動力係統Maple應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] Stephen Lynch（S.林奇） 著

圖書標籤:

• 動力係統
• Maple
• 數學建模
• 微分方程
• 數值分析
• 控製理論
• 仿真
• 高等數學
• 工程數學
• 科學計算

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510095542

版次：2

商品編碼：11796703

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　藉助Maple代數操作軟件包，該書介紹瞭動力係統的研究原理。作者強調瞭信息覆蓋麵的廣度而不是細節，而且定理的證明也很少。書中的一些知識點在彆的書中幾乎看不到。常見的定理，如分叉、雙穩定性、混沌、不穩定性、多穩定性和周期性定理，貫穿於各章節中。將Maple作為貫穿始終的教學工具，該書成瞭數學中的“動手做”教材。
　　讀者對象：應用數學領域、自然科學和工程類專業的高年級本科生、研究生和科研工作者。

作者簡介

　　Stephen Lynch(S.林奇），是國際知名學者，在數學界享有盛譽。本書凝聚瞭作者多年科研和教學成果，適用於科研工作者、高校教師和研究生。

前言/序言

好的，這是為您構思的一份不包含“動力係統Maple應用（第2版）”內容的圖書簡介，旨在詳細介紹另一本關於現代數學建模與計算方法的書籍。 --- 書名：現代數值分析與優化算法：基於Python與MATLAB的深度實踐 內容簡介 在當代科學研究、工程設計以及復雜係統決策製定的領域中，精確、高效的數值計算與優化方法已成為不可或缺的核心工具。本書《現代數值分析與優化算法：基於Python與MATLAB的深度實踐》係統地梳理和深入講解瞭支撐現代計算科學的數學理論基礎、前沿算法及其在實際問題中的應用。本書的焦點在於融閤理論的嚴謹性與工程實踐的有效性，旨在培養讀者運用主流編程語言工具鏈解決復雜定量問題的能力。 第一部分：數值分析基礎與誤差理論 本書的開篇聚焦於數值分析的基石——誤差分析與有效計算策略。我們首先建立瞭數學模型離散化過程中的誤差來源識彆與量化體係，包括截斷誤差、捨入誤差以及條件數對解穩定性的影響。隨後，係統地探討瞭函數插值與逼近技術。這部分內容不僅涵蓋瞭經典的拉格朗日插值、牛頓插值多項式，更深入剖析瞭分段插值如三次樣條插值的構造原理、收斂性與平滑性要求。對於高維函數逼近，我們詳細介紹瞭傅裏葉級數與小波分析的基礎概念，展示它們在信號處理和數據壓縮中的應用潛力。 在方程求解方麵，本書為綫性代數方程組的求解提供瞭全麵的視角。對於小規模、稠密的綫性係統，介紹瞭高斯消元法、LU分解及其數值穩定性分析。針對大規模稀疏係統的挑戰，我們重點講解瞭迭代法，包括雅可比迭代、高斯-賽德爾迭代，並詳盡闡述瞭共軛梯度法（CG）和各種預條件子的構造與選擇策略，這是處理有限元、有限差分等工程問題計算瓶頸的關鍵。對於非綫性方程的求解，牛頓法及其欠驅動情形下的修正（如割綫法、擬牛頓法BFGS）被置於核心地位，並討論瞭全局收斂性保證措施。 第二部分：微分方程的數值求解 常微分方程（ODE）是描述動態過程的核心語言。本書係統地介紹瞭求解初值問題的數值方法。從最基礎的歐拉方法及其一階精度，過渡到更高精度的龍格-庫塔（Runge-Kutta）族方法，如經典的四階RK4以及自適應步長控製的RKF方法。我們深入探討瞭絕對穩定性和A-穩定性概念，這對於處理剛性（Stiff）微分方程至關重要。針對剛性係統的挑戰，本書專門闢章介紹隱式方法，如後嚮歐拉法、Crank-Nicolson法，並闡述瞭它們在時間積分中的優勢與實現機製。對於大規模或需要高精度時間演化的係統，我們將簡要介紹多步法如Adams方法族。 偏微分方程（PDE）的數值解法是工程力學、流體力學和熱傳導模擬的基石。本書側重於介紹三種主要的離散化技術：有限差分法（FDM）、有限體積法（FVM）和有限元法（FEM）的基本思想。對於FDM，我們詳細分析瞭中心差分、前嚮/後嚮差分在不同邊界條件下的應用。在FVM部分，我們將重點放在守恒律方程的離散化及其對激波捕捉能力的討論。有限元法的理論背景相對復雜，本書采取瞭從變分原理到基函數選擇的循序漸進方式，力求清晰展示其在處理復雜幾何和非均勻材料時的優越性。 第三部分：優化算法與大規模計算 優化理論是決策製定的數學框架。本書將優化問題分為無約束優化和約束優化兩大類。 在無約束優化方麵，我們全麵覆蓋瞭基於梯度的搜索方法。除瞭牛頓法及其在最優化中的應用外，我們重點介紹瞭擬牛頓法（BFGS、DFP）的矩陣更新策略，強調其在避免顯式海森矩陣計算方麵的效率。對於函數導數難以獲取或計算成本過高的情況，本書深入探討瞭各種直接搜索法和元啓發式算法，如Nelder-Mead單純形法，以及全局優化中常用的模擬退火（SA）和粒子群優化（PSO）算法的機製與調參藝術。 約束優化是工程實際中的常態。本書詳細闡述瞭KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件在確定最優解必要條件中的作用。對於等式約束和不等式約束問題，我們介紹瞭增廣拉格朗日法（Augmented Lagrangian Method）和乘子法（Method of Multipliers），它們是求解大規模凸約束問題的強大工具。同時，本書也涵蓋瞭序列二次規劃（SQP）方法，這是求解非綫性約束優化問題的工業標準之一。 第四部分：編程實踐與工具鏈集成 本書的獨特價值在於其對現代計算工具的深度集成。我們摒棄瞭對單一特定軟件的局限性依賴，轉而采用目前最流行且功能強大的開源語言Python和工業界廣泛使用的MATLAB進行算法的實現與驗證。 在Python部分，讀者將學習如何利用NumPy進行高效的嚮量化運算，使用SciPy庫中成熟的綫性代數求解器、插值模塊和優化工具箱。我們提供瞭大量代碼實例，展示如何使用Pandas進行數據預處理，以及如何利用Matplotlib/Seaborn進行高質量的計算結果可視化。 在MATLAB部分，我們將聚焦於其內置的優化工具箱（Optimization Toolbox）和偏微分方程求解器（Partial Differential Equation Toolbox）的高級功能。通過對比Python與MATLAB在特定算法（如有限元矩陣構建）上的實現差異，讀者能夠更好地理解不同編程範式對數值計算性能的影響。 目標讀者 本書適閤於高等院校數學、物理、工程科學、計算機科學及相關專業的本科高年級學生、研究生，以及需要運用先進數值方法解決實際工程問題的科研人員和工程師。本書要求讀者具備微積分、綫性代數和基礎的編程知識。通過對本書的學習，讀者將能夠獨立構建、分析和實現復雜的數值模型，從而在數據密集型和計算驅動的研究領域中獲得核心競爭力。 ---

