龚子明[1]（2022）在《二元一次不定方程的解法及其应用》文中认为不定方程是数论中一个古老的分支,本文主要研究不定方程中最常见的二元一次不定方程的解法及其在实际生活中的应用。
冯梦凯[2]（2021）在《自驱动粒子系统中若干非平衡统计问题的理论研究》文中进行了进一步梳理自驱动粒子或者活性粒子是一类具有将化学能、光能等自身或者外界能量转化为自身运动的能力的粒子,近些年在物理学、化学、工程科学,生命科学等各研究领域中都获得了广泛的关注。自驱动粒子所构成系统的一个重要特征是体系永远处于非平衡的状态,往往表现出非常新颖的动力学行为,不仅体现在单个粒子多样的运动模式,更有丰富的集体自组织行为,这与对应的处于平衡态的粒子系统有很大不同。目前领域内的相关研究主要集中在实验和计算机模拟等方面,而理论研究工作相对较少,难度和挑战较大。本文主要从非平衡统计理论出发讨论两类自驱动粒子群体动力学的重要问题:（1）模耦合理论研究自驱动粒子的玻璃化转变动力学我们从非平衡态统计物理的基本理论出发,得到了一个适用于自驱动粒子系统的模耦合理论框架。理论推导显示,玻璃化转变行为依赖于两个同粒子活性密切相关的重要参数:平均的瞬时扩散系数D和一个有效的结构因子S2（k）。模耦合方程的数值计算结果表明,玻璃化转变临界密度ρc随着自驱动粒子活性v0的增大而增大;在固定有效温度Teff的条件下,ρc随着自驱动粒子持续时间τp的增大而减小,这些结论同之前的模拟结果定性一致。我们还将这个模耦合理论框架推广到活性粒子和非活性粒子组成的二元混合系统。结果表明,玻璃化转变临界体积分数ηC随着活性粒子组分xA非线性的增长;且而当两种类型粒子大小不同时,出现了非单调的混合效应。我们还研究了惯性对自驱动粒子玻璃化转变的影响。首先我们建立了在非平衡稳态下基于欠阻尼布朗粒子的模耦合理论框架。结果显示自驱动粒子的质量确实会显着影响系统的玻璃化转变行为,这和平衡态下布朗粒子的行为有着本质的不同。（2）活性粒子构成的热库的统计性质我们使用平均场理论得到了活性粒子热库的密度涨落方程,在此基础上建立了描述示踪粒子等效运动的广义Langevin方程。由此进一步推导出了示踪粒子的等效扩散系数Deff、等效迁移率μeff所满足的自洽方程。结果发现等效扩散Deff随着自驱动粒子的活性Db的增大而非线性的增长,等效迁移率μeff也随着Db的增大而小幅增大,由此进一步给出了示踪粒子的等效温度Teff,这些理论预言的结果同我们的模拟都符合的较好。这一结果帮助我们更好地理解了自驱动粒子热库的统计性质。
辛波[3]（2021）在《构造分数阶动力学模型的新方法：含有附加项的分数阶广义Hamilton方法》文中研究说明分数阶动力学已成为科学与工程领域的前沿课题.如何构造分数阶动力学模型,这是分数阶动力学中最为基本的问题.然而,长期以来,大量的分数阶动力学方程都是人们直接用手写出来的!为了解决这一问题,罗绍凯提出了分数阶动力学的五种分析力学方法,分数阶广义Hamilton方法就是其中之一,可参看综述文献《动力学与控制学报》2019年第5期“分数阶动力学的分析力学方法及其应用”.但是,对于复杂的动力学系统,特别是对于不能够全部分数阶广义Hamilton化的动力学系统,用分数阶广义Hamilton方法构造分数阶动力学模型是失效的!为了解决这一问题,罗绍凯进一步提出了含有附加项的分数阶广义Hamilton系统的基本理论与方法.本论文围绕这一课题开展了深入系统的研究工作,并验证了新方法的有效性与实际应用价值.第一章扼要阐述了分数阶动力学的历史与现状和分数阶广义Hamilton力学的研究进展,提出了有待于解决的重要问题:含有附加项的分数阶广义Hamilton系统的基本理论与方法.第二章首先介绍了四种不同分数阶导数的定义及其主要性质.其次,给出了分数阶广义Hamilton方程.而后,给出了分数阶广义Hamilton方程退化为分数阶Hamilton方程的退化条件.进一步,给出了构造分数阶动力学模型的分数阶广义Hamilton方法.最后,作为该方法的应用,构造了分数阶广义相对论Buchduhl模型、分数阶Lotka生化振子模型、分数阶Lorentz–Dirac模型、分数阶Whittaker模型、分数阶Henon–Heiles模型和分数阶相对论Yamaleev振子模型.第三章给出了含有附加项的分数阶广义Hamilton系统动力学的基本理论与方法.首先,对于可以全部或部分的分数阶广义Hamilton化的动力学系统,给出了三个新型的含有附加项的分数阶广义Hamilton方程.然后,提出了构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶广义Hamilton方法.进一步,把含有附加项的分数阶广义Hamilton方程或退化或转化或推广,分别得到含有附加项的分数阶Hamilton方程、含有附加项的分数阶Lagrange方程、含有附加项的分数阶Birkhoff方程、含有附加项的分数阶Nambu方程,提出了构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶Hamilton方法、含有附加项的分数阶Lagrange方法、含有附加项的分数阶Birkhoff方法和含有附加项的分数阶Nambu方法.作为新方法的应用,第四章基于含有附加项的分数阶广义Hamilton方法,构造了四个新的分数阶动力学模型团簇,包括:含有时变电容的分数阶微机电系统模型团簇,分数阶三质点Toda晶格系统模型团簇,分数阶Emden-Fowler系统模型团簇和分数阶Fokker-Planck系统模型团簇.作为新方法的应用,第五章基于含有附加项的分数阶广义Hamilton方法,构造了刚体绕固定点自由运动的分数阶Euler-Poinsot模型,也构造了刚体在外力矩作用下的分数阶Euler动力学模型.作为新方法的应用,第六章基于含有附加项的分数阶广义Hamilton方法,构造了三类分数阶Van der Pol振子模型,包括:含有非线性阻尼的分数阶Van der Pol振子模型,受有外力作用的分数阶Van der Pol振子模型,分数阶Duffing-Van der Pol振子模型.作为新方法的应用,第七章基于含有附加项的分数阶广义Hamilton方法,构造了七种不同类型的分数阶Duffing振子模型,包括:含有非线性弹性恢复力的分数阶Duffing振子模型,含有非线性弹性恢复力和阻尼力的分数阶Duffing振子模型,含有非线性弹性恢复力、阻尼力和外部激励力的分数阶Duffing振子模型,含有非线性弹性恢复力、阻尼力、外部激振力和高斯白噪声的分数阶Duffing振子模型,分数阶Rayleigh-Duffing振子模型,分数阶Duffing-like振子模型和分数阶Rayleigh-Duffing-like振子模型.基于我们构造的一系列分数阶动力学模型,人们可以用分析或数值的方法进一步分别探索不同分数阶系统的内在性质与动力学行为.第八章总结本论文的创新性工作,对含有附加项的分数阶广义Hamilton系统的基本理论与方法的后续研究提出若干建议.
