系统仿真技术及其应用。第7卷 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:陈宗海

出品人:

页数:797

译者:

出版时间:2005-8

价格:200.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787312018053

丛书系列:

图书标签:

• 系统仿真
• 仿真技术
• 应用
• 建模
• 仿真软件
• 数值计算
• 计算机仿真
• 工程仿真
• 数学模型
• 仿真分析

系统建模与仿真：理论基础、方法论及前沿进展 本书旨在为系统建模与仿真的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的理论框架与实践指南。全书聚焦于构建复杂系统的数学模型、选择合适的仿真方法，并最终实现对系统行为的准确预测与优化。我们避免了对特定应用案例的过度聚焦，而是致力于打磨一套适用于多学科领域的、具有普适性的方法论体系。 --- 第一部分：系统建模的基石与抽象层次 本部分奠定了进行任何有效仿真的前提——精确且适宜的系统建模。我们首先探讨了系统科学的基本公理和概念，强调了“边界定义”和“状态空间”在模型构建中的核心地位。 第一章：系统定义与模型分类 本章深入剖析了“系统”在工程与科学语境下的严格定义。重点在于区分物理系统、信息系统、社会经济系统的本质差异及其对建模需求的影响。我们详细梳理了不同层次的抽象方法： 机理建模（First Principles Modeling）： 侧重于基于自然规律（如牛顿定律、热力学定律）的演绎推理。本章详细阐述了如何从微分方程组（常微分方程ODEs和偏微分方程PDEs）的构建出发，处理守恒律问题，并讨论了模型简化中的刚性（Stiffness）问题处理策略。 数据驱动建模（Data-Driven Modeling）： 介绍了统计学方法在模型辨识中的应用，特别是时间序列分析、回归模型在高维数据中的局限性，并引入了非参数估计的基本思路。 混合建模范式（Hybrid Modeling）： 探讨了当系统包含连续动态和离散事件时，如何有效地整合基于规则的逻辑与基于方程的动态描述，为后续的混合系统仿真打下基础。 第二章：数学建模工具箱的深化应用 本章聚焦于将实际问题转化为可计算数学形式的技术。 状态空间表示的扩展： 超越了线性定常系统，深入探讨了非线性系统、时变系统的状态方程表示法，并引入了庞加莱截面（Poincaré Sections）在分析周期性或准周期性动力学行为时的应用。 面向仿真的代数方法： 讨论了如何使用图论来表示大规模互联系统的拓扑结构，以及如何利用稀疏矩阵技术来优化大型线性方程组的求解效率，这对于模拟电网、交通网络等大型系统至关重要。 随机过程与不确定性处理： 详细阐述了马尔可夫链（Markov Chains）在描述离散状态转移中的应用，并引入了随机微分方程（SDEs）的基本形式及其在金融工程和噪声系统中建模的必要性。 --- 第二部分：仿真算法与计算实现 本部分是连接理论模型与实际计算结果的桥梁，重点关注如何高效、准确地求解模型方程。 第三章：连续系统时间积分方法的高级分析 本章不再仅仅停留在欧拉法和龙格-库塔（RK）法的基本介绍，而是深入探究数值方法的内在特性： 稳定性和收敛性分析： 详细介绍了A-稳定性、L-稳定性等概念，并分析了显式与隐式方法在处理硬方程（Stiff Equations）时的性能权衡。重点讨论了后向欧拉法（Backward Euler）和隐式中点法的稳定域特性。 可变步长算法的设计原理： 阐述了如何基于局部截断误差估计（如经典的Dormand-Prince方法或Runge-Kutta-Fehlberg方法）动态调整积分步长，以满足预设的精度要求，同时最大化计算效率。 