具体描述
本书的目的是对磁性材料研究的新近进展提供一种全面的理解。本书共分四卷，每一卷集中论述一个具体的研究领域。每一章首先对该章的基本概念和重要观念进行阐述，然后从实验和理论方面进行详细地说明，最后介绍该领域的发展前景以及新的思想。书中提供了详尽的参考文献，可供研究人员参考。
原子磁矩和巡回磁模型的建立垫定了我们对磁性的理解。记算是有效的方法来验正理论及予测新性能。在此过程中建立模型和其边界条件需要对材料的几何形状,结构和性能进行准确的测量。第2卷收集总结磁性理论、 模拟、结构和性能的测量的最新成果。
本书的读者对象为研究生和相关专业的研究人员。
复杂系统动力学与控制：理论、方法与应用 本书简介 本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的视角，探讨复杂系统的动力学特性、建模方法以及先进的控制策略。在现代科学与工程领域，从生物医学系统到全球气候模型，再到大规模工业网络，复杂系统的普遍存在性对我们理解其行为和实施有效干预提出了严峻的挑战。本书聚焦于那些涉及大量相互作用元素、非线性反馈回路以及涌现现象的系统，并系统地梳理了当前理论研究的前沿进展和实用技术。 第一部分：复杂系统基础理论与建模 本部分奠定了理解复杂系统动力学的基础。我们首先回顾了经典动力学系统的基本概念，如相空间、李雅普诺夫稳定性、分岔理论等，并将其自然地延伸至高维和无限维系统。重点在于，我们详细探讨了复杂性的数学描述，包括信息论、统计物理学中的熵概念在描述系统状态空间结构中的应用。 复杂性度量与信息理论： 本章深入探讨了各种复杂性度量指标，如有效复杂性（Effective Complexity）、相互信息（Mutual Information）和协同信息（Synergetic Information）。这些工具被用来量化系统中组件间信息流的密度和结构化程度，是区分简单系统与复杂系统的关键。我们展示了如何利用这些指标来评估不同时间尺度上系统行为的演化。 基于网络科学的建模： 现代复杂系统通常被抽象为网络结构。本书投入大量篇幅讨论了先进的网络建模技术。这不仅包括传统的无标度网络（Scale-Free Networks）和小世界网络（Small-World Networks）的生成模型和拓扑分析，还包括对动态网络（Dynamical Networks）的深入研究。动态网络关注节点属性和连接结构随时间的变化，这是理解自适应和演化系统的核心。我们特别强调了异质性（Heterogeneity）和模块化（Modularity）对系统整体稳定性和功能性的影响。 多尺度分析与降阶技术： 复杂系统往往在不同时间或空间尺度上展现出截然不同的行为。本书介绍了一系列用于处理多尺度现象的数学工具，如平均场理论（Mean-Field Theory）的局限性分析、多尺度建模（Multiscale Modeling）的耦合策略，以及如何通过降阶（Model Reduction）技术，例如本征正交分解（POD）和非线性降阶方法，从高维精确模型中提取出具有物理意义的低维有效模型，从而便于控制设计和模拟。 随机过程与噪声影响： 现实世界中的复杂系统总是受到环境噪声和内在随机性的影响。本章详述了随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）在描述不确定性下的系统行为中的应用。讨论了诸如Bistability、随机共振（Stochastic Resonance）等重要现象，并展示了如何使用蒙特卡洛模拟和Wong-Zakai定理来处理高维随机系统的稳定性分析。 第二部分：非线性动力学与涌现现象 本部分侧重于复杂系统中最具挑战性的方面——非线性和由此产生的不可预测的涌现行为（Emergent Behavior）。 混沌与超混沌： 我们对混沌系统的理论进行了严谨的考察，包括庞加莱截面分析、最大李雅普诺夫指数的计算以及对敏感依赖初始条件的严格证明。更进一步，本书探讨了超混沌（Hyperchaos）系统，这类系统具有多个正的李雅普诺夫指数，其预测难度远超经典洛伦兹系统。我们还讨论了耗散结构（Dissipative Structures）的形成机制。 模式形成与自组织： 许多复杂系统表现出自发地形成有序结构的能力，例如反应扩散系统中的图灵斑图（Turing Patterns）。本章深入分析了这些自组织（Self-Organization）现象背后的非线性反馈机制，并探讨了在耦合振荡器系统中实现同步（Synchronization）的理论基础，包括完全同步、相位同步和广义同步。 奇异吸引子与全局动力学： 复杂系统的长期行为通常被奇异吸引子所支配。本书详细分析了奇异吸引子的几何特性、分形维数（Fractal Dimension）的估计，以及如何利用全局横截面（Global Sections）来理解吸引子之间的拓扑关系和可能的路径。这对于理解系统在不同参数下的“模式切换”至关重要。 第三部分：复杂系统先进控制理论与应用 理解了复杂系统的内在动力学后，本部分转向如何设计有效的控制策略以稳定、引导或优化这些系统。 基于观测器的设计： 许多复杂系统状态变量无法直接测量。本书介绍了针对非线性、强耦合系统的先进观测器设计，包括Luenberger型观测器、扩展卡尔曼滤波（EKF）在混沌系统状态估计中的应用，以及非线性L1自适应控制在处理不确定性时的鲁棒性优势。 基于反馈的稳定性与控制： 我们详细讨论了针对特定复杂系统结构的控制方法。对于网络系统，我们分析了结构化控制（Structured Control）和图拉切控制（Turaev Control）在实现最优模块化控制方面的潜力。对于具有时滞的系统，我们研究了基于预测控制（MPC）的鲁棒稳定性保证。 智能与自适应控制策略： 面对模型不完全或时变参数的复杂系统，智能控制提供了强大的工具。本书涵盖了神经元网络控制（Neural Network Control）在逼近未知非线性方面的应用，模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）在处理定性知识系统中的优势，以及自适应控制（Adaptive Control）如何在线估计系统参数并实时调整控制器增益。 复杂系统控制的案例研究： 本部分以多个实际领域为例，展示了理论方法的应用。包括： 生态系统稳定性控制： 基于资源竞争模型的捕食者-猎物系统的最优阈值控制。 电网动态稳定控制： 针对多机组系统中次同步振荡（Sub-Synchronous Oscillation）的抑制策略。 复杂流体流动控制： 利用模态分解技术对高雷诺数流动的非线性反馈控制。 本书的撰写风格力求严谨，侧重于从基础数学原理出发，推导出可操作的工程技术。所有方法论的介绍均配有严格的定理证明或充分的数学论证，确保读者不仅知其如何操作，更理解其背后的物理和数学意义。本书适合作为研究生阶段的教材，也是相关领域工程研究人员的重要参考资料。
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