动力系统Maple应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] Stephen Lynch（S.林奇） 著

图书标签:

• 动力系统
• Maple
• 数学建模
• 微分方程
• 数值分析
• 控制理论
• 仿真
• 高等数学
• 工程数学
• 科学计算

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510095542

版次：2

商品编码：11796703

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　藉助Maple代数操作软件包，该书介绍了动力系统的研究原理。作者强调了信息覆盖面的广度而不是细节，而且定理的证明也很少。书中的一些知识点在别的书中几乎看不到。常见的定理，如分叉、双稳定性、混沌、不稳定性、多稳定性和周期性定理，贯穿于各章节中。将Maple作为贯穿始终的教学工具，该书成了数学中的“动手做”教材。
　　读者对象：应用数学领域、自然科学和工程类专业的高年级本科生、研究生和科研工作者。

作者简介

　　Stephen Lynch(S.林奇），是国际知名学者，在数学界享有盛誉。本书凝聚了作者多年科研和教学成果，适用于科研工作者、高校教师和研究生。

前言/序言

好的，这是为您构思的一份不包含“动力系统Maple应用（第2版）”内容的图书简介，旨在详细介绍另一本关于现代数学建模与计算方法的书籍。 --- 书名：现代数值分析与优化算法：基于Python与MATLAB的深度实践 内容简介 在当代科学研究、工程设计以及复杂系统决策制定的领域中，精确、高效的数值计算与优化方法已成为不可或缺的核心工具。本书《现代数值分析与优化算法：基于Python与MATLAB的深度实践》系统地梳理和深入讲解了支撑现代计算科学的数学理论基础、前沿算法及其在实际问题中的应用。本书的焦点在于融合理论的严谨性与工程实践的有效性，旨在培养读者运用主流编程语言工具链解决复杂定量问题的能力。 第一部分：数值分析基础与误差理论 本书的开篇聚焦于数值分析的基石——误差分析与有效计算策略。我们首先建立了数学模型离散化过程中的误差来源识别与量化体系，包括截断误差、舍入误差以及条件数对解稳定性的影响。随后，系统地探讨了函数插值与逼近技术。这部分内容不仅涵盖了经典的拉格朗日插值、牛顿插值多项式，更深入剖析了分段插值如三次样条插值的构造原理、收敛性与平滑性要求。对于高维函数逼近，我们详细介绍了傅里叶级数与小波分析的基础概念，展示它们在信号处理和数据压缩中的应用潜力。 在方程求解方面，本书为线性代数方程组的求解提供了全面的视角。对于小规模、稠密的线性系统，介绍了高斯消元法、LU分解及其数值稳定性分析。针对大规模稀疏系统的挑战，我们重点讲解了迭代法，包括雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代，并详尽阐述了共轭梯度法（CG）和各种预条件子的构造与选择策略，这是处理有限元、有限差分等工程问题计算瓶颈的关键。对于非线性方程的求解，牛顿法及其欠驱动情形下的修正（如割线法、拟牛顿法BFGS）被置于核心地位，并讨论了全局收敛性保证措施。 第二部分：微分方程的数值求解 常微分方程（ODE）是描述动态过程的核心语言。本书系统地介绍了求解初值问题的数值方法。从最基础的欧拉方法及其一阶精度，过渡到更高精度的龙格-库塔（Runge-Kutta）族方法，如经典的四阶RK4以及自适应步长控制的RKF方法。我们深入探讨了绝对稳定性和A-稳定性概念，这对于处理刚性（Stiff）微分方程至关重要。针对刚性系统的挑战，本书专门辟章介绍隐式方法，如后向欧拉法、Crank-Nicolson法，并阐述了它们在时间积分中的优势与实现机制。对于大规模或需要高精度时间演化的系统，我们将简要介绍多步法如Adams方法族。 偏微分方程（PDE）的数值解法是工程力学、流体力学和热传导模拟的基石。本书侧重于介绍三种主要的离散化技术：有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）和有限元法（FEM）的基本思想。对于FDM，我们详细分析了中心差分、前向/后向差分在不同边界条件下的应用。在FVM部分，我们将重点放在守恒律方程的离散化及其对激波捕捉能力的讨论。有限元法的理论背景相对复杂，本书采取了从变分原理到基函数选择的循序渐进方式，力求清晰展示其在处理复杂几何和非均匀材料时的优越性。 第三部分：优化算法与大规模计算 优化理论是决策制定的数学框架。本书将优化问题分为无约束优化和约束优化两大类。 在无约束优化方面，我们全面覆盖了基于梯度的搜索方法。除了牛顿法及其在最优化中的应用外，我们重点介绍了拟牛顿法（BFGS、DFP）的矩阵更新策略，强调其在避免显式海森矩阵计算方面的效率。对于函数导数难以获取或计算成本过高的情况，本书深入探讨了各种直接搜索法和元启发式算法，如Nelder-Mead单纯形法，以及全局优化中常用的模拟退火（SA）和粒子群优化（PSO）算法的机制与调参艺术。 约束优化是工程实际中的常态。本书详细阐述了KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件在确定最优解必要条件中的作用。对于等式约束和不等式约束问题，我们介绍了增广拉格朗日法（Augmented Lagrangian Method）和乘子法（Method of Multipliers），它们是求解大规模凸约束问题的强大工具。同时，本书也涵盖了序列二次规划（SQP）方法，这是求解非线性约束优化问题的工业标准之一。 第四部分：编程实践与工具链集成 本书的独特价值在于其对现代计算工具的深度集成。我们摒弃了对单一特定软件的局限性依赖，转而采用目前最流行且功能强大的开源语言Python和工业界广泛使用的MATLAB进行算法的实现与验证。 在Python部分，读者将学习如何利用NumPy进行高效的向量化运算，使用SciPy库中成熟的线性代数求解器、插值模块和优化工具箱。我们提供了大量代码实例，展示如何使用Pandas进行数据预处理，以及如何利用Matplotlib/Seaborn进行高质量的计算结果可视化。 在MATLAB部分，我们将聚焦于其内置的优化工具箱（Optimization Toolbox）和偏微分方程求解器（Partial Differential Equation Toolbox）的高级功能。通过对比Python与MATLAB在特定算法（如有限元矩阵构建）上的实现差异，读者能够更好地理解不同编程范式对数值计算性能的影响。 目标读者 本书适合于高等院校数学、物理、工程科学、计算机科学及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及需要运用先进数值方法解决实际工程问题的科研人员和工程师。本书要求读者具备微积分、线性代数和基础的编程知识。通过对本书的学习，读者将能够独立构建、分析和实现复杂的数值模型，从而在数据密集型和计算驱动的研究领域中获得核心竞争力。 ---

