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
这本书的封面设计就散发着一种严谨而又充满未来感的学术气息,深邃的蓝色背景搭配着交错纵横的线条,仿佛暗示着其中蕴含的复杂数学结构和信息流动的奥秘。我之前对控制论有过一些粗浅的了解,知道它涉及系统、反馈和控制等核心概念,而“矩阵计算”这个词组则立刻吸引了我的注意。我一直觉得,要真正理解和构建复杂的控制系统,强大的数学工具是必不可少的,矩阵运算在其中扮演的角色绝对举足轻重。这本书的名字直接点明了其核心内容,让我对接下来的阅读充满期待。我想象着书中会详细介绍如何运用矩阵的乘法、求逆、特征值分解等操作,来分析和设计各种动态系统。比如,如何用矩阵表示状态空间方程,如何通过矩阵的性质来判断系统的稳定性,甚至如何通过优化矩阵来设计最优控制器。这种将抽象的理论与具体的计算方法相结合的方式,正是许多工程学科和科学研究所需要的。我希望这本书不仅能提供理论框架,更能给出实用的计算技巧和算法,让我能够将所学知识应用到实际问题中去。
评分这是一本看上去就非常有分量的学术著作。从“控制论”和“矩阵计算”这两个关键词的组合来看,这本书很可能聚焦于那些用数学语言描述的、具有反馈机制的系统。我一直对人工智能和机器学习中的一些底层数学原理感到好奇,特别是那些涉及大量数据处理和优化的算法。矩阵运算在这些领域中无处不在,从神经网络的权重更新到支持向量机的核函数计算,都离不开矩阵的灵活运用。我很好奇这本书是否会从控制论的角度,阐述矩阵计算在这些现代AI技术中的基础作用。例如,是否会探讨如何利用矩阵的奇异值分解(SVD)来降维和特征提取,或者如何运用矩阵的求逆和伪逆来解决优化问题。如果书中能展示一些经典的控制系统模型,并用矩阵计算的方法进行详细分析,例如PID控制器、模糊逻辑控制器等,那将是非常有价值的。
评分这本书的标题让我联想到了一系列令人振奋的可能性。控制论本身就是一个跨学科的领域,它试图用统一的语言来描述生物、工程、经济和社会等各种复杂系统。而矩阵计算,无疑是理解和操控这些复杂系统的一门得力工具。我个人尤其关注如何在实际的工程项目中应用这些理论。例如,在机器人控制领域,机器人的运动学和动力学方程往往可以表示成高度耦合的矩阵形式,如何通过高效的矩阵运算来实现精确的轨迹跟踪和姿态控制,是至关重要的一环。这本书的名字似乎暗示着它会深入探讨如何通过矩阵的变换和分解,来简化复杂的系统模型,从而更容易地进行分析和控制设计。我期待书中能有关于线性代数在系统辨识、状态估计(例如卡尔曼滤波)等方面的详细阐述,这些都是现代控制理论中不可或缺的技术。如果书中还能触及一些数值计算的稳定性、精度问题,以及如何在有限的计算资源下进行高效的矩阵运算,那就更完美了。
评分这本书的名称给我一种“硬核”的感觉,仿佛里面充满了严密的逻辑和精密的计算。控制论作为一门研究系统结构与功能的学科,其本质是对信息流动和物质能量转化的理解与调控。而矩阵计算,作为一种强大的数学工具,恰好能够为这种理解和调控提供量化的手段。我之前在学习一些数值分析的课程时,接触过一些关于矩阵方程求解、特征值问题等内容,但总觉得缺少一个更宏观的视角来理解它们在复杂系统中的应用。这本书的标题似乎恰好弥补了这一缺失。我期待书中能够详细介绍如何通过矩阵的运算来建模和分析动态系统,例如如何利用线性代数来理解系统的可控性与可观测性,如何通过矩阵的幂运算来预测系统的长期行为。如果书中能包含一些关于非线性系统线性化后的矩阵分析,或者如何利用数值积分方法与矩阵计算相结合来求解微分方程组,那就更具实践意义了。
评分我对这本书的标题产生了浓厚的兴趣,因为它触及了我近期研究中的一个关键技术领域。在信号处理和图像分析方面,我们经常需要处理高维数据,而矩阵无疑是表示和操作这些数据的最自然的方式。控制论的视角则为理解这些数据背后的动态和交互关系提供了新的思路。我希望这本书能深入探讨如何利用矩阵的特殊性质,比如稀疏性、对称性等,来提高算法的效率和鲁棒性。例如,在某些应用中,我们可能只需要关注矩阵的几个主要成分,这时SVD的优势就非常明显。此外,如果书中能提供一些关于矩阵在马尔可夫链、图论等与控制论密切相关的数学工具中的应用实例,将有助于我更好地理解系统的演化规律。我尤其希望看到书中能够讨论一些在实际工程中遇到的具有挑战性的问题,并展示如何运用矩阵计算的方法来有效地解决它们,而不是仅仅停留在理论层面。
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评分控制论中的矩阵理论,挺有用的,也挺难的
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评分很好的数学专业书,对几何和拓扑的概念讲解得很清晰,趁活动拿下。
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