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司守奎，孙兆亮主编 著

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• 数学建模
• 算法
• 应用
• 优化
• 仿真
• 数学软件
• Python
• MATLAB
• 模型求解
• 高等教育

店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118100372

商品编码：1679780078

出版时间：2015-04-01

数学建模算法与应用 作  者:司守奎,孙兆亮 主编 定  价:55 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2015年04月01日 页  数:476 装  帧:平装 ISBN:9787118100372 ●第1章线性规划
●1.1线性规划问题
●1.2投资的收益和风险
●习题1
●第2章整数规划
●2.1概论
●2.20—1型整数规划
●2.3蒙特卡洛法（随机取样法）
●2.4整数线性规划的
●计算机求解
●习题2
●第3章非线性规划
●3.1非线性规划模型
●3.2无约束问题的Matlab解法
●3.3约束极值问题
●3.4飞行管理问题
●习题3
●第4章图与网络模型及方法
●4.1图的基本概念与数据结构
●4.2短路问题
●部分目录

内容简介

《数学建模算法与应用(第2版)》作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用(第2版)》，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏很小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。全书系统全面，各章节相对独立。《数学建模算法与应用(第2版)》所选案例具有代表性，注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法应用的实现性，服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。

好的，这是一本关于《现代控制理论基础与实践》的图书简介，内容翔实，旨在深入探讨现代控制系统的设计、分析与应用，完全避开了《数学建模算法与应用（第2版）》中的内容。 --- 现代控制理论基础与实践 导言：迈向智能控制的新纪元 随着信息技术、自动化技术和人工智能的飞速发展，控制系统已不再局限于传统的反馈回路。从高精度工业机器人、复杂的航空航天系统到日益普及的智能电网和自动驾驶汽车，对系统性能、鲁棒性和适应性的要求达到了前所未有的高度。《现代控制理论基础与实践》（第二版修订版）正是为适应这一时代需求而精心编写的权威性教材与参考手册。 本书摒弃了过于侧重经典控制理论的传统框架，聚焦于线性系统理论（LTI）的深入分析，并系统地引入了先进的现代控制方法，如状态空间法、最优控制、鲁棒控制以及系统辨识技术。它不仅为读者构建坚实的理论基石，更强调如何将这些理论应用于解决实际工程问题，实现从“控制”到“智能控制”的跨越。 --- 第一部分：状态空间方法的构建与分析（系统建模的现代视角） 本部分是全书的基石，全面阐述了如何使用状态空间方法对复杂的动态系统进行精确描述和分析。 第一章：动态系统的状态描述 本章从物理系统的微分方程出发，系统地推导了标准状态空间模型（$dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}$，$mathbf{y} = mathbf{Cx} + mathbf{Du}$）。我们详细探讨了选择状态变量的原则、自由运动与强迫运动的解耦分析，以及时间连续系统与时间离散系统的模型转换方法。特别强调了如何处理多输入多输出（MIMO）系统的矩阵表示及其物理意义。 第二章：线性系统的基本性质分析 在状态空间框架下，本章深入探讨了系统的可控性与可观测性。通过李雅普诺夫（Lyapunov）判据和卡尔曼（Kalman）判据，读者将学会如何判断一个系统是否可以通过输入完全驱动到任意状态，以及是否可以通过输出完全推断出内部状态。本章还引入了能控规范形和能观规范形，为后续的状态反馈设计奠定了必要的数学基础。 第三章：线性系统的分解与简化 为了便于分析和设计，本章介绍了如何利用相似变换对系统矩阵进行对角化（Jordan标准型）和约旦标准型分解。这使得分析系统的固有特性（如极点位置）和求解状态转移矩阵 $mathbf{Phi}(t)$ 变得直观高效。我们还重点讨论了系统模态（Mode）的概念及其对系统暂态响应的影响。 --- 第二部分：现代控制器的设计与实现（反馈与状态估计） 本部分是本书的核心应用章节，专注于如何利用系统的内在结构信息来设计高性能的反馈控制器和状态观测器。 第四章：极点配置与状态反馈设计 本章全面讲解了极点配置（Pole Placement）技术。我们不仅限于全维状态反馈，还深入探讨了利用Ackermann公式在实现极点配置中的应用，以及当系统不可控时，如何通过局部极点配置实现次优控制。同时，对线性二次型调节器（LQR）的理论基础进行了初步介绍，为最优控制打下基础。 第五章：状态观测器与估计 在许多实际应用中，内部状态变量无法直接测量。本章详细介绍了状态观测器（State Observers）的设计，包括 Luenberger 观测器。我们将重点分析如何利用可观测性设计观测器极点，以及如何将观测器与状态反馈控制器结合，构成分离原理（Separation Principle）下的闭环系统。 第六章：卡尔曼滤波：最优状态估计 本章从随机系统的角度出发，系统阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的理论。内容涵盖了离散时间卡尔曼滤波器的递推算法、系统噪声协方差矩阵 $mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$ 的选择对估计精度的影响，以及扩展卡尔曼滤波器（EKF）在处理非线性系统时的初步应用。 --- 第三部分：高级控制理论与前沿应用 在掌握了基础的 LTI 控制后，本部分将目光投向更复杂、更具挑战性的工程问题。 第七章：最优控制理论基础 本章引入了现代控制领域的核心之一：最优控制。详细推导了庞特里亚金最小作用量原理（Pontryagin's Minimum Principle），并重点介绍了解决 LQR 问题的代数黎卡提方程（ARE）及其求解方法。读者将学习如何根据性能指标（如时间、能耗或误差平方和）来设计最优反馈增益。 第八章：鲁棒控制导论：H∞与环路整形 针对实际系统中模型不确定性和外部扰动，本章引入了鲁棒控制的概念。我们系统地介绍了 $H_{infty}$ 控制理论，重点关注如何将性能指标转化为一个 $H_{infty}$ 范数约束问题，并通过求解相关的不等式来确保闭环系统的稳定性和性能在模型参数变化范围内得到保证。 第九章：非线性系统的分析与初步控制策略 本章探讨了超越线性时不变系统的复杂性。内容包括非线性系统平衡点的稳定性分析（如李雅普诺夫第二法），相平面分析法，以及滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的基本原理及其在应对外部干扰下的强大鲁棒性。 第十章：系统辨识与自适应控制 为了在模型信息不完全或参数随时间变化的场景下实现有效控制，本章介绍了系统辨识的基本方法，如最小二乘法（Least Squares Estimation），用于从实验数据中估计系统参数。在此基础上，简要介绍了自适应控制的基本思想，即控制器参数能够在线调整以适应系统动态的变化。 --- 总结与展望 《现代控制理论基础与实践》致力于培养读者将抽象的数学工具转化为具体工程解决方案的能力。全书结构严谨，理论深度与工程实践紧密结合，辅以大量的例题和仿真分析指导，是控制工程、自动化、航空航天、机器人学等领域专业人士和高年级本科生、研究生的必备参考书。掌握本书内容，即掌握了设计和分析下一代智能控制系统的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

