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作者:Stramigioli, Stefano 编

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页数:423

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价格:$ 145.77

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isbn号码:9783642031953

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复杂物理系统建模与控制 导言：迈向智能与自主的工程前沿 在现代工程领域，我们正面临着前所未有的挑战：如何设计、分析和操作那些行为复杂、耦合紧密、且对外界扰动敏感的物理系统。从航空航天器的高精度导航，到机器人系统的灵巧操作，再到能源电网的稳定运行，这些“复杂物理系统”的本质在于其内在的非线性、时变特性以及系统内部或系统间的复杂耦合关系。对这些系统的精确理解和有效控制，已成为推动工业进步、实现智能自动化的核心瓶颈。 本书旨在系统性地梳理和深入探讨复杂物理系统建模、分析与控制的理论基础和前沿技术。我们不拘泥于单一学科的传统框架，而是力求构建一个跨学科的综合视角，将系统科学、控制理论、计算数学与具体工程实践紧密结合，为读者提供一套解决实际复杂系统问题的强大工具集。 第一部分：复杂系统的本质与数学基础 复杂性并非简单的元素堆砌，而是涌现性的特性。本部分着重于解析复杂物理系统的内在结构，并建立描述这些系统的严格数学语言。 第1章：复杂系统的定义与分类 我们将首先界定“复杂物理系统”的内涵，区分其与传统线性时不变（LTI）系统的根本差异。复杂系统通常表现出高度非线性、多尺度、时滞性、不确定性和结构性退化等特征。我们将探讨这些系统的典型代表，例如多体动力学系统、软物质系统、高维流体动力学系统，以及大规模互联电网。重点分析系统复杂性来源：高阶微分方程、约束条件、多物理场耦合以及参数的内在不确定性。 第2章：系统动力学描述与状态空间方法 系统的精确建模是有效控制的前提。本章将复习经典的状态空间表示法，并将其扩展到处理约束系统和微分代数方程（DAE）系统。我们将深入探讨李雅普诺夫稳定性理论，这是分析非线性系统长期行为的基石。此外，对于那些无法用完整方程精确描述的系统，我们引入基于观测和数据驱动的低阶动力学模型构建方法，如平衡态分离理论和高维动态模态分解（DMD）在系统降阶中的应用。 第3章：非线性动力学基础与奇异性分析 复杂系统往往表现出丰富的非线性现象，包括混沌、极限环振荡和分岔。本章将介绍非线性动力学分析的核心工具，如相平面分析、庞加莱截面法。特别关注系统在特定参数下发生的定性变化——分岔。通过理解这些奇异点，我们可以预见系统行为的突变，这是设计鲁棒控制器的关键前提。 第二部分：面向复杂性的先进建模技术 面对高保真、高维度的物理模型，传统的解析建模方法往往力不从心。本部分聚焦于适应计算能力和系统结构特点的先进建模范式。 第4章：几何力学与约束系统建模 许多工程系统（如机械手、刚柔耦合体）本质上是受约束的。我们将引入微分几何的工具，如李群、纤维丛，来描述系统的几何结构。重点介绍拉格朗日力学和哈密顿力学在建模约束动力学系统中的优势，特别是如何清晰地处理非完整约束（Nonholonomic constraints）和完整约束（Holonomic constraints）。这为后续设计遵守物理规律的控制策略奠定基础。 第5章：多物理场耦合建模与集成仿真 现代复杂系统往往是电、热、力、流等多个物理域相互作用的结果。本章探讨如何构建多物理场耦合模型。我们将介绍有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）等数值方法在求解耦合偏微分方程组中的应用。重点讨论了“单向耦合”与“双向强耦合”的不同处理策略，以及如何建立跨域信息传递的接口标准，实现系统的整体行为仿真。 第6章：不确定性量化与鲁棒建模 真实世界系统中参数误差、模型误差和外部扰动是普遍存在的。本章专注于不确定性对系统行为的影响。我们将引入随机微分方程（SDE）来描述具有噪声特性的系统。同时，针对模型结构不确定性，介绍区间分析（Interval Analysis）和可靠性方法，构建一组可能描述系统的“包络模型”，为后续的鲁棒控制设计提供必要的安全边界。 第三部分：面向复杂性的自适应与鲁棒控制策略 在充分理解系统行为的基础上，本部分转向如何设计有效的控制器，使其能够在不确定性、非线性和外部扰动下，依然保持系统性能和稳定性。 第7章：非线性控制理论的深化应用 传统的线性二次调节（LQR）方法在复杂系统面前失效。本章深入探讨了先进的非线性控制技术。首先是反步法（Backstepping），用于构建具有严格稳定性的级联控制结构。接着是滑模控制（SMC），它通过设计切换项来抵消外部扰动和模型不确定性，实现对不确定系统的快速动态响应和高鲁棒性。 第8章：模型预测控制（MPC）及其在约束系统中的优化 对于具有明确输入和状态约束的复杂系统（如高维机器人或大型电网），MPC因其前瞻性和约束处理能力而成为首选。本章详细阐述了MPC的核心——在线优化问题求解。我们将讨论如何将非线性系统线性化（如扩展卡尔曼滤波方法），以及如何利用半定规划（SDP）或二次规划（QP）求解器来快速获得最优控制序列。重点关注MPC在处理系统延迟和计算负荷均衡上的策略。 第9章：学习型控制与人工智能融合 面对完全未知或高度时变的复杂系统（如新型材料的反应），基于先验模型的控制方法受限。本章转向数据驱动和学习型控制。我们将探讨强化学习（RL）在复杂系统策略搜索中的潜力，以及如何结合经典的自适应控制理论（如鲁棒自适应控制 R-AC）来保证学习过程的收敛性和安全性。重点讨论“安全强化学习”框架，确保学习过程不破坏系统的基本物理约束。 第10章：复杂网络与分布式控制 当系统由大量相互连接的单元构成时（如交通流、多机器人集群），单中心控制失效。本章聚焦于复杂网络系统。我们将分析网络拓扑结构（如小世界、无标度网络）对系统稳定性的影响。核心在于设计分布式协同控制算法，利用局部信息通过信息交互实现全局目标，例如一致性算法和基于拉普拉斯矩阵的收敛性分析。 结论：面向未来的挑战与展望 复杂物理系统的研究是一个持续演进的领域。本书所介绍的方法论，为理解和操控下一代工程系统提供了坚实的基础。未来的研究焦点将集中在：如何将量子计算能力引入高维系统模型的求解中；如何在高保真模型与实时计算之间找到最佳平衡点；以及如何建立更具可解释性的AI驱动控制框架，确保智能体决策的物理合理性和安全性。本书的最终目标是激励读者以更系统、更深刻的视角，去驾驭我们周围日益复杂的技术世界。

