Dynamic Model Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Workshop on the Life of a Process Model--From Conception to Action/ Macchietto, S./ Asprey, S. P. (E

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2003-8

价格:$ 587.60

装帧:

isbn号码:9780444514653

丛书系列:

图书标签:

• 动态建模
• 系统动力学
• 模型开发
• 复杂系统
• 仿真
• 控制理论
• 数学建模
• 工程应用
• 优化
• 决策分析

动态模型构建与应用：理论、方法与前沿探索 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的动态模型构建、分析与应用知识体系，重点聚焦于那些依赖于时间演化、状态变量相互作用的复杂系统的建模技术。与专注于特定领域（如《Dynamic Model Development》可能涵盖的某一特定学科的动态建模方法）不同，本书采取一种跨学科的视角，旨在梳理支撑现代科学与工程领域中各种动态系统建模的通用原理与前沿方法。全书内容结构严谨，从基础理论出发，逐步深入到高级的应用技术与最新研究热点。 第一部分：动态系统基础理论与数学框架 本部分为理解动态模型的基石。我们首先回顾了经典控制理论中的状态空间表示法，详细阐述了连续时间与离散时间系统的基本描述。重点解析了线性定常（LTI）系统的解法、稳定性判据（如李雅普诺夫稳定性理论的引入）以及频域分析方法（如拉普拉斯变换与傅里叶变换在系统响应分析中的应用）。 随后，我们进入非线性系统的理论探讨。非线性动力学是理解真实世界复杂性的关键。本书详尽讨论了相平面分析法、平衡点分析、极限环的判定（如霍普夫分岔），并引入了李雅普诺夫函数在非线性系统稳定性证明中的关键作用。我们还将探讨迟滞现象、多重平衡态等非理想特性对模型动态行为的影响。 第二部分：系统辨识与数据驱动建模 在许多实际工程问题中，系统的精确物理方程难以获取，或模型参数未知。本部分侧重于如何利用实验数据或观测数据来构建或修正动态模型。 我们详细介绍了系统辨识的基本流程，包括实验设计、数据预处理与模型结构选择。在参数估计方面，本书深入讲解了经典的最小二乘法（LS）、递推最小二乘法（RLS），以及更适用于存在噪声和模型失配情况下的卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）。 近年来，数据驱动模型的重要性日益凸显。本部分专门辟章介绍了基于高维数据的方法，如主成分分析（PCA）在降维和特征提取中的应用，以及奇异谱分析（SSA）在时间序列分析与建模中的潜力。此外，我们还将介绍基于神经网络的动态建模技术，重点关注循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），如何有效地捕捉时间依赖性。 第三部分：先进建模范式与跨领域应用 本部分聚焦于构建那些超越传统微分方程范畴的复杂动态模型。 首先，我们深入探讨了随机动态模型。这包括马尔可夫过程（Markov Processes）在系统演化中的应用，以及如何使用随机微分方程（SDEs）来描述受环境噪声影响的系统。泊松过程、维纳过程及其在金融建模和物理过程中的应用将被详细阐述。 其次，本书强调多尺度与多物理场耦合建模。在生物、材料科学和环境工程中，系统行为往往在不同时间尺度和空间尺度上相互作用。我们将介绍如何整合宏观（如连续介质力学）与微观（如分子动力学或反应动力学）模型，形成具有层次结构的复杂动态描述。 第四部分：模型验证、仿真与优化 一个构建好的模型必须经过严格的验证和分析才能投入实际使用。本部分将系统地介绍模型评估的标准与方法。 模型有效性分析是关键环节，包括定性分析（如白盒测试、边界条件检查）和定量分析（如残差分析、不确定性量化UQ）。我们将介绍蒙特卡洛模拟在评估模型鲁棒性中的作用。 仿真技术方面，本书对比了各种数值积分方法（如欧拉法、龙格-库塔法RK4）的精度和效率，特别关注处理刚性（Stiffness）系统的有效策略。 最后，本书将动态模型分析与优化控制相结合。我们将介绍如何利用模型进行在线优化，例如使用模型预测控制（MPC）框架，该框架通过在每个时间步内预测未来的系统动态，并求解一个有限时域内的优化问题，从而生成最优控制输入，这在机器人、过程控制和交通管理中具有核心地位。 面向读者 本书适合于系统科学、控制工程、应用数学、物理学、生物工程以及数据科学等领域的本科高年级学生、研究生以及从事动态系统建模、仿真与分析的专业工程师和研究人员。阅读本书需要具备微积分、线性代数以及初步的微分方程基础知识。本书力求理论与实践相结合，提供丰富的案例研究以加深对复杂动态系统理解。