最优H2模型降价出版时间:2013年版内容简介《最优H2模型降价》从流形最优化和有理插值两个角度来论述最优H2模型降阶问题。作者曾泰山、鲁春元首先阐述了基于矩阵投影的模型降阶方法本质上对应于Grassmann流行上的数值方法,将最优H2模型降阶问题转化为Grassmann流形上的最优化问题。在此基础上提出一系列的数值算法求解最优H2模型降阶问题。最后本书从有理逻辑的角度证明了最优H2模型降阶和有理插值的等价性。目录第1章 绪论1.1 问题的提出1.2 模型降阶的原理1.2.1 基于投影的模型降阶1.2.2 最优H2模型降阶1.3 本书的组织结构第2章 线性时不变系统与模型降阶2.1 线性时不变系统2.1.1 线性时不变系统的描述2.1.2 稳定性和无源性2.1.3 可控性和可观测性2.1.4 传递函数的状态空间实现2.1.5 Gramian矩阵和Lyapunov方程2.1.6 H2和H∞范数2.2 模型降阶方法回顾2.2.1 平衡截断2.2.2 基于Krylov子空间的矩匹配方法2.2.3 模型降阶方法小结2.3 本章小结第3章 Grassmann流形上的最优化问题3.1 正交群、Stiefel流形和Grassmann流形3.1.1 正交群、Stiefel流形和Grassmann流形的定义3.1.2 欧氏空间中的Stiefel流形和正交群3.1.3 Grassmann流形的商空间表示3.1.4 Grassmann流形的几何性质3.2 Grassmann流形上的最优化算法3.2.1 Grassmann流形上的梯度下降法3.2.2 Grassmann流形上的共轭梯度法3.2.3 Grassmann流形上的牛顿法3.3 Grassmann流形与模型降阶第4章 最优H2模型降阶的正交投影方法4.1 引论4.2 最优H2模型降阶4.3 代价函数在Grassmann流形上的梯度4.4 Grassmann流形上的快速梯度流算法4.4.1 算法的总体框架4.4.2 稳定性和无源性4.5 与Stiefel流形上的梯度流算法的比较4.5.1 Stiefel流形上的梯度流算法4.5.2 两个梯度流算法之间的关系4.5.3 两个梯度流算法的计算复杂度比较4.5.4 数值算例4.6 共轭梯度法4.6.1 稳定性和无源性4.6.2 数值算例4.7 逐步正交迭代算法和Newton—like方法4.7.1 算法框架4.7.2 稳定性和无源性4.7.3 数值算例4.8 本章小结第5章 最优H2模型降阶的斜投影方法5.1 基于斜投影的H2最优模型降阶5.2 代价函数的偏导数5.3 基于斜投影的模型降阶方法5.3.1 双边迭代算法(TSIA)5.3.2 交替方向迭代算法(ADIA)5.3.3 交替方向搜索算法(ADSA)5.4 基于平衡实现的模型降阶框架5.5 本章数值算例5.6 本章小结第6章 基于有理插值的最优H2模型降阶6.1 最优H2模型降阶6.2 代价函数的梯度6.3 投影降阶和切触插值的关系6.3.1 一阶极点6.3.2 高阶极点6.4 基于切触插值的算法6.5 本章小结参考文献 上一篇: 最优化方法 [宋巨龙 编] 2012年版 下一篇: 最优化方法及应用案例