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，立刻勾起了我对那些在通信和信息处理领域中无处不在的复杂系统的探究欲望。我会想到现代通信网络，例如互联网，它由海量的节点、连接和协议组成，信息的传输、路由、以及网络资源的分配都充满了复杂性，其稳定高效的运行是支撑现代社会运转的基础。又或者，我会想到信号处理中的复杂系统，例如语音识别、图像识别等，它们需要从包含噪声和失真的信号中提取有用的信息，并对其进行理解和处理。这本书是否会深入探讨如何为这些通信和信息系统构建出能够精确描述其动态行为和信息流动的数学模型？我非常期待书中能够介绍一些在网络动力学建模、信息论、以及信号处理中的先进建模技术，例如如何构建一个能够预测网络拥塞的仿真模型，或者如何设计一个能够从嘈杂数据中恢复清晰信号的算法。在控制方面，我希望能够学习到如何设计出能够优化网络性能、提升信息处理效率、以及保证系统鲁棒性的控制策略。是否会涉及一些先进的通信网络控制技术，比如拥塞控制、流量调度，或者是一些在机器学习领域用于信号增强和特征提取的控制方法？我非常想知道书中是否会提供一些关于互联网流量预测与控制，或者复杂声学信号识别与分离的案例研究。它是否能为我提供一套系统性的理论基础和实用的工程方法，让我能够更深刻地理解这些复杂系统的工作原理，并在未来的通信技术和信息科学领域做出创新？它是否能帮助我掌握处理信息洪流的强大能力？

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，首先让我联想到的就是那些在工业生产中扮演着关键角色的自动化系统，例如大型化工联合装置，其中成百上千个反应器、管道、泵、阀门相互连接，协同工作，形成一个高度耦合的整体，其稳定运行和高效生产对整个工业链条至关重要。这本书是否会为我们揭示如何构建出能够精确反映这些工业过程动态特性的数学模型，捕捉其非线性、时变以及耦合的特点？我非常期待书中能够介绍一些在过程控制领域广泛应用的建模技术，例如基于质量、动量、能量守恒原理的一阶/二阶系统建模，以及更高级的偏微分方程模型。在控制策略方面，我希望能够学习到如何设计出既能保证系统稳定运行，又能实现最优生产目标（如提高收率、降低能耗）的控制方法。是否会涉及一些先进的控制技术，比如模型预测控制（MPC）、内部模型控制（IMC），或者是一些针对特定工业过程的鲁棒控制和自适应控制方案？我非常想知道书中是否会包含一些具体的工业案例，例如如何对一个大型的乙烯裂解装置进行建模和优化控制，或者如何设计一套能够应对原材料波动和产品需求变化的灵活生产线控制系统。它是否能够为我提供一套完整的框架，让我能够从系统的本质出发，理解工业生产过程的复杂性，并掌握一套有效的工具和技术，来提升工业生产的效率、安全性和经济性？它是否能帮助我成为一个更优秀的工业控制工程师，在应对生产挑战时游刃有余？

