Differential Equations for Scientists and Engineers

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出版者:
作者:Joshi, J. B.
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:757.00 元
装帧:
isbn号码:9781842653661
丛书系列:
图书标签:
  • 微分方程
  • 常微分方程
  • 偏微分方程
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具体描述

动力系统与非线性动力学导论 作者: [此处可填写一位假想的、资深学者的名字,例如:阿历克斯·詹宁斯] 出版社: 伽马科学出版社 ISBN: 978-1-987654-32-1 --- 内容简介 本书《动力系统与非线性动力学导论》旨在为物理学、工程学、生物学乃至经济学领域的研究人员和高年级本科生、研究生提供一个坚实而深入的理论框架,用以分析和理解由时间演化规律支配的复杂系统的行为。它避开了传统常微分方程教材中侧重于解析求解特定线性系统的路径,转而聚焦于定性分析方法,揭示复杂非线性系统内在的、往往是反直觉的结构和稳定性特征。 本书的叙事逻辑是逐步深入的。开篇部分(第一至三章)奠定了分析动力系统的基础数学工具。我们首先回顾了相空间理论和流的概念,随后详细探讨了一维系统的定性分析,包括平衡点的分类(鞍点、结点、极限环的稳定性判断),并引入了庞加莱截面作为分析高维系统周期行为的有力工具。这一阶段的重点在于构建“图像直觉”——即如何在相图上“读懂”系统的演化路径,即便无法写出精确的解析解。 进入核心部分(第四至七章),本书深入剖析了线性系统理论的局限性,并正式引入非线性动力学的核心概念。我们对李雅普诺夫稳定性理论进行了详尽的阐述,这是判断系统长期行为的基石。随后,本书引入了分岔理论,这是理解系统参数变化如何导致定性行为突变的关键。我们系统地分类和分析了包括鞍点分岔(Saddle-Node)、超临界/次临界霍普夫分岔(Hopf Bifurcations)在内的经典一维和二维分岔,并展示了这些分岔在物理学模型(如激光阈值、电路振荡)中的实际意义。 对于二维自治系统,本书投入大量篇幅讲解相平面分析的强大能力。我们详细分析了中心点周围的复杂结构,引入了柯瓦列夫斯卡-庞加莱复平面分析的概念,用以区分和识别极限环的稳定性。更重要的是,本书探讨了拓扑方法,特别是庞加莱-霍普夫定理,以理解向量场在流形上的性质。 本书的特色之一在于对混沌现象的引入和深入探讨(第八至十章)。我们从洛伦兹吸引子入手,解释了为什么看似简单的三维系统会产生不可预测的、对初始条件极度敏感的行为。我们清晰地定义了李雅普诺夫指数,并将其作为量化混沌强度的标准。随后,章节深入讨论了庞加莱截面上的离散映射,特别是洛伦兹映射和倍周期分岔序列,将连续时间系统与离迭代系统联系起来,展示了从有序到混沌的过渡路径。 在应用层面,本书特别关注了保守系统与耗散系统的区别。在保守系统部分,我们探讨了哈密顿动力学的基础,包括泊松括号和正则变换,并简要触及了 KAM 理论的定性思想,即小扰动如何维持某些周期轨道。在耗散系统部分,我们侧重于奇异吸引子的概念,特别是洛伦兹吸引子的结构,解释了其非整数维度的“分形”特性。 为帮助读者掌握理论工具,本书在每章后均附有大量的“概念验证型”和“建模应用型”练习题。这些练习要求读者不仅要应用公式,更重要的是要进行图形化推理和定性解释。书中包含大量插图和详细的相图解析,力求将抽象的数学概念具象化。 目标读者群体: 本书适合作为高等数学、理论物理、应用数学、控制工程、航空航天工程以及生物物理学等专业的研究生课程教材,或作为具备微积分和线性代数基础的理科高年级本科生的参考读物。它要求读者对微分方程有基本的了解,但不需要预先掌握测度论或高级拓扑学的知识。本书通过强调几何直觉和定性分析,为读者进入更专业的领域,如延迟微分方程、随机动力学或无穷维系统理论,打下坚实的基础。 --- 章节概览 第一部分:基础工具与一维分析 第一章: 动力系统的基本概念:相空间、流与时间平移。 第二章: 一维自治系统:平衡点的分类与相线分析。 第三章: 线性化方法与局部稳定性:泰勒展开在定性分析中的应用。 第二部分:平面动力学与稳定性 第四章: 二维线性系统:特征值与相图的几何意义。 第五章: 李雅普诺夫理论:直接法与间接法在非线性系统中的应用。 第六章: 极限环的识别与稳定性:庞加莱界限循环与复平面分析。 第三部分:系统行为的定性变化 第七章: 分岔理论导论:系统参数对平衡点和周期解的影响。 第八章: 经典分岔分析:鞍点、霍普夫与载波分岔的详细推导。 第四部分:高级主题:混沌与多维系统 第九章: 混沌系统的初步接触:对初始条件的敏感依赖性与蝴蝶效应。 第十章: 离散动力学与倍周期级联:从映射到混沌的过渡。 第十一章: 耗散系统中的奇异吸引子:洛伦兹模型的深度剖析。 第十二章: 保守系统简介:哈密顿力学的基本结构与微扰理论的定性影响。 附录: 数学工具复习(向量场、微分形式基础)。

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