控制系统的数学模型在控制系统的研究中有着相当重要的 地位,要对系统进行仿真处理,首先应当知道系统的数学 模型,然后才可以对系统进行模拟。同样,如果知道了系 统的模型,才可以在此基础上设计一个合适的控制器,使 得系统响应达到预期的效果,从而符合工程实际的需要

控制系统的数学模型在控制系统的研宄中有着相当重要的 地位,要对系统进行仿真处理,首先应当知道系统的数学 模型,然后才可以对系统进行模拟。同样,如果知道了系 统的模型,才可以在此基础上设计一个合适的控制器,使 得系统响应达到预期的效果,从而符合工程实际的需要

一、资源分配问题（resource-allocation，） 二、成本收益平衡问题（cost-benefit-trade-off，） 三、 网络配送问题（distribution-network，=） 四、混合问题（mixed Problem）－两种或三种类型的混合

3.1 需求分析的任务 3.2 与用户沟通获取需求的方法 3.3 分析建模与规格说明 3.4 实体-联系图 （？） 3.5 数据规范化（？） 3.6 状态转换图+有穷状态机 3.7 其他图形工具 3.8 验证软件需求 3.9 小结

一、社会生活中经常遇到的问题, 如: 二、优化模型和优化软件的重要意义 三、结构设计 资源分配 生产计划 运输方案 四、解决优化问题的手段

3.1 需求分析的任务 3.2 与用户沟通获取需求的方法 3.3 分析建模与规格说明 3.4 实体-联系图 3.5 数据规范化 3.6 状态转换图 3.7 其他图形工具 3.8 验证软件需求

在研究某些实际问题时，经常无法直接得到各变量之间的联系，问题的特征往往会给出关于变化率的一些关系。利用这些关系，我们可以建立相应的微分方程模型。从另一个方面来讲，从微小的变化量来研究函数变化的规律，微分提供了一种人们认识系统更加深入的描写和刻画。从这个角度说，微分方程模型在模拟客观事物时更加具有机理性和本质性

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

一、单容对象的数学模型 二、有纯滞后的单容对象的数学模型 三、多容对象的数学模型

一、社会生活中经常遇到的问题, 如: 二、优化模型和优化软件的重要意义 三、结构设计 资源分配 生产计划 运输方案 四、解决优化问题的手段