高阶方法的精度损失与控制： 探讨了高阶方法在边界层或快速变化区域可能引入的数值振荡问题，以及如何结合残差分析进行误差控制。 第四章：离散事件仿真（DES）的核心机制 本章专注于处理事件驱动的、不连续变化的系统，如排队网络、生产调度和网络通信。 核心要素的精确定义： 严格定义了事件、活动、状态变量、时钟管理这四大核心要素。重点讨论了如何构建高效的未来事件列表（FEL），包括使用优先队列或平衡树的实现策略。 仿真逻辑的构建： 探讨了面向对象的仿真建模方法（如Simula和Discrete Event System Specification, DEVS理论的抽象化），强调将系统组件封装为独立的实体，通过消息传递进行交互。 统计输出与结果验证： 介绍了DES结果的本质——统计样本。详细讲解了稳态输出的截尾处理、批处理均值法（Batch Mean Method）以及删除暂态（Warm-up Period Deletion）的技术，确保输出结果的统计有效性。 --- 第三部分：模型校准、验证与不确定性量化 一个仿真模型只有经过严格的验证和确认（Verification and Validation, V&V），其结果才具有工程意义。本部分侧重于模型的可信度构建。 第五章：参数辨识与模型校准技术 本章将重点放在如何利用实验数据来确定模型中未知或难以测量的参数。 优化目标函数的构建： 定义了均方误差（MSE）以外的更鲁棒的目标函数，例如基于概率的似然函数或基于相对误差的度量。 全局优化方法： 讨论了局部优化方法（如Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt）的局限性，并详细介绍了全局搜索算法在复杂参数空间中的应用，包括遗传算法（GA）、模拟退火（SA）的基本原理及其在多峰值目标函数下的适用性。 敏感性分析： 在模型校准前后进行系统的输入参数敏感性分析，识别对输出影响最大的参数集，从而指导数据采集和参数估计的优先级。 第六章：仿真结果的可靠性与不确定性分析 本章关注系统输入扰动和模型结构固有不确定性如何传播至仿真输出。 不确定性传播： 区分了参数不确定性（模型结构固定，参数随机）和模型结构不确定性（模型形式选择不确定）。 蒙特卡洛方法及其变种： 详细分析了标准蒙特卡洛（MC）方法的计算成本，并重点介绍了拉丁超立方采样（LHS）作为一种更高效的样本抽取技术，确保在有限样本下对输入分布的充分覆盖。 灵敏度分析的深入应用（SA）： 探讨了Sobol指数等方差分解方法，用于量化每个输入参数对输出方差的贡献度，这是进行高保真度模型简化和风险评估的关键步骤。 --- 第四部分：面向大规模计算的仿真技术 随着系统复杂度的指数级增长，传统的单机仿真已无法满足需求。本部分探讨了如何利用现代计算资源加速仿真过程。 第七章：并行计算与分布式仿真框架 本章探讨了如何将仿真任务分解并分配到多个处理器上。 时间并行与空间并行策略： 区分了基于时间步长并行化（例如，对不同的时间段分配不同处理器）和空间域并行化（例如，对系统中的不同子组件分配不同处理器）的策略。 分布式仿真（Co-simulation）的互操作性挑战： 讨论了在不同软件平台（如不同仿真工具或不同求解器）之间进行数据交换和时间同步的挑战，重点分析了基于标准的通信接口（如FMI/FMU）在解耦不同模型模块中的作用。 高性能计算（HPC）环境下的内存管理： 针对大规模状态变量和状态矩阵的存储与访问效率，介绍了稀疏矩阵存储格式（如CSR, CSC）在并行环境下的优化策略，以及如何最小化进程间通信（Inter-Process Communication, IPC）的开销。 本书的最终目标是培养读者构建、分析和批判性评估任何复杂系统仿真模型的能力，强调理论的严谨性与计算的有效性并重。