刘旭[4]（2020）在《重拖尾杂波背景下的目标检测与杂波拒判方法研究》文中研究表明在杂波背景中获取感兴趣的目标,一直是雷达信号处理领域的热点问题。随着雷达探测环境愈加复杂,雷达系统设备愈加先进,雷达杂波的统计模型趋向于多样化。实际中,许多实测杂波数据的统计直方图均表现出重拖尾的特性,针对传统高斯杂波模型设计的检测器不再适用。此外,在一些复杂杂波环境中,由于孤立类目标杂波的存在,杂波虚警不可避免地出现在检测结果中,在检测之后需要设计合理的拒判算法来剔除杂波虚警。本论文在介绍、分析各种常用雷达杂波模型及各种常用检测器的基础上,针对重拖尾杂波背景下的目标检测和杂波拒判问题进行了研究,主要内容如下:1.分别针对Alpha稳定分布杂波模型中的两种特殊模型——正值Alpha稳定（Positive Alpha-Stable,PαS）分布模型和亚高斯对称Alpha稳定（Sub-Gaussian Symmetric Alpha-Stable,SGSαS）分布模型,推导并分析了两类点目标检测算法。由于PαS分布和SGSαS分布模型的概率密度函数和累积分布函数不具有关于初等函数的闭式表达式,针对两种模型下的检测器研究有限。（1）针对PαS杂波模型:该模型已经被证实可以很好地建模部分实测杂波的功率数据。本论文第三章首先借助H函数,推导出PαS模型的累积分布函数关于H函数的闭合形式表达式,并借此推导出了最大选择、最小选择、有序统计、删除平均检测器的虚警和检测概率公式,探索了这些检测器在PαS杂波模型下的恒虚警特性,分析并比较了它们的检测性能。（2）针对SGSαS杂波模型:该模型适用于相参雷达杂波向量的建模。本论文第三章借助H函数,推导出SGSαS模型概率密度函数关于H函数的闭合形式表达式,并在此基础上,进一步提出了针对SGSαS杂波模型的两步广义似然比（Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT）检测器——GLRT-SGSαS检测器。实验结果表明,相对于其他传统的检测器,GLRT-SGSαS检测器在SGSαS杂波背景下具有更好的检测性能。2.由于高分辨雷达的距离分辨单元尺寸较小,目标在雷达径向方向的平动运动可能带来目标信号在多个脉冲之间跨距离单元走动的问题。此外,目标的转动运动也可能会导致目标信号在多普勒域的扩展。此时,传统秩1目标信号模型无法精确描述实际的目标信号模型。针对上述问题,本论文第四章以逆Gamma纹理复合高斯杂波模型为背景,提出一种基于短时广义似然比线性门限检测器（Generalized Likelihood Ratio Test with Linear-threshold Detector,GLRT-LTD）及高阶互相关积累的距离扩展目标检测方法。该方法将长时间相参积累过程划分为若干个短时间子相参积累过程,采用GLRT-LTD获得每个子相参积累过程的输出量,克服了目标模型失配的问题;同时,运用高阶互相关积累方法,在对目标进行运动补偿的基础上,实现子相参积累过程输出量的长时间积累,以获取更好的检测性能。实验证明,该方法的检测性能优于传统的距离扩展目标检测方法。3.在对地探测场景中,由于孤立类目标杂波的存在,检测结果会出现较多杂波虚警,导致雷达目标检测性能下降,对后续识别等过程产生不利影响。因此,需要在检测过程之后加入拒判过程,剔除杂波虚警。目前针对高分辨距离像数据的拒判方法研究较少,设计出有效的杂波拒判方法对于提高雷达性能具有重要意义。基于上述分析,本论文第五章提出了一种基于Hausdorff距离和K中心一类分类器的高分辨距离像杂波拒判方法。该方法提取强散射点位置和强度构成的点集作为拒判特征,该特征可以较好地反映杂波和目标的结构差别,并具有较好地噪声稳健性;同时,采用Hausdorff距离替代K中心一类分类器中传统的欧氏距离,更好地实现特征间相似性的度量,最终保证了杂波拒判性能的提升。基于实测雷达数据的实验结果表明,所提出的拒判方法相对于传统拒判方法,具有更高的拒判正确率,在尽可能多的保留感兴趣目标样本的同时,能够剔除更多的杂波虚警。
李金辉[5]（2020）在《拟周期斜积系统的约化和线性化》文中认为本文我们主要研究拟周期线性斜积系统（拟周期线性Cocycle）的局部约化的刚性、全局约化的刚性问题,以及拟周期非线性斜积系统（拟周期驱动的环面流）的线性化问题.第一章,介绍本论文中涉及的基本符号和概念.我们首先介绍函数空间与范数;然后介绍研究对象:拟周期线性斜积系统、拟周期驱动的环面系统;其次介绍基本概念:Lyapunov指数和旋转数,可约与可线性化,以及一些数论上的概念和性质;最后我们介绍有限光滑函数的解析逼近和Z2作用.第二章,主要讨论拟周期线性Cocycle局部约化的刚性问题.我们将介绍局部约化的刚性的已有结果.特别地,我们会证明在丢番图底频下有限光滑U（n）-Cocycle的局部约化的刚性结果.第三章,主要考虑拟周期线性Cocycle全局约化的刚性问题.我们会介绍重整化方法以及应用该方法已经得到的全局约化的刚性结果.在局部约化的刚性结果的基础上,利用重整化方法,我们会证明在回归丢番图底频时,有限光滑U（n）-Cocycle的全局约化的刚性结果.第四章,主要讨论拟周期驱动的环面流的可线性化问题.对于多参数拟周期驱动的环面流（ω,Ω（λ）+F（θ,φ,λ））（其中ω=（1,α）,α为无理数,λ∈Rn为参数,Ω（λ）为关于λ的向量值函数）,我们会证明当F足够小时,只要α不是super-刘维尔,那么在一定非退化条件下,存在λ∈Rn的正测集使得该系统可光滑旋转线性化.
