数学分析理论及应用 作者：许尔伟，毛耀忠，安乐 主编 出版时间：2014年版 内容简介 　　《数学分析理论及应用》共分12章，主要内容包括函数、极限与连续；导数与微分；微分基本定理及其应用；不定积分；定积分及其应用；数项级数；函数项级数；多元函数的极限与连续；多元函数微分学及其应用；反常积分与含参变量的积分；重积分及其应用；曲线积分与曲面积分等。《数学分析理论及应用》结构合理、阐述准确、通俗易懂、深入浅出、条理清楚、逻辑性强，易于学习和理解。本书既可作为数学专业学生的参考书，可也作为非数学专业学生的参考书，对其他课程的学习也具有很好的参考价值。 目录 第1章 函数、极限与连续 1.1 实数集与不等式 1.2 函数及其性质 1.3 初等函数 l.4 数列极限与函数极限 1.5 极限存在准则与两个重要极限 1.6 无穷小量与无穷大量 1.7 函数的连续与间断 第2章 导数与微分 2.1 导数的基本概念 2.2 函数的求导法则 2.3 隐函数求导法则及由参数方程确定的函数的导数 2.4 高阶导数 2.5 函数的微分 第3章 微分基本定理及其应用 3.1 微分中值定理 3.2 未定式极限 3.3 泰勒（Taylor）公式 3.4 函数的单调性、极值与凹凸性 3.5 平面曲线的曲率与函数作图 3.6 导数在经济分析中的应用 第4章 不定积分 4.l 不定积分的概念与性质 4.2 积分方法一一换元法、部分积分法 4.3 有理函数的不定积分 第5章 定积分及其应用 5.1 定积分概念与性质 5.2 连续函数的可积性 5.3 微积分基本定理 5.4 定积分的计算方法 5.5 定积分在几何中的应用 5.6 定积分的近似计算 5.7 定积分在物理学中的应用 第6章 数项级数 6.1 数项级数的基本概念与性质 6.2 正项级数 6.3 任意项级数 6.4 无穷乘积 第7章 函数项级数 7.1 一致收敛性 7.2 幂级数 7.3 函数幂级数展开式及其应用 7.4 傅里叶级数 第8章 多元函数的极限与连续 8.1 欧氏空间 8.2 多元函数与向量值函数的极限 8.3 多元函数连续 第9章 多元函数微分学及其应用 9.1 偏导数与全微分 9.2 复合函数求导法 9.3 隐函数存在定理 9.4 偏导数的几何应用 9.5 多元函数微分学的应用 第10章 反常积分与含参变量的积分 10.1 反常积分的性质与收敛判别 10.2 瑕积分的性质与收敛判别 10.3 含参变量常义积分 10.4 含参变量广义积分 10.5 欧拉积分 第11章 重积分及其应用 11.1 二重积分的概念与性质 11.2 二重积分的计算 11.3 二重积分的换元法 11.4 三重积分的概念与计算 11.5 应用举例 第12章 曲线积分与曲面积分 12.1 第一类曲线积分 12.2 第二类曲线积分 12.3 格林公式及其应用 12.4 第一类曲面积分 12.5 第二类曲面积分 12.6 高斯公式 12.7 斯托克斯公式 参考文献

1 Introduction 1 1.1 Chapter Focus, 1 1.2 On Kalman Filtering, 1 1.3 On Optimal Estimation Methods, 6 1.4 Common Notation, 28 1.5 Summary, 30 Problems, 31 References, 34 2 Linear Dynamic Systems 37 2.1 Chapter Focus, 37 2.2 Deterministic Dynamic System Models, 42 2.3 Continuous Linear Systems and their Solutions, 47 2.4 Discrete Linear Systems and their Solutions, 59 2.5 Observability of Linear Dynamic System Models, 61 2.6 Summary, 66 Problems, 69 References, 3 Probability and Expectancy 73 3.1 Chapter Focus, 73 3.2 Foundations of Probability Theory, 74 3.3 Expectancy, 79 3.4 Least-Mean-Square Estimate (LMSE), 87 3.5 Transformations of Variates, 93 3.6 The Matrix Trace in Statistics, 102 3.7 Summary, 106 Problems, 107 References, 110 4 Random Processes 111 4.1 Chapter Focus, 111 4.2 Random Variables, Processes, and Sequences, 