### 现代控制理论——核心知识点概览 #### 一、现代控制理论概述 《现代控制理论》是由Zdzisław Bubnicki教授编写的教科书，旨在为控制工程领域的大学学生提供系统而深入的学习资源。本书不仅涵盖了传统控制理论的基础知识，还深入探讨了计算机控制系统设计中的先进问题、方法与算法。与传统的控制理论教材不同，本书更加关注于满足计算机控制系统和管理系统的现代需求，而非仅仅局限于自动控制技术设备或工艺过程。 #### 二、现代控制理论的发展背景与特点 1. **发展背景**：随着计算机技术和信息技术的进步，现代工业控制系统变得越来越复杂，需要更高级别的理论支持。传统的控制理论往往侧重于线性系统和频域分析方法，而现代控制理论则在此基础上进行了扩展。 2. **主要特点**： - **非线性系统**：现代控制理论更多地关注非线性系统的行为特性及其控制方法。 - **时域分析**：除了传统的频域分析外，还强调了时域分析的重要性，这对于实时控制非常重要。 - **优化与适应性**：现代控制理论中包含了大量关于系统性能优化和自适应控制的内容。 - **多变量系统**：与单输入单输出(SISO)系统相比，现代控制系统通常涉及多输入多输出(MIMO)系统。 - **智能控制**：近年来，随着人工智能的发展，智能控制技术（如模糊逻辑控制、神经网络控制等）被广泛应用于现代控制系统中。 #### 三、现代控制理论的关键概念与方法 1. **状态空间表示**：现代控制理论中常用的状态空间表示方法可以更直观地描述系统的动态行为，并且适用于非线性系统和MIMO系统。 2. **极点配置**：通过极点配置来调整闭环系统的动态响应特性，实现对系统性能的精确控制。 3. **观测器设计**：观测器是一种用来估计系统状态的工具，特别是在无法直接测量某些状态变量的情况下非常有用。 4. **最优控制**：基于最优控制理论的方法旨在寻找使得特定性能指标最小化的控制器设计。 5. **鲁棒控制**：鲁棒控制理论致力于设计能在不确定性和扰动存在下仍能保持稳定性的控制器。 6. **自适应控制**：自适应控制系统能够在运行过程中根据外部环境的变化调整其参数，以维持期望的性能水平。 7. **模糊逻辑控制**：利用模糊逻辑原理处理不确定性和非精确信息，特别适合于复杂系统的控制。 #### 四、现代控制理论的应用领域 1. **工业自动化**：现代控制理论广泛应用于各种工业自动化系统，包括制造业生产线、化工过程控制等。 2. **航空航天**：在航空器飞行控制、卫星姿态控制等领域发挥着重要作用。 3. **机器人技术**：机器人手臂的运动控制、自主导航等都需要应用到现代控制理论。 4. **汽车工业**：自动驾驶汽车、主动悬架系统等先进技术都离不开现代控制理论的支持。 5. **能源系统**：如风力发电机组的控制、智能电网管理等也需要现代控制理论来实现高效稳定的运行。 #### 五、结论 《现代控制理论》不仅是一本全面介绍现代控制理论基础知识和技术方法的教科书，也反映了该领域最新的研究进展和发展趋势。对于希望深入了解并掌握现代控制理论的学生和研究人员来说，这本书提供了宝贵的学习资源。通过学习本书中的内容，读者将能够更好地理解现代控制系统的设计原则和实现方法，从而在实际工作中应对更加复杂的控制挑战。