杨振鑫[6]（2020）在《WFRFT信号参数识别方法研究》文中研究指明随着加权分数傅里叶变换（Weightedtype Fractional Fourier Transform,WFRFT）在未来混合载波通信领域的更广泛应用,一种新的混合载波通信体制逐步建立与普及。对于一个新的载波体制,需要对其包括有效性、稳定性和保密性等各方面性能进行更完整详细的评估。由于WFRFT具有一定的抗截获抗识别能力,信号的盲识别和盲解调也提高了要求。本课题在这一背景下,提出对基于WFRFT的混合载波通信系统的信号进行参数识别的方案。首先,本文介绍了WFRFT的发展过程,说明了WFRFT的原理,并给出了其离散表达式。并且结合通信工程的实际应用,说明了WFRFT的物理含义,描述了基于WFRFT的数字通信系统模型。接着分析了WFRFT信号的几种信号特征以及抗扫描特性。其次,本文介绍了高阶累积量（High-order Cumulants,HOC）原理,通过仿真观察了单载波多载波以及混合载波条件下的高阶累积量分布情况。发现高阶累积量特征确实有区分调制方法的能力,并依此构建了单载波多载波调制识别决策树。设计基于高阶累积量的拟合函数方法和区域识别方法,以识别已知调制方式下的WFRFT信号的α参数。然后设计了一种扫描法和一种判决方法,用于识别未知调制方式下的WFRFT信号的α参数。最后,本文介绍了神经网络和深度学习方法,其中对卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和BP（Back-Propagation）神经网络做了原理上的介绍。然后构造了端对端CNN模型和基于HOC特征的BP神经网络模型用于识别WFRFT信号的α参数值。对几种参数识别方案进行了对比与分析。
王晓文[7]（2020）在《数的展开的正规性的若干研究》文中研究表明数论与遍历论是数学中两个重要的领域.近年来,动力系统的理论在数论问题的应用越来越广泛,比如着名的Borel正规数定理可以通过Brikhoff遍历定理给出一个简单的证明.本文研究数的展开的正规性,我们将从自动机的视角来探究数的正规性问题,讨论通过{0,1}上的自动机实现的选择规则（选择子列的一种方式）,给出三种选择规则保持正规性的刻画.本文共分为六章,第一章主要介绍了动力系统,自动机和数的展式的正规性等相关背景知识和研究现状.第二章是预备知识,主要介绍了几种常见的数的展式及对应展式上正规性的定义,给出了自动机和选择规则的基本概念以及二者之间的联系,还给出了“条件确定”和“弱更新”等概念的定义,最后给出了一个引理.在接下来的三个章节我们给出选择规则保持正规性的几个刻画.在第三章,我们证明了对于一个正规数α∈{0,1}N和一个可数的自动机M=（Σ,ψ,σ0,F）而言,设（α,γ）∈{0,1}N×ΣN是输入-输出序列.若存在一个从Σ到一个有限集合K的映射π使得（α,β）∈{0,1}N×KN是条件确定的,其中β（i）=π（γ（i））（?i∈N）,存在L?K使得π-1L=F,且S（M,α）有一个正的下密度,则α[S（M,α）]是一个正规数.在第四章,我们给出了一个选择规则保持正规性的一个充分条件.设ξ∈{0,1}l,其中l≥1.若Σ存在一个有限的分化{Σ1,···,Σk}使得对任意i=1,···,k,存在σi∈Σ使对任意σ∈Σi有ψ（σ,ξ）=σi,则称M′=（Σ,ψ,σ0）是弱更新的且ξ是一个更新词.若M′是弱更新的,则可数自动机M=（Σ,ψ,σ0,F）保持正规性.第五章,我们考虑当自动机的状态集合Σ是一个紧的且可度量化的集合的情形.设α是一个二进制正规数且M=（Σ,ψ,σ0,F）是一个自动机,其中Σ是一个紧的且可度量化的集合,转移函数ψ:Σ×{0,1}→Σ,σ0∈Σ,F?Σ.令X是Σ一个可数的稠密子集.1.若X是开集,设X*=X∪{∞}是X的单点紧化且在测度P（见式（5.2））下H（ζ）<∞（见式（5.5））.π定义如式（5.1）.若ψ是连续的,存在L（?）X*使得π-1L=F且对任意μγU,μγU（L）>0,则α[S（M,α）]是一个正规数.2.若X是闭集,则Σ是可数的.设在测度λ（见式（5.6））下H（ζ0）<∞（见式（5.9））.若ψ:Σ×{0,1}→Σ是连续的且S（β,F）有一个正的下密度,则α[S（M,α）]是一个正规数.最后一章,我们对前面的主要结果进行总结,并提出下一步有待考虑的问题.
