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页数:438

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出版时间:2009-8

价格:42.00元

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isbn号码:9787118064469

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• 自动控制
• 控制理论
• 控制系统
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• 反馈控制
• 系统分析
• 数学模型
• 工程控制
• 自动化

《系统动力学：动态行为的建模与分析》 本书深入探索了复杂系统随时间演变的内在规律。我们将系统视为一个相互关联、不断变化的整体，其行为并非孤立存在，而是由内部组件之间的反馈回路和延迟效应共同塑造。通过建立精确的动态模型，我们可以揭示这些复杂系统之所以如此运作的原因，预测其未来的发展趋势，并设计有效的干预策略来优化其表现。 核心概念与方法： 状态变量与方程： 我们将从定义系统的关键状态变量入手，这些变量是描述系统在任何给定时刻的完整状态所必需的。随后，我们将引入微分方程或差分方程来精确描述这些状态变量如何随时间变化，以及它们之间的相互依赖关系。本书将详细讲解如何从物理、经济、社会或生物系统的基本原理出发，构建出这些描述系统动态行为的数学模型。 反馈回路： 系统动力学理论的核心在于对反馈回路的深刻理解。我们将区分正反馈（放大效应）和负反馈（稳定效应），并分析它们在系统行为中扮演的关键角色。本书将通过大量的案例研究，展示如何识别和量化系统中存在的各种反馈结构，以及这些结构如何导致系统出现非线性行为，如指数增长、振荡、极限环甚至混沌。 延迟效应： 现实世界中的许多系统都存在显著的延迟，即某个事件的发生不会立即影响系统的状态，而是需要经过一段时间。我们将探讨不同类型的延迟（例如，传递延迟、状态延迟）如何影响系统的响应速度和稳定性，并介绍处理延迟的建模技术，如累积变量和卷积积分。 因果循环图（Causal Loop Diagrams, CLDs）： 为了直观地展示系统中变量之间的因果关系和反馈结构，本书将详细介绍因果循环图的绘制和解释方法。这是一种强大的可视化工具，能够帮助读者快速理解复杂系统的相互作用，识别关键的驱动因素和瓶颈。 存量-流量图（Stock and Flow Diagrams, SFDs）： 存量是系统中在特定时间点积累或耗尽的量（例如，人口、资金、库存），而流量则是改变存量的速率。本书将重点介绍存量-流量图的构建，这是系统动力学模型的基础。通过清晰地表示存量和流量之间的关系，以及影响流量的各种因素，我们可以建立能够模拟系统长期行为的定量模型。 仿真建模与分析： 一旦建立了模型，我们就需要对其进行仿真分析。本书将介绍使用各种仿真软件（例如，Stella, Vensim, AnyLogic）进行模型构建、参数校准和情景分析的方法。我们将学习如何通过改变模型参数、初始条件或政策规则来观察系统行为的变化，从而评估不同策略的有效性。 模式识别与验证： 成功的系统动力学模型不仅要具备结构上的合理性，还要能够重现历史数据所显示的典型行为模式。本书将指导读者如何识别关键的行为模式（例如，增长-饱和、振荡、周期性衰退），并介绍模型验证的各种技术，包括行为有效性、结构有效性和参数有效性。 应用领域： 系统动力学作为一种通用性的分析工具，在众多领域都有广泛的应用。本书将通过丰富的实例，展示如何运用系统动力学来分析和解决以下问题： 商业与管理： 战略规划、市场营销、供应链管理、组织学习、创新扩散。 公共政策与社会科学： 城市发展、环境保护、医疗卫生系统、犯罪预测、人口动态、教育改革。 工程与技术： 交通流量管理、资源开发、项目管理、产品生命周期。 经济学： 经济周期、金融市场波动、宏观经济政策影响。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在介绍核心理论概念的同时，提供了大量的实际案例和仿真练习，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的教学方法： 从基本的因果关系和反馈概念开始，逐步深入到复杂的模型构建和仿真分析，确保读者能够逐步掌握系统动力学的精髓。 丰富的图示和可视化工具： 大量使用因果循环图、存量-流量图以及仿真结果的图表，使抽象的概念变得直观易懂。 强调系统性思维： 培养读者从整体、动态和相互关联的角度看待问题，认识到局部最优决策可能导致全局的非预期后果。 通过学习《系统动力学：动态行为的建模与分析》，您将能够更好地理解和驾驭复杂系统的行为，掌握预测未来、规避风险和设计有效策略的强大工具，从而在您的工作和生活中做出更明智的决策。

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老实说，这本书的阅读体验是“艰辛但充实”的。它更像是一本参考手册与深度教材的结合体，需要反复查阅和对照。我最欣赏的是作者对于“模型匹配”和“鲁棒性”概念的阐述，这超越了传统的经典控制理论，将设计目标从“精确跟踪”提升到了“在不确定环境中生存并达到性能指标”的高度。书中对奇异摄动理论的介绍，虽然难度颇高，但对于理解多时间尺度系统的解耦控制提供了全新的视角。这本书的排版虽然传统，但公式的准确性和图表的清晰度是无可挑剔的。我曾将书中的某些章节与我大学时学的教材对比，深感此书在知识体系的连贯性和深度上有着显著的优势。它教会我的不仅仅是如何设计一个控制器，更重要的是如何批判性地评估一个控制系统的设计缺陷。读完它，我感觉自己不再是一个只会使用现有工具的“操作员”，而更像是一个有能力从头设计并验证一套控制方案的“架构师”。这本对精益求精的控制工程师来说，是书架上不可或缺的镇宅之宝。