評分☆☆☆☆☆

我從事的是一項與復雜網絡和信息傳播相關的研究，這其中涉及到大量的動態演化模型，很多都錶現齣非綫性的特徵，並且會産生一些我難以用傳統解析方法完全解釋的復雜行為。我一直希望找到一本能夠指導我如何利用強大的計算工具來模擬和分析這些係統的書籍。《動力係統Maple應用（第2版）》這本書，可以說正好契閤瞭我的需求，甚至超齣瞭我的預期。它不僅僅是關於動力學係統，更是關於如何利用Maple這個軟件，將抽象的數學模型轉化為可執行的模擬，並從中提取有價值的信息。書中對諸如Lyapunov指數、吸引子、模式形成等動力學係統中的關鍵概念，都有非常詳細的Maple實現方法和可視化演示，這對於我理解並分析我的研究對象至關重要。我特彆對書中關於如何處理高維係統以及如何利用Maple進行大規模數據集分析的部分感到好奇，因為我的研究常常麵臨這類挑戰。我期待它能提供一些實用的算法和技巧，幫助我更有效地進行模型驗證和結果解釋。此外，書中對一些前沿動力學理論，比如隨機動力學或者耦閤振子係統在網絡中的行為，是否有涉及到Maple的應用，這也是我非常關注的。如果這本書能夠在這方麵提供一些思路和方法，那它對我目前的科研工作將會有巨大的幫助，甚至可能開啓新的研究方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛畢業不久的工程師，在工作中經常會遇到一些需要進行係統建模和仿真分析的問題，尤其是一些包含非綫性行為的動力學係統。之前我主要依賴一些通用的仿真軟件，但總覺得在某些方麵不夠靈活，而且一些更深層次的理論分析很難在這些軟件中實現。偶然的機會，我瞭解到《動力係統Maple應用（第2版）》這本書，抱著試試看的心態購買瞭。這本書的特點在於它將Maple強大的符號計算能力與動力學係統的研究緊密結閤起來。作者不僅詳細介紹瞭如何利用Maple進行動力學係統的數學建模，比如如何定義微分方程組，如何進行變量代換，如何求解模型的平衡點和穩定性。更令我印象深刻的是，書中對於如何利用Maple進行深入的理論分析給齣瞭許多精闢的指導，例如如何利用Maple進行分岔分析，識彆係統的混沌行為，甚至還涉及瞭一些現代控製理論在動力學係統中的應用。這本書的案例設計也非常貼閤實際工程應用，涉及的係統類型也比較廣泛，從機械振動到電路係統，再到生物模型，都能找到相應的Maple實現方法。我尤其喜歡書中關於如何通過Maple進行參數掃描和靈敏度分析的部分，這對於我評估係統參數對整體性能的影響非常有幫助。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常強大的工具集和方法論，讓我能夠更有效地解決工作中的實際問題，並且在理論層麵也有瞭更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真是等瞭太久瞭！作為一名對非綫性動力學領域略有涉獵的研究生，我一直在尋找一本既能紮實講解理論，又能實際指導操作的Maple應用書籍。之前讀過一些理論性極強的著作，雖然收獲頗豐，但在實際編程和模型構建上常常感到力不從心。而一些純粹的Maple操作指南，又往往缺乏深刻的理論支撐，讓人學完後隻知其然而不知其所以然。因此，當我得知《動力係統Maple應用（第2版）》即將上市時，內心是無比期待的。我希望這本書能夠成為一座連接理論與實踐的橋梁，幫助我更有效地利用Maple強大的符號計算和可視化能力來探索復雜的動力學係統。我非常好奇它在模型建立、參數分析、相空間重構、分岔分析以及混沌現象的模擬等方麵，會有哪些更深入、更係統的講解。特彆是對於那些我一直頭疼不已的數值計算穩定性問題，以及如何通過Maple優化計算效率，我更是充滿瞭期待。我設想這本書會包含大量的示例，從經典的Lotka-Volterra模型到更復雜的耦閤振子係統，再到可能涉及的模糊係統或者模糊控製在動力學係統中的應用，都能夠通過Maple逐一演示。我迫切地想看到，作者是如何將抽象的數學概念轉化為Maple代碼，又是如何通過Maple提供的強大繪圖功能，將看不見的動力學行為可視化，從而加深我們對係統本質的理解。如果這本書能做到這一點，那我絕對會毫不猶豫地將它推薦給所有正在研究動力學係統的同行們！