曲宏宇[8]（2020）在《复解析动力系统若干问题的研究》文中指出本篇博士论文主要包含两方面:一.多项式Julia集的Lebesgue测度在单复动力系统领域中,正面积无处稠密有理Julia集的存在性一直以来都是一个重要的问题.在2012年,Buff和Cheritat基于Douady的计划首次构造了正面积二次多项式Julia集.他们证明了存在正面积二次Cremer Julia集,正面积二次Siegel Julia集及正面积二次无界satellite组合型无穷可重整多项式Julia集.近年来,Avila,Dudko,Lyubich等证明了在有界primitive组合型和有界satellite组合型无穷可重整二次多项式中也都存在着正面积二次Julia集的例子.我们注意到在已知正面积二次Julia集存在的基础上,可以利用重整化方法构造任意次正面积非线性的多项式Julia集.不过这样构造的高次正面积Julia集都是可重整的.于是,一个自然的问题就是是否存在高次的正面积不可重整多项式Julia集?在本文中,我们证明了存在θ∈R/Z使得三次不可重整多项式e2πiθz（z+1）2有正面积Cremer Julia集.因此,我们给了这个问题一个肯定的回答.二.高维全纯映射芽的分叉设f是原点处的一个n维全纯映射芽,且满足原点是f的各阶迭代的孤立不动点.于是,隐藏在原点处的周期轨道数目序列（?）可以明确定义.2006年,张广远证明了f在原点处的线性部分给序列（?）一个万有障碍,即f在原点处的线性部分完全决定了序列（?）中的哪些项是非零的.如果f在原点处的线性部分对序列（?）只有这一个障碍,那么称这样的线性部分是万有的.2014年,I.Gorbovickis对一大类有对角线性部分的全纯映射芽刻画了万有线性部分的特征.在本文中,我们对一般的全纯映射芽,特别地,包含所有线性部分是Jordan型的全纯映射芽,刻画了万有线性部分的特征.为了这个目的,我们对一般的全纯映射芽f建立了计算序列（?）的一种高效方法.
张晗玥[9]（2019）在《数的展式中一些分形集的研究》文中进行了进一步梳理在数的展式及相关动力系统的研究中,展式字符满足某些限制条件及动力系统的很多不变集都是分形.研究这些分形集的结构和Hausdorff维数是数论和动力系统中十分关心的问题.Schmidt’s game作为研究分形集的可数交的一个重要工具,近年来在国内外的相关研究中得到了广泛的应用.负基展式作为经典正基展式的一种推广,是最近十多年才被提出并引起关注的一类新的展式.负基展式及对应的动力系统与经典情形相比,他们的组合结构和拓扑性质都有很大差异.本论文主要研究了两个问题,一个是Schmidt的（α,β）-game关于参数a,b变化时的性质;另一个是在（-β）-变换下,轨道不稠密点所构成的集合的维数.第一章是绪论部分.主要介绍了Schmidt’s game和非整数基展式的研究背景.首先介绍了Schmidt’s game在丢番图逼近和数的展式、动力系统的轨道逼近问题中的应用,以及Schmidt的（α,β）-game关于参数a,b的已有结论.接着介绍了非整数基展式的研究背景和研究现状,并着重介绍了负基展式的研究情况以及与正基展式的比较.最后介绍了本论文的主要研究问题.第二章是预备知识,主要介绍了一些分形几何、动力系统以及数的展式的一些定义和基本性质.主要内容为Hausdorff测度和维数的定义及基本性质,符号空间的定义,几类数的展式的简单介绍,Schmidt的（α,β）-game的定义及winning集的性质.第三章主要研究了Schmidt的（α,β）-game在参数α,β变化时的性质.Schmidt在其专着中提出了（α,β）-winning集在参数a减小时是否仍然是winning的问题.这一问题由Freiling给出了否定的解答.我们从另一方向提出问题,即参数b变大时,所给集合是否仍然保持winning不变,并给出了解答.第四章主要研究了在（-β）-变换下,轨道不稠密点所组成的集合的Hausdorff维数,证明了该集合是满维的.在经典β-变换下,类似的集合总是零测满维的.但当b小于黄金分割数的倒数时,在（-β）-变换下,该集合不是零测的.第五章对论文的研究工作进行了总结,并针对已有的研究结果提出了一些可供进一步研究的问题.