评分☆☆☆☆☆

作为一名在高校从事教学科研工作的教师，我一直在寻找一本能够真正帮助学生理解动力学系统概念，并掌握相关Maple应用的书籍。《动力系统Maple应用（第2版）》这本书给我带来了很多惊喜。首先，它在理论讲解上循序渐进，逻辑清晰，即使是初学者也能较容易地理解动力学系统的基本原理。更重要的是，书中将Maple的强大功能与动力学系统的分析方法完美地结合。作者不仅仅是罗列Maple的命令，而是通过大量的实例，生动地展示了如何利用Maple来求解复杂的微分方程、绘制相平面图、分析系统的稳定性、识别分岔点以及模拟混沌现象。我特别欣赏书中关于如何利用Maple进行符号计算和可视化表达的讲解，这对于帮助学生建立直观的理解至关重要。例如，书中通过Maple对不同参数下的系统行为进行可视化展示，让学生能够清晰地看到系统如何从一种状态演化到另一种状态，如何出现周期振荡、类周期振荡甚至混沌。此外，本书的编排也非常人性化，章节的设置考虑到了不同读者群体的需求，既有适合初学者的基础内容，也有适合深入研究者的进阶技巧。我计划将这本书作为我动力学课程的推荐教材，相信它能够极大地提升学生的学习兴趣和实践能力，让他们在掌握理论的同时，也能熟练运用Maple这个强大的工具进行科学研究。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为我对Maple的掌握程度可以说是入门级，更别提什么动力学系统了。我当时只是觉得，也许能从中了解一些基础的概念，顺便学习点Maple的皮毛。但读完之后，我真的被它深深地吸引了！作者的讲解方式非常独特，他并没有一开始就抛出一大堆枯燥的公式和理论，而是从一些大家比较熟悉的实际问题入手，比如简单的摆锤运动，然后一步步引导读者用Maple去模拟和分析。这个过程简直就像在玩一个智力游戏，你不仅能看到问题的结果，还能理解这个结果是如何一步步产生的。尤其让我惊喜的是，书中对Maple的各种命令和函数的解释非常详细，而且有很多非常实用的技巧，比如如何有效地管理复杂的表达式，如何进行符号求解和数值求解的切换，以及如何生成高质量的图形。我之前总觉得Maple很难上手，但这本书让我感觉它就像一个得力的助手，一旦你掌握了它的使用方法，很多原本觉得不可能完成的任务都变得触手可及。这本书让我对动力学系统产生了浓厚的兴趣，也让我对Maple这个工具刮目相看。我感觉自己不再是那个对着电脑屏幕发呆的初学者了，而是开始能够真正地运用工具去探索科学的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚毕业不久的工程师，在工作中经常会遇到一些需要进行系统建模和仿真分析的问题，尤其是一些包含非线性行为的动力学系统。之前我主要依赖一些通用的仿真软件，但总觉得在某些方面不够灵活，而且一些更深层次的理论分析很难在这些软件中实现。偶然的机会，我了解到《动力系统Maple应用（第2版）》这本书，抱着试试看的心态购买了。这本书的特点在于它将Maple强大的符号计算能力与动力学系统的研究紧密结合起来。作者不仅详细介绍了如何利用Maple进行动力学系统的数学建模，比如如何定义微分方程组，如何进行变量代换，如何求解模型的平衡点和稳定性。更令我印象深刻的是，书中对于如何利用Maple进行深入的理论分析给出了许多精辟的指导，例如如何利用Maple进行分岔分析，识别系统的混沌行为，甚至还涉及了一些现代控制理论在动力学系统中的应用。这本书的案例设计也非常贴合实际工程应用，涉及的系统类型也比较广泛，从机械振动到电路系统，再到生物模型，都能找到相应的Maple实现方法。我尤其喜欢书中关于如何通过Maple进行参数扫描和灵敏度分析的部分，这对于我评估系统参数对整体性能的影响非常有帮助。总的来说，这本书为我提供了一个非常强大的工具集和方法论，让我能够更有效地解决工作中的实际问题，并且在理论层面也有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

