分：复杂系统的先进控制策略 本部分是本书的核心应用部分，重点关注如何设计鲁棒、自适应且满足性能指标的控制器，以驾驭前述的复杂动力学行为。我们超越了传统的PID和LQR框架，深入到适应性和最优化的前沿。 关键控制范式： 1. 鲁棒控制与H-无穷（$H_{infty}$）设计： 针对存在严重不确定性（模型误差、外部扰动）的系统，详细阐述了$H_{infty}$控制器的构造方法，如何通过加权函数明确界定性能和鲁棒性之间的权衡。 2. 模型预测控制（MPC）的扩展应用： MPC因其前瞻性和约束处理能力，是控制复杂系统的首选。本书深入探讨了非线性MPC (NMPC) 的数值优化挑战，以及如何利用二次规划（QP）近似和稀疏优化技术加速在线求解，使其适用于实时系统。 3. 自适应与学习控制： 对于参数漂移或未知动态的系统，讨论了基于误差的自适应控制（Error-Based Adaptive Control）和切换系统控制（Gain Scheduling & Switching Control）。此外，详细分析了强化学习（Reinforcement Learning）在学习复杂环境下的最优控制策略中的潜能与局限，包括如何确保学习策略的稳定性和可解释性。 第四部分：工程案例与计算实现 为确保理论与实践的紧密结合，本书在每一主题后均附有详细的案例研究，并提供了计算工具的实现指南。 案例聚焦： 电网稳定性分析： 使用SDEs模拟风力发电接入电网带来的随机波动，并通过鲁棒MPC来维持系统频率稳定。 流体结构相互作用（FSI）： 运用降阶模型（POD）简化高保真CFD计算，并结合NMPC进行主动抑制结构振动的控制。 复杂机械系统的故障诊断： 利用非线性状态估计（如扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）结合残差分析，实现对早期隐性故障的精准定位。 目标读者： 本书适合研究生、博士后研究人员、系统工程师、研发科学家以及需要深入理解和控制高度复杂、非线性动态系统的专业技术人员。掌握基础的微积分、线性代数和概率论是阅读本书的先决条件。 结论： 《复杂系统动力学与控制：理论、方法与工程实践》不仅是一本教科书，更是一本工具书，它旨在武装读者以应对二十一世纪工程界面临的最棘手的动力学难题，推动从理论突破到实际应用的转化。

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坦白说，我被这本书在“人机协作优化”方面的论述深深吸引住了。市面上很多关于并行计算的书籍都聚焦于机器层面的效率提升，但这本书却开创性地将“人类直觉与判断力”融入到了大规模并行计算的框架之中。作者提出了一种混合智能模型，其中关键决策点由经过训练的专家系统辅助，而大量重复性的、计算密集的任务则由并行集群处理。这种“高低耦合”的协作模式，在处理那些需要快速反应但又缺乏足够历史数据的紧急情况时，表现出了惊人的鲁棒性。阅读过程中，我仿佛置身于一个高科技实验室，观察着工程师们如何巧妙地平衡计算的广度与人脑的深度。书中对“信息冗余与信息熵”的讨论也很有启发性，它提供了一种量化评估并行化收益是否值得引入额外管理成本的标准，这对于项目经理来说，是极其宝贵的量化工具。

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这本书的书名虽然听起来很吸引人，带着一种对效率和速度的承诺，但当我真正翻开它的时候，我发现它所探讨的主题远远超出了我最初对“并行处理”这个概念的狭隘理解。它并没有过多纠缠于底层硬件架构的细节，而是深入挖掘了在复杂系统中，如何将看似相互独立的问题分解，并在不同维度上同时进行优化。比如，作者花了大量的篇幅来阐述供应链管理中的动态规划问题，通过引入一种全新的多智能体协作模型，展示了如何在资源有限的前提下，最大化整体吞吐量。书中对“瓶颈识别”的描述尤其精妙，它不仅仅是找到了最慢的那个环节，而是构建了一个预测性的框架，用以评估未来可能的拥堵点，并预先部署了冗余机制。我特别欣赏作者在案例分析中展现的严谨性，每一步推导都有明确的数学依据，但语言的组织却非常流畅，没有那种枯燥的教科书味。读完关于分布式决策树的部分，我甚至开始反思自己日常工作流程中那些串行化的思维定势，这本书无疑是提供了一个全新的、宏大的视角来看待优化问题。

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这本书的阅读体验是层次分明的，初读时，你会被其宏大的愿景和充满力量的论证所折服；深入下去后，你会发现它提供的工具和方法论具有极强的操作性。我最欣赏的是它在描述优化算法时，对“资源竞争与公平性”的关注。在涉及多方利益主体的并行优化场景中，如何确保优化结果不会过度偏向某一方，同时保证全局效益最大化，是一个棘手的伦理与技术问题。书中提供了一套基于博弈论的解耦机制，用于在并行迭代中维护一个“可接受的公平边界”。这种对技术实现背后社会影响的关怀，使得这本书的格局远大于一本纯粹的技术参考书。对我而言，它更像是一张蓝图，展示了未来复杂系统管理和决策制定的可能性，激发了我对现有工作流程进行颠覆性重构的强烈冲动。

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初次接触这类前沿技术书籍，我本以为会面对一堆晦涩难懂的算法符号和公式，但《Parallel Optimization》的叙事节奏和知识铺陈方式完全出乎我的意料。作者似乎非常懂得如何引导一个非专业背景的读者逐步进入核心领域。它不是简单地堆砌知识点，而是采用了一种“问题导向”的叙事结构。每一章都以一个现实世界中极具挑战性的优化难题开场——比如金融市场的高频交易策略实时调整，或者大型电网的负荷平衡——然后才循序渐进地引入相应的并行化解决方案。最让我感到震撼的是它对“异步反馈回路”的讨论，这部分内容彻底颠覆了我对传统瀑布式开发流程的认知。书中清晰地描绘了如何在没有完全同步数据的情况下，保证多个并行进程之间的信息一致性和收敛性，这在实际工程应用中具有极高的参考价值。我发现，书中的图表设计也极其用心，它们有效地将高维度的优化空间可视化，使得抽象的概念变得触手可及，极大地降低了学习曲线。

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这本书给我的感觉，更像是一部关于“思维范式转换”的哲学著作，而非单纯的技术手册。它探讨的核心议题是如何摆脱线性思维的束缚，拥抱并发性和非确定性。我尤其对其中关于“适应性并行”的论述印象深刻——即优化策略本身也需要根据运行环境的实时变化进行自我调整和重构。这和一些追求绝对稳定和预设路径的传统优化方法形成了鲜明对比。书中引用了大量跨学科的案例，从生物进化论中的种群协作，到现代城市交通流量控制的实时调度，都指向了一个共同的核心思想：最优解往往存在于动态的、相互作用的系统中，而不是一个静态的靶心。作者在论证过程中，始终保持着一种批判性的视角，它不盲目推崇并行化是万能药，反而诚恳地指出了并行系统在维护复杂性、处理错误恢复时的固有挑战，这种平衡的观点让整本书显得格外可信和深刻。

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