王芸芳[10]（2018）在《分数阶PDμ控制器及分数阶系统鲁棒性分析》文中认为分数阶微积分理论是传统整数阶微积分理论在实数域的推广和普遍化。分数阶控制理论是以分数阶微积分理论和分数阶微分方程（Fractional order Differential Equations,FODEs）为基础的一个新兴研究方向。分数阶控制理论的重要性在于对传统整数阶控制理论的一般化,且能更充分地建立数学模型。相比整数阶控制系统,分数阶控制系统能更准确地描述实际应用系统。所以,分数阶模型被称为描述自然界现象的数学模型。本文首先介绍分数阶微积分理论的发展及当前的研究现状,针对分数阶PDμ控制器的设计方法,以及在相关分数阶控制系统中的参数稳定域求解问题和系统的鲁棒性等问题,进行了全面系统的研究。本文所做的主要工作如下:针对分数阶时滞系统,采用分数阶PDμ控制器,在三个鲁棒性设计准则的要求下,计算出分数阶PDμ控制器的各个参数,设计出符合要求的分数阶PDμ控制器。然后对被控的分数阶时滞系统以及计算所得到的分数阶PDμ控制器,分别进行分数阶算子近似。仿真结果表明,在被控对象为分数阶系统时,分数阶PDμ控制器控制的系统可满足所要求的鲁棒性条件,且比整数阶PD控制器获得更佳的控制动态性能和稳定性。针对分数阶参数不确定时滞系统,采用分数阶PDμ控制器,提出了一种参数稳定域求解方法。首先,利用Kharitonov理论,将参数不确定系统分成若干个参数确定子系统。其次,通过D分解法求取各子系统的稳定域,并通过分析得到能令各子系统获得最大稳定域时的参数m值。然后,以此m值建立分数阶PDμ控制器,并计算各子系统的稳定域。最后,将各个子系统的稳定域求交集,所得的区域即为分数阶时滞不确定系统的参数稳定域。通过对Matlab仿真算例的分析,与整数阶PD控制器相比较,分数阶PDμ控制器获得的参数稳定域范围更大。在稳定域内任意选择参数组,所对应的分数阶PDμ控制器对控制系统的阶跃响应曲线都是收敛的,且超调量小,稳定性好。因此,按此方法设计出的分数阶PDμ控制器对分数阶参数不确定时滞系统有较强的鲁棒性。针对分数阶时滞系统,利用灵敏度函数的界与系统幅值裕度、相角裕度的关系,研究了分数阶PDμ控制器的参数整定。最大灵敏度函数指标是对所有频率均为有界的设计要求,而不是仅仅针对一定的频率范围,所以要比幅值裕度和相角裕度的鲁棒性约束条件适用性更强。通过Matlab仿真验证了在同一最大灵敏度指标约束下,分数阶PDμ控制器能够获得比整数阶PD控制器更好的动态性能。最后对论文的主要工作进行了总结,阐述了本文工作的主要创新点,并且对后续的研究工作进行了展望。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 1 二元一次不定方程的定义及有整数解的条件 |
| 1.1 定义 |
| 1.2 有整数解的条件 |
| 2 二元一次不定方程的解法 |
| 2.1 观察法 |
| 2.2 辗转相除法 |
| 2.3 降低系数法(逐步取整法) |
| 2.4 矩阵法 |
| 2.5 不等式估算法 |
| 2.6 同余式求解法 |
| 2.7 连分数求解法 |
| 3 二元一次不定方程的应用 |
| 3.1 二元一次不定方程在古代的应用 |
| 3.2 二元一次不定方程在线性规划中的应用 |
| 3.3 二元一次不定方程在商业中求最大利润的应用 |
| 3.4 二元一次不定方程在解化学题中的应用 |
| 结语 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 自驱动粒子简介 |
| 1.2 自驱动粒子的理论建模 |
| 1.3 活性粒子集体行为 |
| 1.3.1 活性诱导相分离 |
| 1.3.2 活性粒子库 |
| 1.3.3 活性粒子系统的玻璃化转变 |
| 1.4 多粒子系统的理论 |
| 1.4.1 活性粒子的场论模型 |
| 1.4.2 非平衡线性响应 |
| 1.5 玻璃化转变 |
| 1.5.1 玻璃和玻璃化转变简介 |
| 1.5.2 玻璃化转变的热力学性质 |
| 1.6 本章小节 |
| 第2章 模耦合理论介绍 |
| 2.1 投影算子方法 |
| 2.2 关联函数计算 |
| 2.2.1 密度涨落 |
| 2.3 模耦合近似 |
| 2.4 中间自散射函数 |
| 2.5 非遍历因子 |
| 2.6 过阻尼布朗粒子系统 |
| 2.7 欠阻尼布朗粒子系统 |
| 2.8 多组分系统 |
| 2.9 Schematic模型 |
| 2.10 无热自驱粒子的玻璃化转变 |
| 2.11 本章小节 |
| 第3章 自驱动粒子系统玻璃化转变理论 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单组分体系的模耦合理论 |
| 3.2.1 模型设定 |
| 3.2.2 理论推导 |
| 3.2.3 数值模拟计算结果 |
| 3.3 多组分混合系统的理论框架 |
| 3.3.1 模型设定 |
| 3.3.2 理论推导 |
| 3.3.3 数值模拟计算结果 |
| 3.4 自驱动粒子玻璃化转变的惯性效应 |
| 3.4.1 欠阻尼活性布朗粒子 |
| 3.4.2 有效Fokker-Planck方程 |
| 3.4.3 欠阻尼活性系统模耦合理论 |
| 3.4.4 活性OU粒子的情况 |
| 3.5 本章小结和讨论 |
| 第4章 活性粒子热库的平均场理论 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型和理论 |
| 4.2.1 平均场近似 |
| 4.2.2 广义Langevin方程 |
| 4.3 理论的应用 |
| 4.3.1 有效扩散 |
| 4.3.2 有效迁移率 |
| 4.4 本章小结和讨论 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 研究内容总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 数学推导 |
| A.1 推导中几个恒等分解的证明 |
| A.1.1 Dyson分解 |
| A.1.2 附录C.2节中恒等分解的证明 |
| A.2 常用积分变换 |
| A.2.1 中心对称体系Fourier变换 |
| A.2.2 Laplace变换 |
| A.2.3 Laplace变换和逆变换的数值算法 |
| 附录B 随机系统的统计物理 |
| B.1 随机系统的关联函数 |
| B.2 有效Smoluchowski方程的推导 |
| B.3 Dean方程的推导 |
| B.4 关联函数计算 |
| B.4.1 Ornstein-Uhlenbeck噪声 |
| B.4.2 ABP角度扩散 |
| B.4.3 活性布朗粒子的平均动能 |
| 附录C 模耦合理论 |
| C.1 基本性质 |
| C.2 模耦合近似 |
| C.3 不动点定理 |
| C.4 级数收敛性质 |
| C.5 不可约记忆函数 |
| C.6 数值计算 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 分数阶动力学的历史与现状 |