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作为一名资深的研究人员，我更关注的是那些能推动行业前沿的创新性内容。令人欣慰的是，这本书并未止步于对经典理论的重复阐述，它在某些章节中深入探讨了当前仿真技术领域的热点和未来发展方向，这让我感到非常惊喜。特别是关于特定行业应用案例的分析部分，作者提供了一些非常前沿且具有挑战性的模拟场景，并给出了创新的解决方案。这些案例不仅仅是简单的“套用公式”，而是体现了对实际复杂系统深入理解后的方法论指导。书中对不同仿真范式（如基于事件、基于物体的）的优劣势进行了深入的比较和批判性分析，而不是简单地推荐某一种“万能”方法。这种严谨的学术态度和对技术局限性的清醒认识，使得这本书的价值远远超越了一般的入门指南。

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阅读体验的另一个亮点在于其丰富的案例支撑和细节描述。技术书籍如果只有理论，很容易变得枯燥乏味，但这本书成功地避免了这一点。在介绍完一个算法或模型后，作者总能紧跟着提供一个详尽的、可以复现的实例。这些实例的描述细致入微，从输入数据的准备、模型的构建，到仿真参数的设置，乃至结果的可视化和后处理，都给出了明确的指导方针。我尝试按照书中的步骤搭建了一个书中提到的复杂系统模型，发现只要严格遵循作者的说明，结果偏差非常小，这极大地增强了我对书中方法的信任度。这种“手把手”的教学风格，对于希望快速掌握工具和方法的应用型读者来说，简直是福音，它有效地弥补了纯理论学习中“纸上谈兵”的不足。

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从整体上看，本书的学术深度和广度都达到了相当高的水准，但最让我印象深刻的还是它所体现出的系统性思维。作者在全书的脉络中，不断强调不同仿真模块之间、以及仿真与实际物理过程之间的反馈与耦合关系。他们没有孤立地看待每一个技术点，而是将其置于一个更大的系统工程背景下进行论述。这种宏观的视角帮助我重新审视了以往在解决具体问题时常常忽略的系统级影响。例如，在讨论模型的精度与计算效率的权衡时，作者清晰地阐述了这种权衡如何影响到整个工程决策流程的效率。这本书不仅仅是传授了一堆工具和方法，更重要的是，它在潜移默化中培养读者一种全面、整体的问题分析和解决思路，这对于任何从事复杂系统设计与分析的人来说，都是一份宝贵的财富。

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这套书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深沉的蓝色调，搭配简洁的白色和金色的字体，给人一种专业而又不失厚重的质感。我特别喜欢它在设计上体现出的严谨性，这似乎在无声地传达着内容本身的专业深度。初次翻阅时，我被它清晰的目录结构所折服，每一章节的标题都精准地概括了其核心内容，使得读者在开始深入学习之前，就能对整本书的脉络有一个宏观的把握。这种清晰的组织结构，对于像我这样需要将理论知识快速应用于实践的工程师来说，无疑是极大的便利。此外，书中的插图和图表排版也做得非常考究，复杂的数学模型和流程图都清晰易懂，没有丝毫的含糊不清，这在技术类书籍中是相当难得的品质。阅读过程中，我能感受到作者在内容编排上的匠心，他们显然花了很多精力去平衡理论的深度与实践的可操作性，使得这本书既适合作为教材，也同样是案头必备的参考手册。

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书中的章节布局逻辑性极强，每一部分都像是精心打磨的齿轮，严丝合缝地驱动着整个知识体系的运转。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采取的循序渐进的教学方法。他们并没有一开始就抛出那些晦涩难懂的复杂公式，而是先从现象入手，用贴近生活的例子来阐释基本原理，然后再逐步引入更高层次的数学描述和算法实现细节。这种“搭台子”的过程非常人性化，极大地降低了初学者的学习门槛。比如，在讨论某个特定的仿真方法时，作者先用一个简化的模型展示了其核心思想，随后才在后续小节中详细剖析了影响仿真精度的关键参数和处理技巧。这种层层递进的叙事方式，让我的学习体验非常流畅，每读完一个知识点，都有种豁然开朗的感觉，而不是被一堆术语和公式淹没的挫败感。

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