可编程逻辑器原理与程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:王志鹏

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:2005-1

价格:29.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118036725

丛书系列:

图书标签:

• 可编程逻辑器
• PLD
• 数字逻辑
• 逻辑设计
• VHDL
• Verilog
• FPGA
• CPLD
• 硬件描述语言
• 数字电路

好的，这是一本不涉及《可编程逻辑器原理与程序设计》内容的图书简介，力求详尽且具有专业深度。 --- 《复杂系统动力学建模与仿真：从理论基础到前沿应用》 书籍简介 本书全面、深入地探讨了复杂系统动力学建模与仿真的核心理论、方法论以及在当代工程、生态、经济等多个交叉学科中的前沿应用。在当代科学研究和工程实践中，我们日益面临由大量相互作用的元素构成的非线性、高维系统。理解这些系统的演化规律、预测其长期行为，并设计有效的控制策略，是当前科学界面临的重大挑战。《复杂系统动力学建模与仿真》旨在为读者提供一套系统化、工具化的知识框架，以应对这些挑战。 全书结构严谨，从基础概念出发，层层递进至高级建模技术和数值求解策略，辅以丰富的案例分析，确保读者不仅掌握理论深度，更能熟练运用到实际问题求解中。 第一部分：复杂系统动力学的理论基石 本部分着重奠定读者理解复杂系统行为所需的数学和物理基础。我们首先界定了“复杂性”的内涵，区分了线性、确定性系统与非线性、涌现性系统的本质区别。 第一章：动力学系统的基础回顾与非线性引入 本章回顾了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）作为系统描述语言的经典作用。重点讨论了相空间、不动点、稳定性分析（如李雅普诺夫稳定性理论）。核心在于引入非线性项对系统行为的颠覆性影响，如产生极限环振荡或混沌行为的必要条件。详细分析了分岔理论，解释了系统参数微小变化如何导致拓扑结构上的定性突变。 第二章：随机过程与不确定性建模 现实世界中的复杂系统往往受到环境噪声和内部随机性的影响。本章深入探讨了马尔可夫过程、维纳过程（布朗运动）及其在连续时间系统中的应用。关键内容包括随机微分方程（SDE）的建立、伊藤积分的数学基础，以及如何利用朗之万方程描述具有噪声驱动的系统动力学。着重讲解了系统在随机扰动下的稳态分布和概率密度函数的演化，区别于确定性模型仅关注轨迹本身。 第三章：涌现性、自组织与复杂性度量 本部分的核心在于理解“整体大于部分之和”。本章引入了复杂性科学中的关键概念，如自组织临界性（SOC）和涌现现象。探讨了如何量化复杂性，介绍如熵（Shannon熵、Kolmogorov复杂性）、有效复杂度和信息论指标在描述系统状态空间结构中的作用。通过分析简单的元胞自动机（CA）模型，直观展示规则的局部性如何导向宏观的复杂模式。 第二部分：高级动力学建模方法论 本部分聚焦于构建复杂系统的数学模型，侧重于处理多尺度、多因素耦合的问题。 第四章：多尺度建模与降阶技术 在微观机制清晰但尺度差异巨大的复杂系统中，直接求解所有尺度的方程是不切实际的。本章详细介绍了多尺度建模的策略，包括平均场理论（Mean-Field Theory）如何从微观相互作用中导出宏观演化方程。核心内容还包括模态截断、慢流形分析（Slow Manifold Analysis）和奇异摄动理论，这些技术能够有效地从高维系统中提取出描述核心动力学的低维有效模型，极大地提高了仿真的可行性。 第五章：网络动力学与耦合系统 现代复杂系统（如生物网络、电网、社会关系）通常可以抽象为网络结构。本章将动力学模型置于图论框架下进行分析。详细讨论了不同耦合方式（如全耦合、小世界、无标度网络）对整体系统同步性、鲁棒性和信息传播速度的影响。重点分析了耦合振子系统中的同步现象，包括相位锁定和混沌同步的机制。 第六章：混合系统与事件驱动建模 某些复杂系统的行为包含连续演化和离散跳变（如开关、故障、突变事件）。本章专门处理这类混合动力系统（Hybrid Dynamical Systems）。介绍如何使用混合状态机器来描述系统的逻辑结构，并探讨在离散事件发生时如何平滑地过渡和匹配连续动力学，这在机器人控制和离散制造流程仿真中至关重要。 第三部分：数值仿真、分析与验证 构建模型是第一步，准确高效地求解和验证模型是实现应用的关键。 第七章：高精度数值积分方法 针对非线性、高维或刚性（Stiff）动力学方程，标准的欧拉或龙格-库塔方法往往效率低下或精度不足。本章系统比较了各种数值积分器的特性，包括隐式方法（如BDF、Backward Euler）在处理刚性方程时的优势，以及在处理随机微分方程时，如欧拉-玛雅玛法（Euler-Maruyama）等特殊方法的选择与应用。着重讨论了适应步长控制策略的实现，以平衡计算成本与精度要求。 第八章：不确定性量化与参数辨识 由于模型参数往往是估计值而非精确值，本章深入研究了如何量化模型预测中的不确定性。讲解了蒙特卡洛方法、广义多项式混沌（PCE）展开等方法来处理输入不确定性。此外，系统地介绍了反问题（Inverse Problem）的求解，即如何利用实验观测数据来反演和辨识模型中未知的动力学参数，包括卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（EKF, UKF）在实时系统状态估计中的应用。 第九章：系统辨识与数据驱动建模 在许多工程领域，精确的先验物理模型难以建立。本章转向数据驱动的方法。详细介绍了基于高维特征提取的动力学模型构建，如动态模式分解（DMD）及其扩展（Extended DMD, Sparse DMD）。讲解如何从大量的时序数据中自动提取出系统的本征频率、稳定模态和线性化动力学近似，为后续的控制设计奠定基础。 第四部分：前沿应用与交叉领域 本部分将理论与实践紧密结合，展示复杂系统动力学工具箱在解决实际重大问题中的威力。 第十章：生态系统与气候模型的耦合动力学 探讨了生态系统（如捕食者-猎物模型、种群竞争模型）的非线性动力学，并将其与气候变化驱动的外部环境扰动相结合。分析了系统对阈值变化的敏感性，如生态系统崩溃的临界点预测。 第十一章：社会经济与金融市场的复杂性 将动力学方法应用于宏观经济和金融市场分析。讨论了基于Agent的建模（ABM）如何模拟异质性决策主体之间的相互作用，及其如何导致宏观经济周期的出现和金融泡沫的形成。着重分析了传染病扩散动力学模型（如SIR模型）在社会网络中的传播机制。 第十二章：工程系统中的故障诊断与健康管理（PHM） 讲解如何利用动力学模型的残差分析和状态估计技术，对大型工程结构或机械设备进行实时健康监测。通过比较实际传感器数据与模型预测值之间的偏差（残差），设计故障检测算法，实现对潜在失效模式的早期预警。 本书结构宏大，内容详实，理论与方法并行，适合于物理学、控制工程、应用数学、生物工程以及经济金融等领域的硕士和博士研究生、高级研究人员和具备一定数学基础的工程技术人员作为深度学习和参考的专业教材。通过系统的学习，读者将能建立起描述、分析和控制复杂系统的强大思维框架和技术能力。

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