本书为《随机模型、估计与控制》系列的第123卷，深入探讨了随机过程理论及其在现代控制系统设计中的应用，汇集了该领域最新的研究成果和技术进展。
随机过程理论、统计估计方法以及控制系统的应用是现代科学技术与工程领域中的关键支撑点。这些理论和方法构成了《随机模型、估计与控制》三卷书的核心内容，为研究者和技术人员提供了深入理解和实践的途径。
在第一卷中，读者首先接触到了随机模型的基础概念，包括对随机变量及概率分布的理解及其在各种随机过程中的应用探讨。马尔科夫链、布朗运动、泊松过程和高斯过程等是描述系统中存在的随机性的重要工具，在金融市场、气候科学以及信号处理等领域帮助我们捕捉到系统的动态行为，并预测其未来趋势。第一卷为读者提供了一个全面了解这些模型的平台，有助于他们将理论知识应用于实际问题中。
第二卷则专注于统计估计方法的学习，这是数据分析和信号处理中的关键环节。本卷深入讲解了最大似然估计、最小二乘估计以及贝叶斯估计等方法的基础理论，并通过丰富的案例展示了它们在实际应用中的重要性。例如，在通信系统的信道估计算法设计与机器学习模型参数训练中，这些统计技术发挥着核心作用。第二卷的目标在于培养读者运用各种统计估计技巧来分析数据并从中提取有价值信息的能力。
第三卷则转向随机控制理论的研究领域。不确定性环境下的控制系统设计是一个充满挑战的课题，在此书中作者介绍了诸如随机最优控制和鲁棒控制等先进理论，探讨了系统如何应对随机扰动并在动态变化环境中保持稳定性和性能的方法。自动化、航空航天工程、电力系统以及机器人学等多个高科技领域的突破性进展往往依赖于这些控制理论的应用与发展。第三卷为读者提供了深入理解并掌握在不确定环境下实现有效控制系统设计策略和方法的途径。
整套书不仅作为教材向学生传授了随机系统的理论知识，还作为参考书籍指导专业人员将所学应用于实际工作中。通过这套书籍的学习与研究，读者能够更好地结合随机模型理论解决工程技术问题，并且利用统计估计技术分析数据以及在复杂不确定环境中设计出高效的控制系统。对于致力于深入学习和应用随机系统理论的研究者而言，《随机模型、估计与控制》无疑是一套不可或缺的宝贵资料集。
5星
