《理論力學(第三版)》是科學出版社“十四五”普通高等教育本科規(guī)劃教材，根據(jù)普通高等學校工科基礎課程教學指導委員會制定的理論力學課程要求編寫，初衷是為讀者提供一本既適合課內(nèi)學習，又便于課外深造的教學資料。《理論力學(第三版)》內(nèi)容包括靜力學、運動學、動力學三篇，其中帶“”章節(jié)屬于非基本要求的內(nèi)容，為相關專業(yè)教學選用內(nèi)容。

本書將對當前國內(nèi)外有關非規(guī)則顆粒形態(tài)離散元方法進行全面的論述，并結合相關研究工作對非規(guī)則顆粒離散元方法的工程應用進行重點介紹。本書將全面地介紹非規(guī)則顆粒離散元的組合顆粒單元、擴展多面體單元、多面體單元、超二次曲面單元、球諧函數(shù)單元和水平集單元方法。本書論述內(nèi)容將為離散元方法及工程應用的初學者提供有益的參考，也為顆粒材料

本書前四章詳盡論述了線性空間、矩陣和線性代數(shù)、線性映射和線性空間的分解。后五章討論線性映射和矩陣的分解、包括譜分解、奇異值分解和極分解，范數(shù)、矩陣函數(shù)、特別是解線性定常狀態(tài)方程所需的矩陣指數(shù)函數(shù)，線性映射和矩陣的廣義逆和矩陣方程，包括線性矩陣方程、連續(xù)時間和離散時間代數(shù)Riccati方程。線性代數(shù)在自動控制中的應用主要

本書以MATLAB為工具，以實際問題數(shù)學模型的建立與求解為案例，介紹數(shù)值計算方法及其在實際問題中的應用。主要內(nèi)容包括：MATLAB的基本操作、誤差分析、曲線插值與曲面插值、曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、特征值與特征向量的計算、線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程((組)的數(shù)值解法、常微分方程(組)的數(shù)值解法、綜合案例講解等

本書是重慶市第五批研究生教育優(yōu)質(zhì)課程《線性系統(tǒng)理論》研究成果，面向控制科學與工程、控制工程、電氣工程等學科領域碩士研究生及相關科研人員，結合著者相關科研成果與近10年來講授該課程的經(jīng)驗，系統(tǒng)地介紹了線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述與方法、線性系統(tǒng)動態(tài)分析方法、線性系統(tǒng)能控性與能觀性、穩(wěn)定性基本理論與方法，以及線性反饋系統(tǒng)的時域綜

本書在常微分方程自治系統(tǒng)的分支理論基礎上，圍繞周期擾動系統(tǒng)和隨機擾動系統(tǒng)，對這兩類系統(tǒng)的分支理論進行延拓。內(nèi)容包括自治系統(tǒng)、周期擾動系統(tǒng)、隨機擾動系統(tǒng)的分支研究，以及在生物、化學、物理、金融等領域的應用。本書給出基本數(shù)學概念、相關定理和非線性分析方法，并對具體模進行理論分析并使用適當?shù)臄?shù)學計算軟件進行數(shù)值模擬，詳細清楚

本書旨在向讀者闡述涉及“小除數(shù)”問題的基本理論、典型方法和應用以及最新的研究成果。本書系統(tǒng)收錄了作者在小除數(shù)理論和應用以及KAM方法的典型應用方面的研究成果。第一章，主要介紹出現(xiàn)小除數(shù)問題的三個重要的動力系統(tǒng)模型。第二章，主要介紹連分數(shù)理論和經(jīng)典的小除數(shù)條件。第三章，主要介紹一維小除數(shù)理論在動力系統(tǒng)理論中的幾個應用。第

矩陣半張量積是近二十年發(fā)展起來的一種新的矩陣理論。經(jīng)典矩陣理論的最大弱點是其維數(shù)局限，這極大限制了矩陣方法的應用。矩陣半張量積是經(jīng)典矩陣理論的發(fā)展，它克服了經(jīng)典矩陣理論對維數(shù)的限制，因此，被稱為跨越維數(shù)的矩陣理論。矩陣半張量積講義的目的是對矩陣半張量積理論與應用做一個基礎而全面的介紹，計劃出五卷。卷一：矩陣半張量的基本

本書以環(huán)、半群、范疇等代數(shù)結構中的Moore-Penrose逆、群逆、Drazin逆、核逆、偽核逆為主線，介紹了這幾類廣義逆的代數(shù)特性(包括代數(shù)方程刻畫、存在性準則、表達式等等)，揭示了代數(shù)結構的性質(zhì)和廣義逆的性質(zhì)之間的內(nèi)在聯(lián)系。從矩陣分解入手，介紹矩陣廣義逆的基本性質(zhì)，以此類比，延伸到環(huán)、半群中的元素以及范疇中的態(tài)射

本書全面且深入的研究盲系統(tǒng)辨識問題，通過利用系統(tǒng)模型的結構特性，提供確定性辨識解決方案，以揭示相關數(shù)值計算的基本代數(shù)性質(zhì)�；�于子空間的辨識方法是處理傳統(tǒng)盲辨識問題和經(jīng)典狀態(tài)空間辨識問題的一種常用方法，它將被廣泛應用和推廣，以解決若干具有挑戰(zhàn)性的結構化系統(tǒng)盲辨識問題。從最優(yōu)化的角度看，子空間辨識技術可以看作是求解低秩矩陣