ThisbookgrewoutofmylecturenotesforagraduatecourseonoptimalcontroltheorywhichItaughtattheUniversityofIllinoisatUrbana-Champaignduringtheperiodfrom2005to2010.Whilepreparingthelectures,Ihaveaccumulatedanentireshelfoftextbooksoncalculusofvariationsandoptimalcontrolsystems.
本书介绍了Patran 2010软件的基本操作以及Nastran2010的求解分析,全书共分为19章。第l章简介MSC公司以及Patran和Nastran的基本功能;第2章简介使用Patran建模和Nastran分析的过程;第3章介绍使用Patran建立几何模型;第4章介绍使用Patran进行有限元网格划分;第5章介绍材料属性;第6章单元属性:第7章介绍工况及边界条件;第8章介绍了如何进行分析控制;第9章介绍分析结果后处理。0章至19章是实例章,涵盖了使用Nastran分析的主要分析类型,其中0章介绍基本使用实例;第ll章介绍静力学分析;2章介绍屈曲分析;3章介绍模态分析;4章介绍瞬态响应分析;5章介绍频率响应分析;6章介绍响应分析;7章介绍非线性分析;8章介绍结构拓扑优化;9章介绍热传导分析。对所有实例的操作步骤都提供了详细的文字和图例说明,以便于读者学习掌握。 本书适合于高等院校研究生作为计算机
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作,全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含~4章)和应用篇(包含第5~7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法,主要分析滤波方法的思想,不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法,这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法,本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法.主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有:排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书,也可作为教材使用。
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论,回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题,是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作,全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含~4章)和应用篇(包含第5~7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法,主要分析滤波方法的思想,不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法,这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法,本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法.主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
状态空间控制理论与结构力学模拟关系的数学基础是Hamilton理论体系,在这个体系下,二者的成果可以交叉运用。全书分为两部分:部分是对状态控制线性体系理论的求解,将结构力学中成熟的区段合并消元、子结构分析等技术结合精细积分法几乎可以求得控制、滤波、H∞范数等问题的解;第二部分讨论时变、非线性控制的保辛摄动近似求解,并将模拟理论进一步应用到饱和控制和分散控制等问题的求解。以精细积分方法贯穿全书是本书的一大特色。 本书可作为高等院校力学与自动控制专业高年级本科生和研究生教材,也可供航空、航天、机械工程等相关领域的科研人员参考。
整数规划是运筹学与化理论的重要分支之一,整数规划模型、理论和算法在管理科学、经济、金融工程、T业管理和其他领域有着广泛的应用,本书主要介绍经典的线性整数规划理论和算法,同时简单介绍近年发展起来的非线性整数规划理论,主要内容包括:线性和非线性整数规划问题和模型、线性规划基础、全单模矩阵、图论和网络流问题、算法复杂性理论、分枝定界算法、割平面方法、多面体和有效不等式理论、整数规划对偶理论、0-1二次整数规划与SDP松弛、0-1多项式整数规划等。本书适合运筹学、管理科学、应用数学和工程类专业的高年级本科生和研究生作为整数规划的和参考书,读者只需具有高等数学基础就可以阅读。
《控制论中的矩阵计算》主要介绍控制论中几个典型矩阵计算问题的数值解法。全书共分7章,内容包括:矩阵分析基础、控制系统概论、矩阵指数的计算、Lyapunov方程的数值解法、代数Riccati方程的数值解法、非对称代数Riccati方程的数值解法、极点配置问题的数值解法。《控制论中的矩阵计算》在内容上,力求向读者展示这一领域既基本又重要的知识、方法和技巧以及的进展。《控制论中的矩阵计算》在叙述表达上,力求清晰易读,便于教学与自学。《控制论中的矩阵计算》可作为综合、理工科、高等师范院校计算数学、应用数学、工程计算等专业高年级本科生和研究生的或教学参考书,也可供从事科学与工程计算的科技人员参考。
运筹学的根本目的是寻找解决形形色色的实际问题的一个“解”。运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科,兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质;运筹学的学习和入门不需要艰深的数学知识做基础,仅需微积分、线性代数和概率论的一些基本知识。《运筹学教程(第二版)/普通高等教育“十二五”规划教材》共分13章,內容包括线性规划、对偶理论、整数规划、运输问题、多目标规划、目标规划、动态规划、非线性规划、图论、决策论、对策论、存贮论、排队论、统筹方法等。各章都附有练习题,并提供了较详细的参考答案。附录介绍了当今流行的计算化问题的LINGO软件。《运筹学教程(第二版)/普通高等教育“十二五”规划教材》可作为财经类专业本科生、研究生的必修或选修运筹学课程的教材,也可作为相关领域读者学习运筹学的参考书。
本书将从突发疫情环境下的应急物流网络优化与常规疫情环境下的药品物流调度两个视角,探讨医疗物资调度的优化理论与方法。在应急环境下,本书将结合生物恐怖袭击这一非常规突发事件的应急救援活动,开展基于生物危险源扩散模型的应急救援控制策略研究、时间驱动环境下应急物资混合协同配送方法研究、资源驱动环境下应急物流网络协同优化研究、生物反恐体系中应急物流网络集成动态优化研究以及应急救援方案选择的序贯决策方法研究。
《控制论中的矩阵计算》主要介绍控制论中几个典型矩阵计算问题的数值解法。全书共分7章,内容包括:矩阵分析基础、控制系统概论、矩阵指数的计算、Lyapunov方程的数值解法、代数Riccati方程的数值解法、非对称代数Riccati方程的数值解法、极点配置问题的数值解法。《控制论中的矩阵计算》在内容上,力求向读者展示这一领域既基本又重要的知识、方法和技巧以及的进展。《控制论中的矩阵计算》在叙述表达上,力求清晰易读,便于教学与自学。《控制论中的矩阵计算》可作为综合、理工科、高等师范院校计算数学、应用数学、工程计算等专业高年级本科生和研究生的或教学参考书,也可供从事科学与工程计算的科技人员参考。
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,是一种思维方式,在它的发展历史长河中,一直与各种应用问题紧密相关。本书是为各类本专科院校开展数学建模活动和参加全国大学生数学建模竞赛的指导培训而编著的,是笔者在使用多年的指导培训讲义基础上结合的竞赛题修订而成的。内容包括:数学建模概述、初等数学建模方法示例、预测类数学模型、评价类数学模型、优化类数学模型、概率类数学模型、多元统计分析模型、方程类数学模型、图与网络模型以及如何准备全国大学生数学建模竞赛。同时它对以往在全国大学生数学建模竞赛以及其他数学建模竞赛中出现过的几类主要数学模型进行了归纳总结。
《证据网络推理学习理论及其应用》提出并建立了一套完整的证据网络理论和方法体系,对证据网络的定义、结构建模、参数表示、不同参数模型下的推理及证据网络参数和结构学习的相关理论和方法展开了深入论述。《证据网络推理学习理论及其应用》共分为7章,内容包括:不确定性建模理论,不确定性推理方法,证据网络提出的价值与意义,证据网络模型的基本概念、特点、关键要素和建模流程,证据网络的结构与参数,证据网络的推理问题,不同参数模型下的推理策略与算法,证据网络参数学习模型与计算方法,证据网络信度规则模型库结构学习,以及相关应用研究等。《证据网络推理学习理论及其应用》主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、信息技术等领域的学者及研究生,也可供相关领域的研究人员阅读参考。
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有:排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书,也可作为教材使用。