112 4.3 Statistical Properties, 114 4.4 Linear Random Process Models, 124 4.5 Shaping Filters (SF) and State Augmentation, 131 4.6 Mean and Covariance Propagation, 135 4.7 Relationships Between Model Parameters, 145 4.8 Orthogonality Principle, 153 4.9 Summary, 157 Problems, 159 References, 167 5 Linear Optimal Filters and Predictors 169 5.1 Chapter Focus, 169 5.2 Kalman Filter, 172 5.3 Kalman–Bucy Filter, 197 5.4 Optimal Linear Predictors, 200 5.5 Correlated Noise Sources, 200 5.6 Relationships Between Kalman and Wiener Filters, 201 5.7 Quadratic Loss Functions, 202 5.8 Matrix Riccati Differential Equation, 204 5.9 Matrix Riccati Equation in Discrete Time, 219 5.10 Model Equations for Transformed State Variables, 223 5.11 Sample Applications, 224 5.12 Summary, 228 Problems, 232 References, 235 6 Optimal Smoothers 239 6.1 Chapter Focus, 239 6.2 Fixed-Interval Smoothing, 244 6.3 Fixed-Lag Smoothing, 256 6.4 Fixed-Point Smoothing, 268 7 Implementation Methods 281 7.1 Chapter Focus, 281 7.2 Computer Roundoff, 283 7.3 Effects of Roundoff Errors on Kalman Filters, 288 7.4 Factorization Methods for “Square-Root” Filtering, 294 7.5 “Square-Root” and UD Filters, 318 7.6 SigmaRho Filtering, 330 7.7 Other Implementation Methods, 346 7.8 Summary, 358 Problems, 360 References, 363 8 Nonlinear Approximations 367 8.1 Chapter Focus, 367 8.2 The Affine Kalman Filter, 370 8.3 Linear Approximations of Nonlinear Models, 372 8.4 Sample-and-Propagate Methods, 398 8.5 Unscented Kalman Filters (UKF), 404 8.6 Truly Nonlinear Estimation, 417 8.7 Summary, 419 Problems, 420 References, 423 9 Practical Considerations 427 9.1 Chapter Focus, 427 9.2 Diagnostic Statistics and Heuristics, 428 9.3 Prefiltering and Data Rejection Methods, 457 9.4 Stability of Kalman Filters, 460 9.5 Suboptimal and Reduced-Order Filters, 461 9.6 Schmidt–Kalman Filtering, 471 9.7 Memory, Throughput, and Wordlength Requirements, 478 9.8 Ways to Reduce Computational Requirements, 486 9.9 Error Budgets and Sensitivity Analysis, 491 9.10 Optimizing Measurement Selection Policies, 495 9.11 Summary, 501 Problems, 501 References, 502 10 Applications to Navigation 503 10.1 Chapter Focus, 503 10.2 Navigation Overview, 504