最近工作上遇到一个项目，需要对一个复杂的系统进行优化，涉及多个变量和相互制约的因素，传统的经验判断已经难以胜任。我一直在寻找能够提供系统性解决方案的书籍，希望能够找到一些切实可行的建模工具和方法。当看到《数学建模算法与应用(第2版)》这本书时，我的眼睛就亮了。我了解到这本书涵盖了非常广泛的数学建模技术，并且理论联系实际，这正是我目前急需的。特别是“算法与应用”这部分，我希望它能详细讲解各种算法的实现步骤、优缺点以及适用范围，这样我才能根据实际问题的特点选择最合适的模型。我对书中能够提供的各种实际应用案例充满期待，希望这些案例能够覆盖不同行业和领域，通过学习这些案例，我能更直观地理解数学建模的强大之处，并从中获得启发，将学到的知识迁移到我自己的项目上来。我个人偏好那种讲解清晰、逻辑严谨的书籍，能够一步步引导读者理解算法的推导过程，而不是简单地罗列公式。同时，我也希望书中能够提供一些实际操作的建议，比如如何进行数据预处理、如何验证模型、如何解释结果等等，这些都是在实际建模过程中非常重要的环节。我之前也尝试过一些建模相关的书籍，但很多都停留在概念层面，缺乏实操指导，或者案例过于陈旧，无法应对当前复杂多变的应用场景。这本书的“第2版”给了我信心，我相信它能够提供更贴近实际的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