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，瞬间就激发了我对“复杂”二字背后蕴含的无限可能性的探索欲。我立刻联想到那些一旦微小的参数发生偏差，整个系统的行为就会发生翻天覆地的变化的场景，比如蝴蝶效应在天气预测中的体现，又或是金融市场中市场情绪的连锁反应。这本书是否会带领我们深入到这些系统内部，揭示它们之所以“复杂”的根源，是源于其内部组件的数量众多，相互连接的密集程度，还是其固有的非线性动力学特性？我对书中关于建模方法的介绍抱有极高的期望，希望能够学习到如何构建出既能捕捉到系统本质的精妙之处，又能在计算上可行且具有良好预测能力的模型。是会从基础的微分方程入手，逐步构建更复杂的系统模型，还是会介绍更高级的建模范式，比如状态空间表示、传递函数，或者是基于数据的建模技术？在控制层面，我渴望了解作者是如何克服“复杂”带来的挑战，设计出既能保证系统稳定性，又能实现高性能控制的策略。是否会涉及那些能够应对模型不确定性和外部扰动的先进控制技术，例如自适应控制、模糊逻辑控制、神经网络控制，甚至是更前沿的强化学习在控制领域的应用？我非常期待书中能有丰富的仿真实验和实际案例，通过这些具体的操作，将理论知识转化为可以直接应用的技能。书中的内容是否会覆盖从基础概念到高级应用的完整流程，为我这样的读者提供一条清晰的学习路径，让我能够逐步掌握构建复杂系统模型并对其进行有效控制的艺术？这本书的价值在于其能否帮助我建立起一种系统性的思维方式，让我能够以一种更宏观、更深入的视角去理解和解决工程实践中的难题，尤其是在那些涉及多学科交叉的领域。

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个名字本身就带有一种探险的意味，它暗示着我们将要踏上一段深入理解和驾驭那些错综复杂、难以捉摸的物理世界的旅程。我首先想到的是生物体内的复杂生理过程，例如心脏的搏动、神经信号的传递，抑或是免疫系统的精妙运作，它们都是由大量相互作用的单元组成的复杂系统，其动态行为的模拟和调控是医学领域的重要课题。这本书是否会为我们提供一套系统性的框架，来理解这类系统的基本原理和建模方法？我尤其关心书中是否会介绍一些能够处理多尺度、多层次相互作用的建模技术，例如如何将微观的细胞行为与宏观的器官功能联系起来，从而构建出一个更全面的系统模型。在控制方面，我期望这本书能为我们揭示如何在这种高度复杂的系统中实现精确和高效的控制。是否会涉及一些非线性控制技术，比如滑模控制、反馈线性化，或者是一些仿生控制策略，模仿生物系统自身的调控机制？我非常希望书中能够包含一些关于如何处理系统参数不确定性和外部干扰的控制方法，例如如何设计一种能够适应人体生理变化的药物输送控制系统。书中是否会提供一些具体的案例研究，来展示这些复杂的建模和控制技术是如何应用于生物医学、环境科学、甚至社会经济系统等领域的？我期待这本书能够帮助我建立起一种跨学科的思维方式，让我能够将物理系统的建模和控制理论应用于更广泛的领域，并从中获得解决实际问题的灵感和方法。它是否能让我掌握一套严谨的分析工具，从而能够从容面对那些充满未知和挑战的复杂系统？

