內容簡介
My intention is that this book serve as a reference work on interacting particle systems, and that it be used as the basis for an advanced graduate course on this subject. The book should be of interest not only to mathematicians, but also to workers in related areas such as mathematical physics and mathematical biology. The prerequisites for reading it are solid one-year graduate courses in analysis and probability theory, at the level of Royden (1968) and Chung (1974), respectively. Material which is usually covered in these courses will be used without comment. In addition, a familiarity with a number of other types of stochastic processes will be helpful. However, references will be given when results from specialized parts of probability theory are used. No particular knowledge of statistical mechanics or mathematical biology is assumed. While this is the first book-length treatment of the subject of interacting particle systems, a number of surveys of parts of the field have appeared in recent years. Among these are Spitzer (1974a), Holley (1974a), Sullivan (1975b), Liggett (1977b), Stroock (1978), Griffeath (1979a, 1981), and Durrett (1981). These can serve as useful comolements to the oresent work.
內頁插圖
目錄
Frequently Used Notation
Introduction
CHAPTER Ⅰ
The Construction, and Other General Results
1.Markov Processes and Their Semigroups
2.Semigroups and Their Generators
3.The Construction of Generators for Particle Systems
4.Applications of the Construction
5.The Martingale Problem
6.The Martingale Problem for Particle Systems
7.Examples
8.Notes and References
9.Open Problems
CHAPTER Ⅱ
Some Basic Tools
1.Coupling
2.Monotonicity and Positive Correlations
3.Duality
4.Relative Entropy
5.Reversibility
6.Recurrence and Transience of Reversible Markov Chains
7.Superpositions of Commuting Markov Chains
8.Perturbations of Random Walks
9.Notes and References
CHAPTER Ⅲ
Spin Systems
1.Couplings for Spin Systems
2.Attractive Spin Systems
3.Attractive Nearest-Neighbor Spin Systems on Z1
4.Duality for Spin Systems
5.Applications of Duality
6.Additive Spin Systems and the Graphical Representation
7.Notes and References
8.Open Problems
CHAPTER Ⅳ
Stochastic Ising Models
1.Gibbs States
2.Reversibility of Stochastic Ising Models
3.Phase Transition
4.L2 Theory
5.Characterization of Invariant Measures
6.Notes and References
7.Open Problems
CHAPTER Ⅴ
The Voter Model
1.Ergodic Theorems
2.Properties of the Invariant Measures
3.Clustering in One Dimension
4.The Finite System
5.Notes and References
CHAPTER Ⅵ
The Contact Process
1.The Critical Value
2.Convergence Theorems
3.Rates of Convergence
4.Higher Dimensions
5.Notes and References
6.Open Problems
CHAPTER Ⅶ
Nearest-Particle Systems