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目 录 第1章 导论 1 1.1 引言 1 1.2 有限元分析与用户 1 1.3 本书的目的 1 1.4 本书的结构 2 第2章 杆单元 4 2.1 引言 4 2.2 一维杆单元 4 2.2.1 刚度矩阵：直接法 4 2.2.2 二维杆单元 6 2.3 整体刚度矩阵的组集 8 2.3.1 离散化 8 2.3.2 局部坐标系下的单元刚度矩阵 8 2.3.3 整体坐标系下的单元刚度矩阵 9 2.3.4 整体刚度矩阵的组集 10 2.3.5 整体力矢量 11 2.4 边界条件 12 2.4.1 一般情况 12 2.5 方程组求解 14 2.6 支反力 14 2.7 杆件的轴力 15 2.8 计算机程序：truss.m 16 2.8.1 数据准备 16 2.8.2 单元矩阵 18 2.8.3 整体刚度矩阵的组集过程 19 2.8.4 整体坐标系下力矢量的组集 19 2.8.5 整体方程组的解 19 2.8.6 节点位移 19 2.8.7 单元力 20 2.8.8 程序代码 20 2.9 问题求解 24 2.9.1 问题2.1 24 2.9.2 问题2.2 28 2.10 基于Abaqus的简单桁架分析 31 2.10.1 Abaqus概述 31 2.10.2 使用Abaqus的用户交互版本分析桁架 32 2.10.3 使用Abaqus的关键字版本分析桁架 47 第3章 梁单元 51 3.1 引言 51 3.2 刚度矩阵 52 3.3 均布载荷 55 3.4 中间铰链 58 3.5 计算机程序：beam.m 60 3.5.1 数据准备 60 3.5.2 整体刚度矩阵的组集和求解 63 3.5.3 节点位移 63 3.5.4 单元力 63 3.6 问题求解 67 3.6.1 问题3.1 67 3.6.2 问题3.2 70 3.6.3 问题3.3 73 3.7 基于Abaqus的简单梁模型分析 76 3.7.1 用户交互版本 76 3.7.2 关键字版本 85 第4章 刚架 89 4.1 引言 89 4.2 梁柱单元的刚度矩阵 89 4.3 两端铰接的梁柱单元的刚度矩阵 90 4.4 整体坐标系和局部坐标系 90 4.5 整体刚度矩阵的组集和未知位移求解 91 4.6 计算机程序：frame.m 91 4.6.1 数据准备 91 4.6.2 单元矩阵 93 4.6.3 整体刚度矩阵的组集 95 4.6.4 线性方程组的求解 95 4.6.5 节点位移 95 4.6.6 单元力 95 4.7 基于Abaqus的简单刚架分析 105 4.7.1 用户交互版本 105 4.7.2 关键字版本 111 第5章 应力和应变分析 114 5.1 引言 114 5.2 应力张量 114 5.2.1 定义 114 5.2.2 应力张量和应力矢量之间的关系 116 5.2.3 应力张量的变换 117 5.2.4 平衡方程 117 5.2.5 主应力 119 5.2.6 Mises应力 119 5.2.7 应力矢量的法向和切向分量 120 5.2.8 莫尔应力圆 121 5.2.9 应力的工程表示方法 121 5.3 变形和应变 122 5.3.1 定义 122 5.3.2 拉格朗日描述和欧拉描述 123 5.3.3 位移矢量 123 5.3.4 位移和变形梯度 124 5.3.5 格林应变矩阵 125 5.3.6 小变形理论 127 5.3.7 主应变 129 5.3.8 应变张量的变换 129 5.3.9 应变的工程表示方法 130 5.4 应力-应变的本构关系 130 5.4.1 广义胡克定律 130 5.4.2 材料的对称性 132 5.4.3 各向同性材料 134 5.4.4 平面应力与平面应变 137 5.5 问题求解 139 5.5.1 问题5.1 139 5.5.2 问题5.2 139 5.5.3 问题5.3 141 5.5.4 问题5.4 143 5.5.5 问题5.5 144 5.5.6 问题5.6 145 5.5.7 问题5.7 145 5.5.8 问题5.8 147 第6章 加权残值法 148 6.1 引言 148 6.2 基本方程 148 6.3 伽辽金法 148 6.4 伽辽金法的弱形式 150 6.5 二维或三维问题的分部积分法(格林公式) 151 6.6 瑞利-里兹法 154 6.6.1 定义 154 6.6.2 积分形式的函数表达式 155 6.6.3 瑞利-里兹法简介 155 6.6.4 自然泛

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