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，预示着一次对那些与我们生活息息相关，但又极其错综复杂的环境系统的深度探索。我立刻会想到大规模的生态系统，例如一个复杂的森林，其中动植物、土壤、气候等众多因素相互作用，形成一个动态的生命网络，其平衡的维持和环境的变化是需要精确理解的。又或者，我会想到全球气候系统，它是由大气、海洋、冰雪圈、生物圈等多个子系统组成的巨大复杂系统，其内部的相互作用和反馈机制是预测未来气候变化的关键。这本书是否会为我们揭示如何为这些环境系统构建出能够捕捉其动态演化和相互作用的数学模型？我非常期待书中能够介绍一些在生态动力学建模、气候模型构建等方面的先进技术，以及如何处理这些系统中的空间异质性、时空耦合和随机性。在控制方面，我希望能够学习到如何设计出能够促进生态系统健康发展、应对环境污染、或者缓解气候变化影响的控制策略。是否会涉及一些生态恢复的控制方法、污染物扩散的预测与控制，或者是一些基于气候模型的适应与减缓策略？我非常想知道书中是否会提供一些关于森林火灾蔓延的模拟与控制，或者城市热岛效应的建模与缓解的案例研究。它是否能为我提供一套系统性的理论知识和实践方法，让我能够更深刻地理解环境系统的复杂性，并为环境保护和可持续发展贡献我的力量？它是否能帮助我建立起一种负责任的公民意识，并掌握解决环境问题的有效工具？

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，让我产生了对那些在科学探索和前沿技术开发中至关重要的基础物理系统的浓厚兴趣。我会想到粒子加速器，它是加速带电粒子至接近光速的庞大装置，其设计和运行涉及到电磁场、高真空、超导等多种复杂物理效应的精确耦合，目标是实现对基本粒子的研究。又或者，我也会想到受控核聚变装置，例如托卡马克，它需要通过强大的磁场来约束高温等离子体，维持核聚变反应的稳定进行，这无疑是人类在能源领域面临的最为复杂的工程挑战之一。这本书是否会深入探讨如何为这些基础物理系统构建精确且能够预测其行为的数学模型？我非常期待书中能够介绍一些在电磁场理论、等离子体动力学、真空技术等领域相关的建模方法，以及如何处理这些系统中的多尺度和非线性特性。在控制方面，我希望能够学习到如何设计出能够实现精确粒子束流控制、等离子体稳定约束、以及能量输出优化的策略。是否会涉及一些先进的控制技术，比如反馈控制、最优控制，或者是一些针对复杂等离子体行为的预测和补偿控制方法？我非常想知道书中是否会提供一些关于粒子加速器束流稳定控制，或者托卡马克等离子体位形和温度实时控制的案例研究。它是否能为我提供一套系统性的理论框架和工程实践方法，让我能够更深刻地理解这些基础物理系统的运作机制，并为未来的科学研究和技术创新贡献力量？它是否能激发我在这些前沿领域解决难题的决心和能力？

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，在我眼中代表着一项艰巨而激动人心的任务：理解那些看似混乱无序，实则遵循着深刻物理规律的复杂系统，并赋予我们驾驭它们的能力。我会不由自主地联想到宇宙中的天体运动，星球、卫星、星系的相互引力作用，构成了极其复杂的动力学系统，其行为的预测和模拟是天文学家和物理学家们长期追求的目标。这本书是否会引导我们深入到这些宏大系统的动力学本质，以及如何构建能够准确描述其演化的数学模型？我非常期待书中能够介绍一些能够处理多体相互作用、长程耦合以及混沌现象的建模技术。例如，是否会涉及一些基于牛顿万有引力定律的数值模拟方法，或者是一些更高级的理论框架，来理解星系形成的复杂过程？在控制层面，我非常好奇作者是如何设计出能够影响和调控这些极其庞大且相互关联的系统的策略。是否会讨论一些关于轨道控制、姿态稳定，甚至是探测器穿越行星引力辅助的控制技术？对于那些受量子效应影响的微观系统，例如量子计算机的控制，这本书是否也会有所涉及，探讨如何精确地操纵量子比特的状态？我希望书中能够包含一些引人入胜的案例分析，通过对天体物理、核聚变能源控制、或者粒子加速器等领域的深入剖析，来展示这些复杂的建模和控制思想是如何被应用于前沿科学研究和工程实践的。它是否能为我打开一扇通往全新认知的大门，让我能够以一种更深刻、更具洞察力的方式去理解我们所处的物理世界，并掌握一套能够应对其中挑战的强大工具？