評分☆☆☆☆☆

作為一名在高校從事教學科研工作的教師，我一直在尋找一本能夠真正幫助學生理解動力學係統概念，並掌握相關Maple應用的書籍。《動力係統Maple應用（第2版）》這本書給我帶來瞭很多驚喜。首先，它在理論講解上循序漸進，邏輯清晰，即使是初學者也能較容易地理解動力學係統的基本原理。更重要的是，書中將Maple的強大功能與動力學係統的分析方法完美地結閤。作者不僅僅是羅列Maple的命令，而是通過大量的實例，生動地展示瞭如何利用Maple來求解復雜的微分方程、繪製相平麵圖、分析係統的穩定性、識彆分岔點以及模擬混沌現象。我特彆欣賞書中關於如何利用Maple進行符號計算和可視化錶達的講解，這對於幫助學生建立直觀的理解至關重要。例如，書中通過Maple對不同參數下的係統行為進行可視化展示，讓學生能夠清晰地看到係統如何從一種狀態演化到另一種狀態，如何齣現周期振蕩、類周期振蕩甚至混沌。此外，本書的編排也非常人性化，章節的設置考慮到瞭不同讀者群體的需求，既有適閤初學者的基礎內容，也有適閤深入研究者的進階技巧。我計劃將這本書作為我動力學課程的推薦教材，相信它能夠極大地提升學生的學習興趣和實踐能力，讓他們在掌握理論的同時，也能熟練運用Maple這個強大的工具進行科學研究。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買這本書的時候，並沒有抱太大的期望，因為我對Maple的掌握程度可以說是入門級，更彆提什麼動力學係統瞭。我當時隻是覺得，也許能從中瞭解一些基礎的概念，順便學習點Maple的皮毛。但讀完之後，我真的被它深深地吸引瞭！作者的講解方式非常獨特，他並沒有一開始就拋齣一大堆枯燥的公式和理論，而是從一些大傢比較熟悉的實際問題入手，比如簡單的擺錘運動，然後一步步引導讀者用Maple去模擬和分析。這個過程簡直就像在玩一個智力遊戲，你不僅能看到問題的結果，還能理解這個結果是如何一步步産生的。尤其讓我驚喜的是，書中對Maple的各種命令和函數的解釋非常詳細，而且有很多非常實用的技巧，比如如何有效地管理復雜的錶達式，如何進行符號求解和數值求解的切換，以及如何生成高質量的圖形。我之前總覺得Maple很難上手，但這本書讓我感覺它就像一個得力的助手，一旦你掌握瞭它的使用方法，很多原本覺得不可能完成的任務都變得觸手可及。這本書讓我對動力學係統産生瞭濃厚的興趣，也讓我對Maple這個工具颳目相看。我感覺自己不再是那個對著電腦屏幕發呆的初學者瞭，而是開始能夠真正地運用工具去探索科學的奧秘。

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這個挺適閤maple新手看的 不過版本挺老瞭

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很好的東西 很喜歡的哈~

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再加上周圍的環境問題，還有客觀上MATLAB無可比擬的全麵性，似乎這年頭工科你可以不會復變函數但是必須要會MAple。

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非動力係統而是動態係統，望明察。

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很容易理解的書，希望自己能研讀完。

評分☆☆☆☆☆

很好的東西 很喜歡的哈~