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从结构和逻辑连贯性的角度来评价，**《模型构建与分析》**这本书的编排堪称教科书级别的典范。它的章节逻辑推进得非常自然，每往前走一步，都建立在前一章知识的基础之上，几乎没有跳跃感。比如，在建立完一个描述机械运动的二阶线性模型后，紧接着就自然而然地引入了频域分析（傅里叶变换），用于探究系统的响应特性。这种“建立-分析-优化”的循环结构，非常符合工程分析的思维流程。我特别欣赏作者在每章末尾设置的“延伸思考”部分，这些问题往往具有挑战性，促使读者跳出书本的既定框架，尝试自己去变通和拓展。这不像有些书那样，只是罗列知识点，而是真正引导你去思考知识点之间的内在联系。读完这本书，我感觉自己对动态系统的整体框架有了一个宏观而又深入的理解，知识点不再是孤立的碎片，而是构成了一个完整的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直觉得市面上很多建模的书籍都过于学院派，偏重于理论的严密性，而忽略了实际应用中的“陷阱”。然而，**《动态系统建模》**这本书却做到了非常好的平衡。我特别欣赏作者在讨论模型验证与辨识章节时所采用的批判性视角。他没有仅仅介绍几种标准的辨识算法，而是深入分析了不同算法在处理噪声数据时的局限性，以及如何根据实际测量的精度来选择最合适的工具。书中还穿插了一些“实战经验谈”，比如在某些非线性系统中，即使理论模型完美，但由于参数估计的误差，实际预测效果往往不尽如人意。这种坦诚的交流，让我觉得作者不仅是一位理论专家，更是一位经验丰富的工程师。当我尝试用书中的方法去分析我自己的实验数据时，发现书里提醒的那些潜在问题，果然一一出现。这本书更像是一个资深导师在身旁指导，而不是一本冷冰冰的教科书。它教会我的不仅是如何“建”模型，更是如何“判断”一个模型是否“好用”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它所展现出的跨学科视野。我们通常认为动态建模是物理学或工程学的专属，但**《动态过程建模》**却成功地将经济学、生物学甚至社会学中的一些动态现象纳入了统一的建模框架之下。作者巧妙地利用物理系统中的概念（如反馈、滞后、累积效应）来类比和解释复杂的社会经济过程，这极大地拓宽了我的思维边界。例如，书中将市场供需关系的波动类比为震荡系统，用阻尼系数来解释市场调节机制的效率。这种类比不仅生动有趣，而且在数学处理上具有共通性。对于我这种希望将所学知识应用到非传统工程领域的读者来说，这本书提供了极佳的思维工具箱。它强调的不是具体的方程形式，而是建模背后的普适性原则和抽象思维，教会我们如何用一种统一的、数学化的语言去描述和预测不同领域中随时间变化的现象。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种偏向于计算科学背景的读者来说，我更关注的是模型的可计算性和数值实现。**《动态建模导论》**在这方面的处理方式非常令人满意。作者没有把大量的篇幅浪费在解析解上（因为很多实际问题根本没有解析解），而是聚焦于数值方法的选择与稳定性分析。例如，在讲解常微分方程求解器时，作者详细对比了欧拉法、龙格-库塔法等不同方法的收敛速度和误差特性，并给出了一张清晰的图表，指导读者在计算资源和精度要求之间做出权衡。更让我眼前一亮的是，书中专门讨论了如何处理“刚性系统”（Stiff Systems）——这是我在以往学习中经常遇到的计算难题。作者不仅解释了为什么标准显式方法在这种情况下会失效，还给出了隐式方法的应用实例，并且提及了如何选择合适的步长以保证计算的稳定性和效率。这本书有效地弥补了传统理论教材在数值实践方面的不足，让理论模型真正拥有了在计算机上运行的生命力。

评分☆☆☆☆☆

这本**《动态模型构建》**的书籍，从我一个初次接触建模领域的读者的角度来看，简直是打开了一扇新世界的大门。我原以为建模会是枯燥的数学公式堆砌，但这本书的叙事方式非常平易近人。它没有直接抛出复杂的微分方程，而是从一个非常直观的物理场景入手，比如描述一个简单的弹簧阻尼系统是如何随时间变化的。作者在解释概念时，总是先给出直观的物理意义，然后再逐步引入必要的数学工具。这种“先知其然，后知其所以然”的教学方法，让我这个基础薄弱的读者也能跟上节奏。特别是关于模型假设与简化那一章，作者花了大量的篇幅讨论“在什么情况下我们可以忽略空气阻力”或者“在什么时间尺度上我们可以将物体视为质点”，这正是我们在实际工程问题中常常感到困惑的地方。书中提供的案例都是经典且具有代表性的，每一步的推导都清晰可见，读完后我感觉自己不再是旁观者，而是真正参与到了模型的构建过程中。这本书的价值不仅仅在于教授建模技术，更在于培养了一种严谨的科学思维，教会读者如何将复杂的现实世界“翻译”成可以计算和分析的数学语言。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