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Progress in Sliding Mode Control.pdf

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简介：
本论文集《Progress in Sliding Mode Control》收录了近年来滑模控制领域的最新研究成果和进展，涵盖了理论分析、设计方法及应用案例。 详细阐述了滑模控制的理论与方法，对学习滑模控制的同行来说有一定帮助。

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  • Progress in Sliding Mode Control.pdf
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    本论文集《Progress in Sliding Mode Control》收录了近年来滑模控制领域的最新研究成果和进展，涵盖了理论分析、设计方法及应用案例。 详细阐述了滑模控制的理论与方法，对学习滑模控制的同行来说有一定帮助。
     
  • Enhanced Sliding Mode Control in Mechanical Systems
    优质
    本研究探讨了在机械系统中增强滑模控制策略的有效性与鲁棒性，提出了一种改进算法以提高系统的响应速度和稳定性。 滑模变结构在机械系统中的应用以及其在机械高阶系统中的应用。
     
  • Advanced Sliding Mode Control Techniques.pdf
    优质
    《Advanced Sliding Mode Control Techniques》探讨了滑模控制领域的最新进展和技术应用，为复杂系统的鲁棒性与稳定性提供了创新解决方案。 本书英文高清版共包含12章内容，涵盖滑模变结构控制的基本设计方法、基于标称模型的滑模控制、线性矩阵不等式与反演滑模控制、离散滑模控制、动态滑模控制、自适应滑模控制、终端滑模控制、基于观测器的滑模控制、模糊滑模控制以及神经网络和飞机及机器人领域的应用。书中通过MATLAB仿真程序详细分析了每种方法的应用情况。
     
  • Progress in Cryptology
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    《Progress in Cryptology》是一本专注于密码学领域最新进展的研究书籍或期刊，涵盖了加密技术、安全协议和理论分析等方面的内容。 91年美密会的经典之作值得经常阅读，有助于梳理我们的基础知识。
     
  • Sliding Mode Control for Electro-Mechanical Systems.pdf
    优质
    本论文探讨了滑模控制在机电系统中的应用，提出了一种新的滑模控制器设计方法，有效提升了系统的鲁棒性和响应速度。 滑模控制的经典教材由Utkin编写并校注，内容涵盖了理论推导以及控制系统设计的实例分析。
     
  • Backstepping Sliding Mode Adaptive Control (Adaptive).zip
    优质
    本资源为一个关于反推滑模自适应控制（自适应）的研究项目压缩包。内含相关理论文档、源代码及实验数据，适用于控制系统设计与研究。 本程序主要针对非线性系统开展反演滑模自适应控制算法的研究。
     
  • Sliding Mode Control Applied to Electro-Mechanical Systems
    优质
    本论文探讨了滑模控制在机电系统中的应用，通过理论分析与实验验证展示了该方法的有效性及鲁棒性。 关于机电系统的滑模控制以及电机的滑模控制相关资料，可以查阅一些经典文献进行学习和参考。
     
  • Linear Matrix Inequalities in Control.pdf
    优质
    《Linear Matrix Inequalities in Control》是一份深入探讨线性矩阵不等式在控制系统设计中应用的专业文献。 鲁棒控制理论中的线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）是现代控制领域的重要工具，在系统分析与控制器设计方面应用广泛。本段落将探讨LMI的相关概念、重要性和实际应用，尤其是它在鲁棒控制系统中的具体作用。 LMI是一种数学表达形式，涉及矩阵变量的线性组合。这些参数通常出现在控制理论中，并用于描述系统的稳定性及性能要求等关键特性。例如，在系统分析时判断其鲁棒稳定性的条件；或者设计控制器来满足特定性能指标的需求。 对LMI的研究始于20世纪中期，得益于凸优化理论的发展而取得了重大进展。凸分析提供了理解LMI问题所需的重要工具，包括局部最小值与全局最小值的区别、统一界限、对偶性及子梯度等概念。这些原理为有效求解LMI奠定了坚实的理论基础。 通常利用凸优化方法来解决线性矩阵不等式的问题。根据这一分支的定义，它关注的是在凸函数或集上寻求最优解的过程。对于LMI而言，可以运用局部最小值等于全局最小值、强对偶性质以及求解对偶问题等基本原则进行高效计算。 在线性和非线性的耗散动态系统分析中，能量耗散的概念被用来研究系统的稳定性和鲁棒性。特别是在具有二次供应率的线性耗散系统内，LMI扮演着核心角色，并涉及到谱因子分解、Kalman-Yakubovich-Popov引理以及正实与有界实引理等重要结果。 在控制系统设计中，利用LMI方法可以确保系统的鲁棒性能。这包括对模型不确定性或外部干扰情况下保持稳定性和效能的关注点。稳定性分析主要集中在Lyapunov稳定性上，并且对于线性时不变（LTI）系统而言，则可以通过扩展的稳定区域来进行深入研究。 控制器综合部分则涵盖了从理论到实践的设计过程，涉及基于H∞设计、正实设计、H2问题以及峰值至峰值范数上界等性能指标的方法。此外还包括多目标和混合控制器设计策略，并通过参数优化来消除不必要的复杂性。对于状态反馈的问题，LMI同样提供了解决方案。 总之，线性矩阵不等式作为一种强大的数学工具，在控制理论与应用中具有广泛的科研价值。它不仅帮助我们理解系统的基本性质，还指导着更优控制器的设计工作。从基础研究到实际操作层面来看，LMI的应用为工程师们提供了设计可靠且高效控制系统的重要框架。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
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    《Progress in Financial Machine Learning》一书探讨了机器学习技术在金融领域的最新应用与进展，涵盖算法交易、风险管理等多个方面。 机器学习（ML）正在几乎每一个方面重塑我们的生活。如今，ML算法能够完成之前只有专家人类才能处理的任务。在金融领域，现在是采用这一颠覆性技术的最佳时机，它将彻底改变几代人的投资方式。读者可以学到如何组织大数据以适应ML算法；如何使用这些数据进行研究；如何运用超级计算方法；以及如何验证自己的发现同时避免假阳性结果的出现。 本书针对从业者日常面临的实际问题提供了科学合理的解决方案，并通过数学、代码和实例加以解释说明，使读者能够成为积极的应用者，在特定环境中测试建议的方法。此书由一位公认的专家兼投资组合经理撰写，旨在为金融专业人士提供实现现代金融成功的创新工具。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
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    《Progress in Financial Machine Learning》一书聚焦于金融领域机器学习技术的应用与进展，探讨了算法交易、风险管理和量化投资策略等前沿话题。 Machine learning (ML) is revolutionizing nearly every aspect of our lives. Today, ML algorithms can accomplish tasks that only expert humans could perform until recently. In the realm of finance, this marks an incredibly exciting period for adopting disruptive technologies that will redefine how everyone invests for generations to come. Readers will learn how to structure big data in a way that is suitable for ML algorithms; conduct research using these algorithms on such datasets; leverage supercomputing methods; and backtest their findings while minimizing false positives. The book addresses real-life challenges faced by practitioners daily, offering scientifically sound solutions supported by math, code examples, and practical demonstrations. By engaging with the content actively, readers can test proposed solutions in their specific contexts. Authored by a renowned expert and portfolio manager, this book equips investment professionals with cutting-edge tools necessary to thrive in modern finance.