| 1.1 分数阶动力学的历史与现状 |
| 1.2 分数阶广义Hamilton力学的研究进展 |
| 1.3 有待于解决的一个重要课题:含有附加项的分数阶广义Hamilton方法 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 构造分数阶动力学模型的分数阶广义Hamilton方法 |
| 2.1 分数阶导数的定义与性质 |
| 2.1.1 Riemann–Liouville分数阶导数的定义与性质 |
| 2.1.2 Riesz–Riemann–Liouville分数阶导数的定义与性质 |
| 2.1.3 Caputo分数阶导数的定义与性质 |
| 2.1.4 Riesz–Caputo分数阶导数的定义与性质 |
| 2.2 分数阶广义Hamilton方程 |
| 2.3 构造分数阶动力学模型的分数阶广义Hamilton方法 |
| 2.4 .分数阶广义相对论Buchduhl模型 |
| 2.5 分数阶Lotka生化振子模型 |
| 2.6 分数阶Lorentz–Dirac模型 |
| 2.7 分数阶Whittaker模型 |
| 2.8 分数阶Henon-Heiles模型 |
| 2.9 分数阶相对论Yamaleev振子模型 |
| 2.10 本章小结 |
| 第三章 构造分数阶动力学模型的新方法 :含有附加项的分数阶广义Hamilton方法 |
| 3.1 含有附加项的分数阶广义Hamilton方程 |
| 3.2 构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶广义Hamilton方法 |
| 3.3 构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶Hamilton方法 |
| 3.4 构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶Lagrange方法 |
| 3.5 构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶Birkhoff方法 |
| 3.6 构造分数阶动力学模型的含有附加项的分数阶Nambu方法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 新方法的应用:四类新的分数阶动力学模型团簇 |
| 4.1 含有时变电容的分数阶微机电系统模型 |
| 4.1.1 用命题3.2.3 的方法构造含有时变电容的分数阶微机电系统模型 |
| 4.1.2 利用命题3.2.2 的方法构造出分数阶的微机电系统模型 |
| 4.1.3 用命题3.2.2 的方法构造分数阶含时变电容微机电系统的模型团簇 |
| 4.2 分数阶三质点Toda晶格系统模型 |
| 4.2.1 用命题3.2.1 的方法构造分数阶三质点Toda晶格系统模型 |
| 4.2.2 用命题3.2.1 的方法构造三质点Toda晶格系统的模型团簇 |
| 4.3 分数阶Emden-Flower模型 |
| 4.3.1 利用命题3.2.1 构造分数阶Emden-Flower模型 |
| 4.3.2 利用命题3.2.3 构造分数阶Emden-Flower模型 |
| 4.3.3 利用命题3.2.2 构造分数阶Emden-Fowler系统模型 |
| 4.3.4 用命题3.2.2 的方法构造Emden-Fowler系统的模型团簇 |
| 4.4 分数阶Fokker-Planck模型 |
| 4.4.1 用命题3.2.3 的方法构造分数阶Fokker-Planck模型 |
| 4.4.2 利用命题3.2.2 构造分数阶Fokker-Planck系统模型 |
| 4.4.3 用命题3.2.2 的方法构造Fokker-Planck系统的模型团簇 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 新方法的应用:两类分数阶Euler动力学模型 |
| 5.1 刚体绕固定点自由运动的分数阶Euler-Poinsot模型 |
| 5.2 刚体绕固定点转动的分数阶Euler动力学模型 |
| 5.2.1 用命题3.2.2 的方法构造刚体绕固定点转动的分数阶Euler动力学模型 |
| 5.2.2 用命题3.2.3 的方法构造刚体绕固定点转动的分数阶Euler动力学模型 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 新方法的应用:三类分数阶Van der Pol模型 |
| 6.1 含有非线性阻尼的分数阶Van der Pol模型 |
| 6.1.1 用命题3.2.2 的方法构造含有非线性阻尼的分数阶Van der Pol模型 |
| 6.1.2 用命题3.2.3 的方法构造含有非线性阻尼的分数阶Van der Pol模型 |
| 6.2 受外力作用的分数阶Van der Pol模型 |
| 6.3 分数阶Duffing-Van der Pol振子模型 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 新方法的应用:七类分数阶Duffing振子模型 |
| 7.1 含有非线性弹性力的分数阶Duffing振子模型 |
| 7.2 含有非线性弹性恢复力和阻尼力的分数阶Duffing振子模型 |
| 7.3 含有非线性弹性恢复力、阻尼力和外部激励力的分数阶Duffing振子模型 |
| 7.4 含有非线性弹性恢复力、阻尼力、外部激振力和高斯白噪声的分数阶 Duffing振子模型 |
| 7.5 分数阶Rayleigh-Duffing振子模型 |
| 7.6 分数阶Duffing-like振子模型 |
| 7.7 分数阶Rayleigh-Duffing-like振子模型 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文的主要结果 |
| 8.2 未来研究工作的设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 重拖尾杂波模型研究现状 |
| 1.2.2 目标检测研究现状 |
| 1.2.3 拒判方法研究现状 |
| 1.3 本文内容安排 |
| 第二章 常用杂波统计模型及目标检测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型的雷达杂波统计模型 |
| 2.2.1 高斯分布模型 |
| 2.2.2 Alpha稳定分布模型 |
| 2.2.3 复合高斯分布模型 |
| 2.2.4 其他模型 |
| 2.3 Alpha稳定分布及复合高斯分布杂波背景下的常用检测器 |
| 2.3.1 Alpha稳定分布杂波背景下常用检测器 |
| 2.3.2 复合高斯分布杂波背景下常用检测器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Alpha稳定分布杂波背景下点目标检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 H函数简介 |