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光学是一门研究光的性质、现象、传播规律以及应用的学科，它包括经典光学和现代光学两个大的分支。经典光学主要研究光的波动性质，包括几何光学和波动光学，而现代光学则更倾向于研究光的粒子性以及与物质的相互作用，包括量子光学、非线性光学等。本书“Classical and Modern Optics”就是一本旨在涵盖经典与现代光学理论基础和应用的英文教科书。 书中提到了线性代数的部分，这是光学理论中不可或缺的数学工具。线性代数的概念和方法在描述光的传播、分析光学系统等方面发挥着至关重要的作用。书中详细介绍了线性代数的基础知识，比如定义、线性变换、矩阵运算、特征值和特征向量等。这些数学工具是理解和应用光学原理的基础，因此在书中占有重要的地位。 然后，书中转向了光线光学（Ray Optics），这是一个经典的光学分支，它基于光线的概念，使用光线追踪的方法来描述光在空间中的传播路径。本书详细讨论了光线光学的基本原则，包括费马原理（Fermat’s Principle）及其应用，以及抛物线光线（Paraxial Rays）的概念，这是在小角度或小孔径情况下对光线传播的近似处理，对于简化复杂的光学系统分析至关重要。矩阵光学（Matrix Optics）作为光线光学的一个重要部分，通过矩阵方法来描述光线经过光学系统的过程，使得光学系统的分析和设计可以更为系统和直观。 进一步，书中探讨了复合光学系统（Composite Systems），特别是薄透镜（Thin Lens）的光学模型，这是一个研究多个光学元件组合在一起时整体系统性能的典型例子。复合系统分析在光学设计和系统优化中扮演了重要角色，使得我们能够理解和预测复杂系统中的光线行为。 稳定腔（Resonator Stability）是激光物理中的一个重要概念，书中专门对此进行了讨论。稳定性条件、周期性运动和标准形式的稳定性分析都是这部分内容的重点，它们对于理解激光器工作原理以及确保激光系统稳定运行具有基础性的作用。 书中提及了非抛物线光线（Nonparaxial Rays），这是对光线光学的一个重要补充。在大角度或大孔径条件下，光线的抛物线近似不再成立，必须使用非抛物线光线来精确描述光线的传播，这是对光学系统进行高精度分析的必要条件。 本书作者是Daniel A. Steck，他来自美国俄勒冈大学的光学中心以及物理系。本书在2006年首次出版，并在2017年进行了修订。本书遵循开放出版许可（Open Publication License）规定，允许在满足一定条件下的分享和复制，但对修改版本和衍生作品的分发则需要获得版权持有人的明确许可。 本书的编写得到了多方面的贡献，比如Jonathan Mackrory、Kirk Madison、Eryn Cook等人对书稿提出了修改建议，还有很多人提供了纠正和评论。这体现了本书在撰写和修订过程中吸收了来自学术界和研究领域的广泛意见，提高了其内容的准确性和教学的适用性。 这本书的目录结构分为多个部分，涵盖了线性代数回顾、光线光学、复合系统、稳定腔以及非抛物线光线等内容，这为读者提供了一套系统的光学知识体系。其中，线性代数的回顾为理解光学中的数学模型打下了基础；光线光学及其应用，费马原理的例证，矩阵光学的方法论，以及复合系统分析，尤其是薄透镜模型，这些都构成了光学系统设计和分析的基础；稳定腔的讨论深入到了激光物理学的核心内容；非抛物线光线的介绍则为高级光学问题的解决提供了理论支持。这些内容的覆盖使本书成为光学领域内一本全面且深入的参考资料。 作为对本书内容的总结，其不仅在学术界得到认可，也对学习和应用光学知识的人士提供了极大的帮助，特别是书中将复杂光学理论以简化的方式呈现出来，这正是英文科技文献中比较常见的优秀表述方式，与中文文献的表达方式形成了鲜明对比。对于希望了解和深入研究光学的学生和专业人士来说，这本书无疑是一本宝贵的资源。

