研究了带有预见信息的线性离散时间系统的状态观测器，并将其应用到预见控制系统.为了满足设计观测器的需要，首先导出了包含可预见的目标值信号和干扰信号的扩大误差系统，并由此得到最优预见控制器.在设计状态观测器时，通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号和干扰信号.设计的状态观测器针对原系统是全维观测器，而针对扩大误差系统则是降维观测器.最后通过数值仿真证明了所设计的状态观测器的有效性

32二维rv的条件分布 二维离散rv.的条件分布律 设二维离散型rv.(X,y)的分布

二维离散r.v的条件分布律 设二维离散型r.v.(X,Y)的分布 若-XO 记作 则称y)) j12 9 为在X=x1的条件下,Y的条件分布律

树是一类结构较为简单的图，是用途极 为广泛的离散数学模型，特别是二叉树， 它在计算机科学中用得最多.因此在学习 时应很好地掌握好诸如树的充要条件、 生成树、最优生成树、根树、树的各种 算法、及二叉树的访问次序等内容.平面 图是实际背景很强的一类图，能用本章 介绍的方法判断一个图是否为平面图

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性

离散时间的 Markov链预备知识:条件独立性定义设A.B,C为三个随机事件,称事件A关于事件B条件独立,若满足

第八单元二维随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,知道全概率公式是加法公式和乘法公式的综合,是概率 论中的重要公式,要求会用它计算有关的概率问题. 二、内容讲解 1.离散型随机变量的联合分布 离散型的二维随机变量(X,Y

本章讨论线性系统的运动分析。 – 主要介绍 • 连续系统与离散系统的状态空间模型的求解、 • 状态转移矩阵的性质和计算以及 • 连续系统状态方程的离散化。 – 本章最后介绍基于Matlab的状态空间模型求解与 控制系统的运动仿真问题的程序设计与仿真计算

为了保持自然资料的合理开发与利用,人类必须保持并控制生态平衡,甚至必须控制人类自身的增长。 本节将建立∏个迫的畄种群增长模型,以简略分析下这方离散化为连续,方3分析可以通过一些简单模型的便研究以根据生态系统的特征自行建美丽的大自然种群的数量本应取离散值,但由于种群数 量一般较大,为建立微分方程模型,可将种群数量看作连续变量,甚至允许它为可微变量, 由此引起的误差将是十分微小的

随着微机的发展，其应用越来越广泛。目前微机不仅应用于 生产管理、办公室自动化、数据处理、通信、网络等方面，已愈 来愈多地进行实时控制和实时数据处理，即用于控制和检测生产 过程中的各种参数，已达到控制整个生产过程的目的。 生产过程中的各种参数大部分是连续变化的模拟量，需要转 换成离散的数字量（ 通过A/D转换 ）才能输入到计算机进行处 理；而计算机处理后的数据为数字量，需经过D/A转换变成模拟 量输出，从而实现对被控对象的控制