| 3.3 PαS分布杂波背景下的点目标CFAR检测器 |
| 3.3.1 PαS分布杂波背景下基本CFAR检测器描述 |
| 3.3.2 PαS分布杂波背景下点目标CFAR检测器的推导 |
| 3.4 SGSαS分布杂波背景下的自适应点目标检测器设计 |
| 3.4.1 检测问题描述及模型选择 |
| 3.4.2 SGSαS分布模型PDF的相关推导 |
| 3.4.3 SGSαS分布杂波背景下基于两步法GLRT检测器 |
| 3.4.4 CFAR特性分析 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 PαS分布与SGSαS分布拟合实测数据效果分析 |
| 3.5.2 PαS分布杂波背景下点目标CFAR检测器性能分析 |
| 3.5.3 GLRT-SGSαS检测器性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 逆Gamma纹理复合高斯分布杂波背景下距离扩展目标检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 检测模型描述及杂波模型 |
| 4.2.1 检测问题描述 |
| 4.2.2 杂波模型 |
| 4.3 基于短时GLRT-LTD及高阶互相关积累距离扩展目标检测方法 |
| 4.3.1 子积累过程数据划分 |
| 4.3.2 子积累过程中GLRT-LTD方法 |
| 4.3.3 高阶互相关积累方法 |
| 4.4 实验及分析 |
| 4.4.1 实验数据介绍 |
| 4.4.2 高阶互相关积累方法的有效性验证 |
| 4.4.3 与其他传统检测器比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于Hausdorff距离和K中心一类分类器的HRRP杂波拒判方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于目标强散射点的特征提取 |
| 5.3 基于Hausdorff距离和K中心一类分类器的拒判方法 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 实测数据介绍 |
| 5.4.2 各拒判方法的性能对比 |
| 5.4.3 不同信噪比下的拒判性能比较 |
| 5.4.4 不同参数下的拒判性能比较 |
| 5.4.5 不同对齐方法的讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 附录A |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 0.1 拟周期线性系统 |
| 0.2 拟周期非线性系统 |
| 第一章 预备知识 |
| 1.1 函数空间与范数 |
| 1.1.1 T~d上的函数空间 |
| 1.1.2 T~d×T~n上的函数空间 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.2.1 拟周期线性系统 |
| 1.2.2 拟周期驱动的环面系统 |
| 1.3 基本概念 |
| 1.3.1 Lyapunov指数 |
| 1.3.2 度与旋转数 |
| 1.3.3 可约与可线性化 |
| 1.3.4 一些数论概念 |
| 1.4 解析逼近 |
| 1.5 Z~2作用 |
| 第二章 局部约化的刚性 |
| 2.1 相关结果 |
| 2.2 有限光滑U(n)-Cocycle局部约化的刚性 |
| 2.2.1 主要结果 |
| 2.2.2 解析U(n)-Cocycle的一步KAM |
| 2.2.3 有限光滑一步KAM |
| 2.2.4 主要结果的证明 |
| 第三章 全局可约的刚性 |
| 3.1 重整化及相关结果 |
| 3.1.1 相关结果 |
| 3.1.2 重整化 |
| 3.2 有限光滑U(n)-Cocycle的全局可约的刚性 |
| 3.2.1 主要结果 |
| 3.2.2 主要结果的证明 |
| 第四章 拟周期驱动的环面流的线性化 |
| 4.1 相关结果 |
| 4.2 拟周期驱动的环面流的线性化 |
| 4.2.1 主要结果 |
| 4.2.2 同调方程 |
| 4.2.3 迭代引理 |
| 4.2.4 主要结果的证明 |
| 参考文献 |
| 研究成果与发表论文 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 调制方式识别的研究现状 |
| 1.2.2 加权分数傅里叶变换的研究现状 |
| 1.2.3 WFRFT参数识别的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和组成结构 |
| 第2章 WFRFT混合载波技术及其信号特征 |
| 2.1 WFRFT原理 |
| 2.1.1 傅里叶变换及其特征值 |
| 2.1.2 WFRFT原理 |
| 2.1.3 广义的WFRFT |
| 2.1.4 离散序列的WFRFT |
| 2.2 WFRFT的数字通信系统模型 |
| 2.2.1 离散序列WFRFT的物理含义 |
| 2.2.2 基于WFRFT的混合载波通信系统 |
| 2.3 WFRFT的信号特征与抗截获特性 |
| 2.3.1 WFRFT星座图特征 |
| 2.3.2 WFRFT信号的统计特征 |
| 2.3.3 WFRFT信号的抗截获特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于高阶累积量和判决树的WFRFT参数与调制方式识别 |
| 3.1 基于高阶累积量的SC与MC调制方式识别方法 |
| 3.1.1 高阶累积量方法 |
| 3.1.2 SC与 MC调制方式识别的HOC决策树设计 |
| 3.2 已知调制方式下的WFRFT参数识别 |
| 3.2.1 α-HOC拟合函数 |
| 3.2.2 基于HOC的α参数区域识别 |
| 3.3 联合多域HOC特征的WFRFT参数与调制识别方法 |
| 3.3.1 基于高阶累积量扫描的α识别方法 |
| 3.3.2 基于高阶累积量的判决-拟合方法识别α方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于神经网络的WFRFT参数与调制方式识别 |
| 4.1 神经网络与深度学习 |
| 4.1.1 神经网络与BP网络 |
| 4.1.2 深度学习与CNN |
| 4.1.3 卷积神经网络的构建 |
| 4.2 基于CNN的已知调制方式下的WFRFT参数识别 |
| 4.3 基于CNN的未知调制方式下的WFRFT参数识别 |
| 4.4 基于HOC特征的神经网络的WFRFT参数识别 |
| 4.4.1 特征输入的选取和排列 |
| 4.4.2 神经网络的结构 |
| 4.4.3 仿真结果 |
| 4.5 四种方案的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 动力系统 |
| 1.2 自动机 |