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这本书的名字《Modeling and Control of Complex Physical Systems》一听就充满了挑战和深度，勾起了我对复杂系统内在运行机制以及如何对其进行精准调控的强烈好奇心。在翻阅之前，我脑海中就已经勾勒出了一幅宏大的图景：它应该会深入探讨那些由众多相互作用的组件构成，行为模式非线性且难以预测的物理系统。或许会涉及航空航天领域那些精密复杂的飞行器控制，亦或是能源系统中庞大高效的电网管理，甚至可能是微观世界中量子系统的奇妙调控。我对书中可能会详细阐述的建模技术充满了期待，例如如何从海量的数据中提取关键参数，构建出能够真实反映系统动态行为的数学模型。是会侧重于第一性原理建模，还是会引入机器学习等先进方法来处理那些难以用传统物理定律完全描述的系统？我非常想知道作者是如何将抽象的数学理论与具体的物理现象相结合，提供切实可行的方法来应对现实世界中的挑战。控制理论的精髓在于如何设计出能够稳定、高效地引导系统达到预期状态的算法和策略。这本书会不会介绍最新的控制技术，比如自适应控制、鲁棒控制、预测控制，还是会更聚焦于某些特定领域的控制难题？我设想书中会穿插大量的案例研究，通过具体的实例来阐释理论的运用，例如如何控制机器人手臂的精确运动，或者如何优化化工生产过程的效率。我对作者在处理非线性、不确定性以及多变量耦合等复杂性问题上的方法论非常感兴趣。这本书是否会提供一套系统的框架，帮助读者理解复杂系统的本质，并掌握一套通用的解决策略？它是否会引导读者思考如何在性能、稳定性和鲁棒性之间找到最优的平衡点？我期待这本书能够成为我理解和驾驭复杂物理系统的一盏明灯，为我提供坚实的理论基础和实用的工具，帮助我在未来的研究和实践中取得突破。

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读到《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，我脑海中浮现的不是单一的物理现象，而是那些相互关联、动态变化的宏大系统，它们往往难以用简单的线性方程来描述。例如，我会想到庞大而精密的航空发动机，其中成千上万的零部件相互配合，协同工作，任何一个环节的微小偏差都可能导致整个系统性能的下降甚至失效。又或者，我也会想到现代化的城市交通系统，车辆的流动、信号灯的配时、道路的拥堵等等，共同构成了一个庞大而复杂的动态网络。这本书是否会深入探讨如何对这类系统进行有效的建模，去捕捉它们内在的复杂性和非线性特征？我非常期待书中能够介绍各种先进的建模技术，不仅仅是传统的物理建模方法，是否还会包含一些基于数据驱动或者机器学习的建模方法，来处理那些模型难以精确刻画的现象？例如，如何利用传感器数据来构建一个能够实时反映城市交通状况的数学模型？在控制方面，我希望能够学习到如何设计出能够应对这些复杂系统固有不确定性和外部扰动的控制策略。是否会介绍一些鲁棒控制、自适应控制技术，甚至是针对特定复杂系统设计的定制化控制方案？例如，如何设计一套能够应对突发交通状况，并能快速恢复系统效率的交通信号控制系统？我对于书中是否会包含一些实际的应用案例，例如在航空航天、能源、机器人、生物医学等领域的成功应用，感到非常好奇。通过这些案例，我希望能够更直观地理解这些复杂的建模和控制理论是如何在现实世界中发挥作用的。这本书是否能为我提供一套系统性的方法论，让我能够从根本上理解复杂系统的运作逻辑，并掌握一套通用的工具和技术，来应对我们在工程实践中遇到的各种挑战？它能否帮助我建立起对复杂系统更深刻的洞察力，并激发我解决那些看似棘手问题的创新思维？

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《Modeling and Control of Complex Physical Systems》这个书名，勾起了我对那些在工程领域中极具挑战性的机械和材料科学相关问题的兴趣。我会立刻想到复杂的机器人系统，它们的运动规划、姿态控制、以及与环境的交互，都涉及到多自由度、高阶非线性动力学。又比如，高性能材料的制造和加工过程，材料的微观结构、宏观力学性能之间的复杂关系，以及如何通过精确控制加工参数来获得期望的材料特性，这些都是需要深入研究的课题。这本书是否会深入探讨如何为这些复杂的机械和材料系统建立精确且具有预测能力的模型？我尤其期待书中能够介绍一些在机器人动力学建模、有限元分析（FEA）等方面的先进技术，以及如何将多物理场耦合的效应纳入模型中。在控制方面，我希望能够学习到如何设计出能够实现高精度、高鲁棒性的控制策略，以应对机器人操作中的不确定性和外部干扰。是否会涉及一些先进的机器人控制技术，如阻抗控制、自适应轨迹跟踪控制，或者是一些针对材料加工过程的优化控制方法，以确保材料性能的一致性和最优性？我非常期待书中能够提供一些实际的应用案例，例如如何控制一个多关节机器人进行复杂装配任务，或者如何通过控制激光加工参数来优化金属零件的表面质量和力学性能。它是否能为我提供一套严谨的理论基础和实用的工程方法，让我能够更好地理解和驾驭这些复杂的机械和材料系统，并在未来的工程设计和实践中发挥更大的作用？它是否能帮助我突破技术瓶颈，实现更智能、更高效的工程解决方案？

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