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2.2 Cokriging模型 Cokriging 模型是上个世纪 70 年代发展起来 的一种更有效的地质统计学插值模型 [91]-[95] 。在 地质统计学领域，为了提高对某个抽样比较困难 的量的预测精度，提出了采用更容易抽样的量进 行辅助预测的 kriging 模型，称为 cokriging 模型 [92] 。2000 年，Kennedy 和 O’Hagan[96]首次将 cokriging 模型推广应用于工程科学领域，发展了 一种采用低可信度计算机程序结果，来辅助预测 高可信度计算机程序结果的 cokriging 方法。目前 国际上对 cokriging 模型的研究主要集中在地质统 计学和数学统计学等领域，在航空航天等工程科 学领域的研究也逐渐得到重视 [14][97]-[101] 。 2010 年，文献[101]独立提出了一种可用于 建立变可信度代理模型的实用 cokriging 模型（也 参见[14]）。下面对该模型进行介绍。 对于一个具有 m 个设计变量的优化问题， 在设计空间中同时采用高可信度分析（例如 NS 方程或密网格数值模拟）和低可信度分析（例如 Euler 方程或疏网格数值模拟）进行抽样，并建 立所谓的变可信度代理模型。更多建立变可信度 模型的方法请参见文献[88]。变可信度代理模型 在达到相同近似精度的条件下，可显著提高建立 代理模型的效率。 假设高、低可信度分析程序的抽样位置如下 1 1 2 2 ( )(1) T 1 1 1 ( )(1) T 2 2 2 ( ,..., ) ( ,..., )       S x x S x x   n n m n n m (40) 下标“1”和“2”分别代表高、低可信度，例如 1n 和 2n 分别代表高、低可信度样本点数（假设 2 1n n ）。相应的目标函数或约束函数的响应值 如下 1 1 2 2 ( )(1) T 1 1 1 ( )(1) T 2 2 2 [ ,..., ] , [ ,..., ] .     y y   n n n n y y y y (41) Cokriging 模型预估值定义如下 T T T 1 1 1 2 2ˆ ( )   x λ y λ y λ ySy , (42) 其中 1 2,λ λ 分别为对高、低可信度响应值的加权 系数。假设存在分别与 ,y y1 2 分别对应的 2 个 静态随机过程， ( ) ( ), ( ) ( ).       x x x x Y Z Y Z 1 1 1 2 2 2 (43) 则设计空间不同位置处，随机变量之间的协方差 和交叉协方差定义为 ( ) ( ) ( ) ( )2 (11) 11 1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( )2 (22) 22 2 2 2 ( ) ( ) ( ) ( )(12) 1 21 2 1 2 ( ( ), ( )) ( , ) ( ( ), ( )) ( , ) ( ( ), ( )) ( , )        x x x x x x x x x x x x i j i j i j i j i j i j Cov Z Z R Cov Z Z R Cov Z Z R (44) 其中， 21 和 2 2 分别为随机过程 ( )xY1 和 ( )xY2 的过程方差。采用与 kriging 模型类似的推 导方法，可得到 cokriging 模型的预估值如下（具 体推导过程见文献[14]） T T 1 1 Sˆ ( ) ( ) ( )   x φ β r x R y Fβy ， (45) 其中 1 2 1T 1 1 T 11 S 22 1(11) (12) ( ) 2 S 1(21) (22) 2 2 ( )1 , ( ) , , ( )0 , , ,                                                r x φ β F R F F R y r r x y R R 1 0 R y F y 0 1R R      n n (46) 且有

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Effective Modern C++: 42 Specific Ways to Improve Your Use of C++11 and C++14 by Scott Meyers English | 2014 | ISBN: 1491903996 | ISBN-13: 9781491903995 | 320 pages | PDF, EPUB | 22,6 MB At first glance, C++11 and C++14 are defined by the new features they introduce, e.g., auto type declarations, move semantics, lambda expressions, and concurrency support. Information on these features is easy to come by, but learning to apply them effectively (such that the resulting software is correct, efficient, maintainable, and portable) is more challenging.

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Discovering Modern C++: An Intensive Course for Scientists, Engineers, and Programmers English | 17 Dec. 2015 | ISBN: 0134383583 | 472 Pages | PDF (True) | 5.7 MB

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