| 1.3 数的正规性 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 动力系统的熵 |
| 2.2 纤维系统与数的展开 |
| 2.3 自动机 |
| 2.4 条件确定的和弱更新的 |
| 2.5 一个引理 |
| 3 选择规则保持正规性的刻画 |
| 3.1 引言与主要结果 |
| 3.2 定理3.3的证明 |
| 3.3 定理3.1的证明 |
| 3.4 定理3.2充分性的证明 |
| 3.5 推论3.1的证明 |
| 3.6 例子 |
| 4 选择规则保持正规性的充分条件 |
| 4.1 引言与主要结果 |
| 4.2 定理4.1的证明 |
| 4.3 定理4.2的证明 |
| 4.4 例子 |
| 5 选择规则保持正规性的另外一个刻画 |
| 5.1 引言与主要结果 |
| 5.2 定理5.1的证明 |
| 5.3 例子 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 主要结果 |
| 1.2.1 多项式Julia集的Lebesgue测度 |
| 1.2.2 高维全纯映射芽的分叉 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 拟共形映射和Teichmuller空间 |
| 2.1.1 拟共形映射及其性质 |
| 2.1.2 Riemann曲面的Teichmuller空间 |
| 2.2 全纯运动 |
| 2.3 高维全纯映射芽的零点指标和不动点指标的相关性质 |
| 第三章 多项式Julia集的Lebesgue测度 |
| 3.1 一族正面积高次可重整多项式Julia集的构造 |
| 3.2 F的不可重整性 |
| 3.3 Inou-Shishikura类的解析结构 |
| 3.4 抛物分叉和近抛物重整化 |
| 3.5 二次多项式类到Inou-Shishikura类的传递 |
| 3.6 一致性的控制 |
| 3.7 定理1.2的证明 |
| 3.8 定理1.1的证明 |
| 第四章 隐藏在不动点处的周期轨道数目 |
| 4.1 主要结果 |
| 4.2 定理4.1的证明 |
| 4.3 推论4.1的证明 |
| 4.4 推论4.1的一种推广形式 |
| 4.5 万有矩阵的存在性 |
| 第五章 隐藏在不动点处的周期轨道的障碍 |
| 5.1 单调性 |
| 5.2 定理1.3证明的概述 |
| 5.3 命题5.1的证明 |
| 5.4 命题5.2的证明 |
| 5.5 命题5.3的证明 |
| 5.6 命题5.4的证明 |
| 5.7 命题5.5的证明 |
| 5.8 命题5.6的证明 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 断言A的证明 |
| 附录B Julia集的几何 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的研究背景及研究现状 |
| 1.2 论文研究的主要内容 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 Hausdorff测度和维数 |
| 2.1.1 Hausdorff测度 |
| 2.1.2 Hausdorff维数 |
| 2.2 符号空间 |
| 2.3 整基展式 |
| 2.4 Schmidt’s game |
| 2.5 β-展式 |
| 2.6 (-β)-展式 |
| 第三章 Schmidt的(α,β)-game关于参数扰动的研究 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.2 定理3.1 的证明 |
| 3.3 本章工作总结 |
| 第四章 (-β)-变换下轨道不稠密点集的维数 |
| 4.1 预备知识 |
| 4.2 定理4.1 的证明 |
| 4.3 本章工作总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 进一步的研究问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 分数阶微积分理论的发展 |
| 1.2.2 分数阶控制器的发展 |
| 1.2.3 鲁棒控制的发展 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 分数阶微积分方程的解法 |
| 1.3.2 分数阶PI~λD~μ 控制器的研究 |
| 1.3.3 分数阶控制系统稳定性分析 |
| 1.3.4 鲁棒控制 |
| 1.4 本文的主要工作及安排 |
| 第二章 分数阶微积分相关基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分数阶微积分定义 |
| 2.2.1 一些常用函数 |
| 2.2.2 分数阶微积分定义 |
| 2.3 分数阶微积分的相关性质 |
| 2.3.1 分数阶微积分的性质 |
| 2.3.2 分数阶微积分的积分变换 |
| 2.4 分数阶微分方程及其解法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分数阶控制系统和分数阶PI~λD~μ 控制器 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分数阶控制系统 |
| 3.3 分数阶控制系统的数学描述 |
| 3.3.1 传递函数描述法 |
| 3.3.2 状态空间描述法 |
| 3.3.3 分数阶系统的稳定性条件 |
| 3.4 分数阶PI~λD~μ 控制器 |
| 3.4.1 整数阶PID控制器 |
| 3.4.2 分数阶PI~λD~μ 控制器 |
| 3.5 分数阶PD~μ 鲁棒控制器设计 |
| 3.5.1 设计准则 |
| 3.5.2 设计思路 |
| 3.5.3 设计步骤 |
| 3.5.4 算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分数阶PD~μ 控制器参数稳定域求解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 参数不确定时滞系统及分数阶PD~μ 控制器 |
| 4.3 备用知识 |
| 4.3.1 Kharitonov定理 |
| 4.3.2 D分割法 |
| 4.4 分数阶PD~μ 控制器稳定域算法 |
| 4.5 算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 灵敏度约束指标下的分数阶PD~μ 控制器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 控制理论 |
| 5.2.1 频域H_∞控制的表述 |
| 5.2.2 灵敏度函数 |
| 5.2.3 灵敏度函数的几何解释 |
| 5.3 灵敏度约束下的分数阶PD~μ 控制器参数整定 |
| 5.4 算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
