发表于2025-02-17
前言
第一章 矩阵分析基础
1.1 基本概念和常用符号
1.2 初等矩阵及其应用
1.2.1 初等矩阵
1.2.2 应用
1.3 Schur分解与Jordan分解
1.4 向量范数和矩阵范数
1.4.1 向量范数
1.4.2 矩阵范数
1.5 Hermite矩阵
1.5.1 极小极大定理
5.2 正定Hermite矩阵
1.5.3 Hermite矩阵的半正定序
1.6 奇异值分解
1.7 非负矩阵
7.1.1 非负矩阵的谱半径
1.7.2 Perron定理和Frobenius定理
1.7.3 M矩阵
1 8 Sherman-Morrison-Woodbury公式
1.9 Kronecker乘积
1.9.1 定义和性质
1.9.2 应用
1.10 矩阵函数
习题
第一章说明
第二章 控制系统概论
2.1 线性定常控制系统
2.2 系统的响应
2.3 传递函数矩阵
2.4 可控性和可观测性
2.4.1 可控性
2.4.2 可观测性
2.5 可稳定性和可检测性
习题
第二章说明
第三章 矩阵指数的计算
3.1 引言
3.2 矩阵指数的性质
3.3 敏度分析
3.4 矩阵分解法
3.5 基于Pade逼近的折半加倍法
3.5.1 Pade逼近
3.5.2 折半加倍法
3.5.3 算法的改进
3.6 Krylov子空间法
3.6.1 Lanczos方法
3.6.2 Arnoldi方法
习题
第三章说明
……
第四章 Lyapunov方程的数值解法
第五章 代数Riccati方程的数值解法
第六章 非对称代数Riccati方程的数值解法
第七章 极点配置问题的数值解法
参考文献
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评分经典教材就没什么好说的了吧,搞机器学习,数学先要过关,普通高数的自然延伸
评分618活动期间购买,很划算。正在学习中,还是不错的。
评分此书将数论中的精华(elements)娓娓道出,对概念的历史来源和解释都十分清晰。每一小节都附有3,4道容易解决的习题,帮助理解复习。我完全没学过数论,一个星期也读了60页,欲罢不能。总而言之,这是一本很好的入门书,推荐。该书的作者是证明了三素数定理的Vinogradov,他基本解决了奇数Goldbach猜想。书的特点是短小,习题难。看这本书必须好好做题。很多习题源自一些研究论文,并且被IMO或CMO命题人员经常改编。这本书值得精读。作者如果再加一点他擅长的三角和估计这方面的内容介绍就更好了。送货速度快,包装也很好。其实我不是学数学的。也不打算以数学为职业,当然更没有民科们的野心,只是有一些对于数学的爱好而已。 数论,抽象代数,概率论,数理统计,应该来说是我在数学里面最为喜欢的东西。 我觉得这本书还是没有让我们落入到具体的细节当中去。我觉得这是最重要,也是最为关键的地方。有一个朦朦胧胧的想法,那就是如果在踏入一门学科之初就深入到细节当中去的话,很难对于这门学科未来的走向有一个很好的把握,也很难谈得上对于这门学科的透彻的理解。我认为这本书是最好的初等数论教材 没有之一,现在又出第三版了,我马上入手了。证明详细,习题丰富,对后续学习抽象代数,高等代数也有很大的帮助。在学习了一定的分析课程之后,然后上手解析数论就不会很吃力。事实上潘氏兄弟后续的还有代数数论,解析数论基础,素数定理的初等证明,阶的估计,模形式讲义等数论的一条龙基础教材,只需要从本书开始逐一学完这一系列教材,就能打下很好的数论基础了。
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