1.Reversible Finite Systems
2.General Finite Systems
3.Construction of Infinite Systems
4.Reversible Infinite Systems
5.General Infinite Systems
6.Notes and References
7.Open Problems
CHAPTER Ⅷ
The Exclusion Process
1.Ergodic Theorems for Symmetric Systems
2.Coupling and Invariant Measures for General Systems
3.Ergodic Theorems for Translation Invariant Systems
4.The Tagged Particle Process
5.Nonequilibrium Behavior
6.Notes and References
7.Open Problems
CHAPTER Ⅸ
Linear Systems with Values in [0, oo)s
1.The Construction; Coupling and Duality
2.Survival and Extinction
3.Survival via Second Moments
4.Extinction in One and Two Dimensions
5.Extinction in Higher Dimensions
6.Examples and Applications
7.Notes and References
8.Open Problems
Bibliography
Index
Postface
Errata
前言/序言
現代控製理論與優化:從基礎到前沿 本書籍簡介 本書全麵深入地探討瞭現代控製理論的基石、核心算法及其在復雜工程係統中的前沿應用。它旨在為工程師、研究人員和高級學生提供一個堅實的理論框架,並輔以豐富的實例和算法實現細節,以應對當前工程實踐中日益增長的非綫性和高維度的控製挑戰。 第一部分:經典控製理論的現代視角與係統建模 本部分首先迴顧瞭經典控製理論中的基本概念,如傳遞函數、頻率響應分析(波德圖、奈奎斯特圖)和根軌跡分析,但著重於如何將這些概念無縫過渡到狀態空間錶示法。 綫性係統狀態空間錶示: 詳細介紹瞭連續時間和離散時間係統的狀態方程、狀態轉移矩陣的求解,以及係統結構分析,包括可控性和可觀測性的判定。對高階係統的約簡方法和模態分析進行瞭深入闡述。 非綫性係統基礎: 探討瞭非綫性係統相平麵分析法、李雅普諾夫穩定性理論(直接法和間接法),並引入瞭拓撲學在穩定性判斷中的應用。重點分析瞭奇點、極限環的識彆與性質。 係統辨識與參數估計: 覆蓋瞭從物理觀測數據中構建精確數學模型的關鍵技術。包括最小二乘法、遞推最小二乘法(RLS)及其在參數跟蹤中的應用。對於復雜、時變係統的辨識,引入瞭卡爾曼濾波作為狀態估計的基礎,並延伸至子空間辨識方法。 第二部分:現代控製理論的核心方法 本部分是全書的核心,係統地介紹瞭解決綫性多變量係統和優化控製問題的關鍵工具。 最優控製理論: 以Pontryagin極大值原理為理論基礎,詳細推導瞭LQR(綫性二次調節器)控製器。LQR的設計過程被分解為 Riccati 方程的求解,並討論瞭其在有限時間與無限時間優化中的具體形式。引入瞭正則解與奇異控製的區分。 狀態觀測器設計: 針對狀態不可測的係統,本章詳細講解瞭Luenberger觀測器和卡爾曼濾波器的設計與實現。特彆關注瞭在傳感器噪聲和過程擾動存在下的最優狀態估計問題,並對比瞭擴展卡爾曼濾波器(EKF)和無跡卡爾曼濾波器(UKF)在非綫性估計中的性能差異。 魯棒控製基礎: 鑒於實際係統參數的不確定性,魯棒控製成為現代控製設計的必然選擇。本章引入瞭$mathcal{H}_{infty}$控製理論,從頻域角度齣發,通過求解微分不等式(Riccati不等式或不等式)來保證閉環係統在所有不確定性輸入下的性能指標。此外,介紹瞭$D-K$迭代算法在混閤$mathcal{H}_2/mathcal{H}_{infty}$控製設計中的應用。 第三部分:先進控製策略與非綫性控製 本部分聚焦於處理復雜係統,特彆是強非綫性和不確定性環境下的控製難題。 滑模控製(SMC): SMC作為一種高魯棒性的控製方法,被詳盡分析。討論瞭滑模麵(Switching Surface)的設計原則,特彆是二階和高階滑模控製以剋服抖振(Chattering)問題。引入瞭初值滑模(FTSM)和非奇異快速終端滑模(NFTSM)以加速收斂速度。 自適應控製: 針對係統參數隨時間變化的場景,本章介紹瞭基於模型的參考自適應控製(MRAC)的設計。重點講解瞭“先驗知識”的假設,以及誤差信號的穩定性保證,特彆是基於Lyapunov函數的參數自整定律的推導。 模型預測控製(MPC): MPC因其前瞻性優化能力,在過程工業中占據重要地位。本書詳細解釋瞭滾動時域優化、約束處理(軟約束與硬約束)以及對模型誤差的魯棒性改進,如Tube MPC和Tube-Based Robust MPC的原理。 第四部分:工程應用與計算方法 最後一部分將理論與實踐相結閤,討論瞭在實際工程中實現高級控製算法所需的計算工具和方法。 係統仿真與驗證: 強調瞭使用標準軟件工具包(如MATLAB/Simulink環境)進行係統級仿真和參數整定的實踐步驟。討論瞭從理論設計到硬件在環(HIL)測試的過渡流程。 分布式控製與網絡化係統: 針對大規模復雜係統,如智能電網、無人機集群,本書探討瞭分布式控製架構的優勢和挑戰,包括通信延遲、數據共享的安全性與一緻性問題。 高階非綫性動力學與近似方法: 簡要介紹瞭反饋綫性化、輸入-輸齣綫性化等精確設計方法,並討論瞭當係統無法完全綫性化時,如何利用泰勒級數展開、神經網絡近似等方法來輔助控製器設計。 本書特點: 嚴謹的數學推導: 所有核心算法均伴隨詳細的數學證明,確保讀者對方法的適用範圍和局限性有清晰認識。 強調工程實現: 理論章節後緊跟“案例分析”或“算法實現要點”,指導讀者如何將抽象的數學公式轉化為可運行的代碼和實際控製律。 覆蓋現代前沿: 不僅包含LQR、H-infinity等經典現代方法,還深入介紹瞭MPC、SMC等當前工業界和學術界熱點。 本書是控製理論研究者和追求高精度、高魯棒性控製係統的工程師的必備參考書。