一直对数学建模这块领域充满好奇，尤其是在接触过一些实际问题后，觉得仅凭直觉和经验来解决是远远不够的。我之前也零散地看过一些相关的文章和教程，但总感觉不成体系，学到的知识点也比较零碎。偶然间发现了这本《数学建模算法与应用(第2版)》，书名就直击我的需求，而且“第2版”也意味着内容应该经过了更新和优化。我尤其看重书中的“算法与应用”这几个字，这表明它不仅仅会讲解理论，还会教你如何将这些理论落地，解决实际问题，这对我来说是至关重要的。我希望这本书能够系统性地介绍各种常用的数学建模方法，比如线性规划、动态规划、灰色预测、模糊数学等等，并且能够提供清晰的步骤和详细的解释，让我能够理解算法的原理，而不是仅仅停留在“知道有这么个方法”的层面。同时，书中丰富的案例分析也是我非常期待的。我希望能够看到这些算法是如何被应用到不同的领域，比如经济、管理、工程、甚至生物医学等等，这些真实世界的应用能够帮助我建立起建模的思维模式，并且激发我去思考如何将这些方法运用到我自己的工作中。我之前也尝试过一些其他的书籍，但有的过于理论化，读起来枯燥乏味，有的则过于浅显，无法深入。我期待这本书能够找到一个很好的平衡点，既有深度又不失趣味性，能够让我真正掌握数学建模的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析和决策支持充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地提升我在数学建模方面的能力的教材。《数学建模算法与应用(第2版)》这本书名非常吸引我，尤其是“算法与应用”这几个字，我非常看重理论与实践的结合。我希望这本书能够深入浅出地讲解数学建模的基本原理和常用方法，例如优化、预测、仿真等，并且能够详细阐述各种算法的数学基础和实现思路。我尤其期待书中能够提供丰富的、具有代表性的应用案例，最好能够覆盖一些前沿领域，比如人工智能、大数据分析中的建模技术，这样我才能更好地理解数学建模在当今科技发展中的重要作用。我希望通过学习这本书，我能够掌握构建、求解和评估数学模型的能力，并且能够熟练运用各种建模工具和软件。我更希望这本书能够引导我养成严谨的建模思维，学会如何将现实世界的问题抽象成数学模型，并从中提取有用的信息，做出科学的决策。我之前也阅读过一些与数学建模相关的书籍，但有的侧重理论推导，有的则过于笼统，缺乏具体的指导。这本书“第2版”的出现，让我看到了它内容上的持续更新和优化，这让我对接下来的学习充满信心，我期待它能给我带来一次系统而深入的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何用数学的语言来描述和解决现实世界中的复杂问题抱有浓厚的兴趣。尤其是在看到一些成功的商业案例或者科学研究成果时，我都会好奇它们背后是否运用了精妙的数学建模思想。所以，当我在书店看到《数学建模算法与应用(第2版)》这本书时，它立刻引起了我的注意。《数学建模算法与应用》这个书名非常直接地表达了它的内容，我希望它能够系统地介绍一些核心的数学建模方法，并且能够清晰地讲解这些方法的“算法”部分，让我理解它们是如何工作的，而不是停留在知其然不知其所以然的层面。更重要的是，“应用”这个词让我对接下来的学习充满期待。我希望书中能够提供各种各样、来自不同领域的应用案例，通过这些鲜活的例子，我能够看到数学建模是如何解决实际问题的，比如如何在经济学中进行预测，如何在工程学中进行优化，如何在社会科学中进行分析等等。我期待这本书能够帮助我建立起一个完整的数学建模知识体系，并且能够培养我将数学知识转化为解决实际问题的能力。我之前也尝试过阅读一些相关的文献和书籍，但有的过于学术化，读起来非常吃力，有的则过于浅显，无法满足我深入学习的需求。我相信这本“第2版”一定经过了内容的更新和内容的优化，能够为我带来一次更系统、更实用的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

在我的工作生涯中，常常会遇到需要量化分析和预测的场景，尤其是在需要进行战略规划和资源分配的时候。我一直觉得，如果能掌握一套系统性的数学工具，将会极大地提升我的工作效率和决策的科学性。因此，我一直关注着数学建模领域。《数学建模算法与应用(第2版)》这本书，从书名上就体现了它的核心价值——即讲解建模的“算法”同时也强调“应用”。我非常期待书中能够清晰地介绍各种主流的数学建模方法，例如线性规划、整数规划、非线性规划，以及一些更具象化的预测模型，比如时间序列分析、回归分析等，并且能够用通俗易懂的语言解释其背后的数学原理，避免过于晦涩的推导。最吸引我的是“应用”这个词，我希望书中能提供大量来自不同行业的真实案例，例如企业运营、金融投资、公共管理等，通过这些案例，我能够学习如何将抽象的数学模型应用于实际问题，并从中获得解决问题的思路和方法。我尤其希望书中能够包含一些关于如何选择合适的模型、如何评估模型性能、以及如何解释模型结果的指导，这些实操层面的内容对我来说至关重要。我之前也看过一些建模的书籍，但有的过于偏重理论，有的则案例不够丰富，无法让我充分理解其应用价值。这本书的“第2版”预示着内容的更新和改进，我非常期待它能给我带来一次更全面、更实用的学习体验。