Optimal Estimation of Dynamic Systems de John L. Crassidis

Optimal Estimation of Dynamic Systems: Advances in Applied Mathematics

Autor John L. Crassidis, John L. Junkins

en Limba Engleză Paperback – 14 oct 2024

Suntem de părere că această a doua ediție a lucrării Optimal Estimation of Dynamic Systems reprezintă un salt calitativ esențial față de versiunea precedentă. Actualizarea aduce peste 100 de pagini de conținut inedit, integrând rezultate teoretice recente și un capitol complet nou dedicat estimării avansate a stării secvențiale. Această reorganizare nu este doar formală, ci reflectă complexitatea crescută a sistemelor dinamice moderne, oferind cititorului instrumente matematice riguroase pentru modelarea fizică și numerică.

Pe linia practică a volumului Optimal State Estimation de Dan Simon, dar cu un focus distinct pe intersecția dintre modelarea dinamică și teoria estimării, autorii reușesc să echilibreze rigoarea teoretică cu utilitatea algoritmică. Credem că valoarea adăugată majoră constă în includerea codurilor MATLAB®, care permit inginerilor să treacă rapid de la ecuații la simulări funcționale.

Structura cărții urmărește o progresie logică: începe cu fundamentele aproximării prin cele mai mici pătrate (Least Squares), trece prin estimarea Bayesiană și culminează cu tehnici avansate precum filtrele Kalman (discrete, continue, extinse sau Unscented) și filtrarea de tip Ensemble. Această abordare sistematică este o constantă în opera autorilor; dacă în Fundamentals of Spacecraft Attitude Determination and Control aceștia s-au concentrat pe algoritmi specifici navelor spațiale, aici extind aria de aplicabilitate către navigarea GPS și urmărirea aeronavelor. Putem afirma că textul servește drept ghid de referință pentru cei care navighează între dificultățile analitice și cele numerice ale ingineriei sistemelor.

Citește tot Restrânge

Din seria Advances in Applied Mathematics

Preț: 460^.33 lei

Preț vechi: 500^.35 lei
-8%

Puncte Express: 690

Paperback 460^.33 lei

Hardback 1437^.99 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 11-25 mai
Livrare express 24-30 aprilie pentru 32^.44 lei

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781032917610
ISBN-10: 103291761X
Pagini: 750
Ilustrații: 117
Dimensiuni: 156 x 234 x 42 mm
Greutate: 0.45 kg
Ediția:2nd edition
Editura: CRC Press
Colecția Chapman and Hall/CRC
Seria Advances in Applied Mathematics

Locul publicării:Boca Raton, United States

Public țintă

Academic

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor și studenților la masterat care au nevoie de o bază solidă în teoria estimării aplicată în inginerie. Cititorul câștigă acces la algoritmi gata de implementat și la o înțelegere profundă a filtrelor Kalman. Este un instrument indispensabil pentru oricine lucrează în domenii de înaltă precizie, precum industria aerospațială sau robotica, oferind soluții concrete pentru probleme complexe de modelare a sistemelor dinamice.

Despre autor

John L. Crassidis și John L. Junkins sunt autorități recunoscute în domeniul ingineriei aerospațiale și al sistemelor de control. John L. Crassidis este profesor distins la Universitatea din Buffalo, expert în estimarea stărilor și controlul dinamicii, în timp ce John L. Junkins deține o experiență vastă în mecanica cerească și dinamica zborului la Texas A&M University. Colaborarea lor este marcată de o capacitate rară de a traduce matematica avansată în aplicații practice pentru industria spațială, fiind autorii mai multor tratate de referință în domeniu.

Cuprins

Least Squares Approximation. Probability Concepts in Least Squares. Sequential State Estimation. Advanced Topics in Sequential State Estimation. Batch State Estimation. Parameter Estimation: Applications. Estimation of Dynamic Systems: Applications. Optimal Control and Estimation Theory. Appendices. Index.

Recenzii

Praise for the First Edition
A nice feature of this book is that it makes the effort to explain the underlying principles behind the formula for each algorithm; the relationship between different algorithms is equally well addressed. … The text is a good combination of theory and practice. It will be a valuable addition to references for academic researchers and industrial engineers working in the field of estimation. It will also serve as a useful reference for graduate courses in control and estimation.
—AIAA Journal, Vol. 43, No. 1, January 2005

Descriere scurtă

Optimal Estimation of Dynamic Systems, Second Edition highlights the importance of both physical and numerical modeling in solving dynamics-based estimation problems found in engineering systems. Accessible to engineering students, applied mathematicians, and practicing engineers, the text presents the central concepts and methods of optimal estimation theory and applies the methods to problems with varying degrees of analytical and numerical difficulty. Different approaches are often compared to show their absolute and relative utility. The authors also offer prototype algorithms to stimulate the development and proper use of efficient computer programs. MATLAB^® codes for the examples are available on the book’s website.
New to the Second Edition
With more than 100 pages of new material, this reorganized edition expands upon the best-selling original to include comprehensive developments and updates. It incorporates new theoretical results, an entirely new chapter on advanced sequential state estimation, and additional examples and exercises.
An ideal self-study guide for practicing engineers as well as senior undergraduate and beginning graduate students, the book introduces the fundamentals of estimation and helps newcomers to understand the relationships between the estimation and modeling of dynamical systems. It also illustrates the application of the theory to real-world situations, such as spacecraft attitude determination, GPS navigation, orbit determination, and aircraft tracking.

Notă biografică

John L. Crassidis, Ph.D., is a professor of mechanical and aerospace engineering and the associate director of the Center for Multisource Information Fusion at the University at Buffalo, State University of New York. He previously worked at Texas A&M University, the Catholic University of America, and NASA’s Goddard Space Flight Center, where he contributed to attitude determination and control schemes for numerous spacecraft missions.
John L. Junkins, Ph.D., is a distinguished professor of aerospace engineering and the founder and director of the Center for Mechanics and Control at Texas A&M University. In addition to his historical contributions in analytical dynamics and spacecraft GNC, Dr. Junkins and his team have designed, developed, and demonstrated several new electro-optical sensing technologies.