我从事的是一项与复杂网络和信息传播相关的研究，这其中涉及到大量的动态演化模型，很多都表现出非线性的特征，并且会产生一些我难以用传统解析方法完全解释的复杂行为。我一直希望找到一本能够指导我如何利用强大的计算工具来模拟和分析这些系统的书籍。《动力系统Maple应用（第2版）》这本书，可以说正好契合了我的需求，甚至超出了我的预期。它不仅仅是关于动力学系统，更是关于如何利用Maple这个软件，将抽象的数学模型转化为可执行的模拟，并从中提取有价值的信息。书中对诸如Lyapunov指数、吸引子、模式形成等动力学系统中的关键概念，都有非常详细的Maple实现方法和可视化演示，这对于我理解并分析我的研究对象至关重要。我特别对书中关于如何处理高维系统以及如何利用Maple进行大规模数据集分析的部分感到好奇，因为我的研究常常面临这类挑战。我期待它能提供一些实用的算法和技巧，帮助我更有效地进行模型验证和结果解释。此外，书中对一些前沿动力学理论，比如随机动力学或者耦合振子系统在网络中的行为，是否有涉及到Maple的应用，这也是我非常关注的。如果这本书能够在这方面提供一些思路和方法，那它对我目前的科研工作将会有巨大的帮助，甚至可能开启新的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真是等了太久了！作为一名对非线性动力学领域略有涉猎的研究生，我一直在寻找一本既能扎实讲解理论，又能实际指导操作的Maple应用书籍。之前读过一些理论性极强的著作，虽然收获颇丰，但在实际编程和模型构建上常常感到力不从心。而一些纯粹的Maple操作指南，又往往缺乏深刻的理论支撑，让人学完后只知其然而不知其所以然。因此，当我得知《动力系统Maple应用（第2版）》即将上市时，内心是无比期待的。我希望这本书能够成为一座连接理论与实践的桥梁，帮助我更有效地利用Maple强大的符号计算和可视化能力来探索复杂的动力学系统。我非常好奇它在模型建立、参数分析、相空间重构、分岔分析以及混沌现象的模拟等方面，会有哪些更深入、更系统的讲解。特别是对于那些我一直头疼不已的数值计算稳定性问题，以及如何通过Maple优化计算效率，我更是充满了期待。我设想这本书会包含大量的示例，从经典的Lotka-Volterra模型到更复杂的耦合振子系统，再到可能涉及的模糊系统或者模糊控制在动力学系统中的应用，都能够通过Maple逐一演示。我迫切地想看到，作者是如何将抽象的数学概念转化为Maple代码，又是如何通过Maple提供的强大绘图功能，将看不见的动力学行为可视化，从而加深我们对系统本质的理解。如果这本书能做到这一点，那我绝对会毫不犹豫地将它推荐给所有正在研究动力学系统的同行们！

评分☆☆☆☆☆

再加上周围的环境问题，还有客观上MATLAB无可比拟的全面性，似乎这年头工科你可以不会复变函数但是必须要会MAple。

评分☆☆☆☆☆

英文版的，软件应用教程。

评分☆☆☆☆☆

书不错，送的也很快

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书很不错，原版正版

评分☆☆☆☆☆

再加上周围的环境问题，还有客观上MATLAB无可比拟的全面性，似乎这年头工科你可以不会复变函数但是必须要会MAple。

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非动力系统而是动态系统，望明察。

评分☆☆☆☆☆

英文版的，软件应用教程。