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我是在一个对传统工程领域感到有些枯燥的时期接触到这本书的，原本只是抱着试试看的心态，没想到它竟成了我技术视野的一个重要转折点。这本书最吸引我的地方，在于它将那些原本似乎高不可攀的“智能”现象，拆解成了可计算、可优化的具体步骤。尤其是在讲到非线性系统的分析时，作者引入的李雅普诺夫稳定性理论，那种将一个可能“失控”的系统，通过构造一个能量函数（或者说李雅普诺夫函数）来证明其最终归于平静的论证过程，简直如同欣赏一场精妙的数学芭蕾。我尤其欣赏其中关于鲁斯判据的几何解释，它不像许多教科书那样只给出表格和结论，而是深入剖析了根轨迹如何跨越虚轴，从而揭示系统潜在的振荡与失稳的本质。读到后面，我开始尝试将书中的理论应用于我工作中遇到的那些“老旧”的机械控制问题，竟发现很多困扰多年的“经验性调参”问题，现在都有了理论依据可以指导方向，这带来的成就感是无可比拟的。这本书的图表绘制非常专业，那些Bode图和Nyquist图的分析，配合文字说明，简直是教科书级别的范例，让人一眼就能看出系统在不同频率下的“脾气”。

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这本书给我的第一印象是“严谨到苛刻”。它似乎不接受任何含糊不清的描述。在处理随机过程对控制系统的影响时，作者展现了极高的数学素养，对最优控制和卡尔曼滤波的介绍，虽然篇幅不算最大，但其理论的完整性令人印象深刻。我记得在阅读关于状态观测器的设计时，书中没有回避关于噪声和模型误差的实际影响，而是直接给出了在不完全观测条件下如何构建有效滤波器的思路，这体现了作者的务实精神。与市面上一些偏向于应用软件操作的书籍不同，这本书完全聚焦于理论基础的构建，它假设读者拥有扎实的线性代数和微积分基础，并以此为基石，逐步搭建起复杂的控制框架。虽然书中没有一个具体的项目案例贯穿始终，但它提供的那些数学工具，是构建任何复杂项目的基础砖石。每一次我试图跳过某个复杂的证明时，都会发现后续的内容理解起来变得吃力，这迫使我不得不回头去啃那些看似枯燥的数学推导，最终发现，正是那些推导，构成了理解整个理论大厦的承重柱。

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这本厚重的书籍，初次捧起时，那油墨的香气混合着纸张特有的陈旧感，便让人心头一震。它绝非那种快餐式的读物，更像是一次需要耐心的探险。我花了足足一个星期的时间才大致浏览完前三分之一，每一次翻页，都仿佛踏入了一个由严谨逻辑和精妙数学模型构筑的迷宫。书中对系统稳定性的探讨，那种抽丝剥茧般的分析，让人不得不佩服作者的功力。我记得有一次，为了理解那个复杂的传递函数在时域和频域中的转换关系，我不得不在笔记本上画满了各种波形图，试图将那些抽象的代数符号具象化。书中对各种经典控制器的详细讲解，从PID到更复杂的现代控制方法，都配有详尽的推导过程，这对于想真正弄懂“为什么”而不是仅仅会“套公式”的读者来说，无疑是珍贵的财富。然而，也正因为这种深度，使得初学者在面对开头的状态空间表示法时，可能会感到一阵眩晕，需要极大的毅力和重复阅读才能真正建立起对系统动态行为的直观感受。整本书的编排逻辑清晰，但其内在的知识密度实在太高了，读完后，感觉脑子里像是被强行灌输了一整套全新的思维框架，需要时间去消化和沉淀。

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这本书的结构就像一座精心规划的城市，从基础的信号与系统理论开始，像高速公路一样直通核心的控制系统设计。我不得不说，对于那些只想了解“如何快速实现一个基本反馈回路”的工程师来说，这本书可能显得过于“学术”和“庞大”了。它不满足于停留在表面，而是执着于挖掘底层原理。例如，它花了大量篇幅讨论采样对系统的影响，那个关于奈奎斯特采样定理的延伸讨论，对于理解数字控制的局限性至关重要。我个人觉得，这本书的价值在于培养一种“系统思维”——即把一个复杂的现实问题抽象成一个标准的数学模型，然后运用数学工具去求解和优化。它的习题部分设计得极为巧妙，有些题目看似简单，实则暗藏玄机，需要融会贯通才能得出答案。我发现，完成这些习题的过程，比单纯阅读文字更有助于知识的内化。每完成一个章节的练习，都像是完成了一次小小的智力攀登，让人对控制科学的敬畏之心油然而生。

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