數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（dataenvelopmentanalysis，DEA）是管理運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域中的重要數(shù)學(xué)工具方法，被廣泛應(yīng)用于效率評(píng)價(jià)領(lǐng)域。本書(shū)通過(guò)理論方法與實(shí)踐運(yùn)用相結(jié)合的方式介紹了DEA的常用模型和實(shí)踐應(yīng)用案例。本書(shū)內(nèi)容主要包括CCR模型、BCC模型、SBM模型、超效率DEA模型、交叉效率DEA模型、Cobb-Dougl

本書(shū)以系統(tǒng)可用性理論為基礎(chǔ)，闡述了其與可靠性的不同，以維修決策、韌性策略及其應(yīng)用為目標(biāo)，系統(tǒng)地介紹了涵蓋可用性、檢測(cè)、維修性、韌性等特性的設(shè)計(jì)和分析，并創(chuàng)新性地增加了智能機(jī)器人系統(tǒng)的重要度、可用性、維修和韌性等相關(guān)研究?jī)?nèi)容和結(jié)論。本書(shū)注重介紹系統(tǒng)工程實(shí)踐中的方法和流程，旨在幫助讀者掌握系統(tǒng)工程的實(shí)際應(yīng)用。讀者能夠了解到

系統(tǒng)辨識(shí)與建模是控制科學(xué)與工程學(xué)科的一門重要課程。本書(shū)主要內(nèi)容包括引言、數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、最小二乘估計(jì)、系統(tǒng)辨識(shí)法、閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)、自校正控制、沃爾泰拉模型及其辨識(shí)、哈默斯坦與維納模型辨識(shí)、基于NARMAX模型的非線性系統(tǒng)辨識(shí)、基于K�睱分解的時(shí)空建模、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空建模、線性系統(tǒng)的最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)等

本書(shū)從系統(tǒng)工程的概念出發(fā)，介紹了MBSE理論、SysML建模語(yǔ)言各類視圖的作用、建模工具SysDeSim.Arch和系統(tǒng)運(yùn)行可視化仿真工具SysDesim.Rvz的使用方法，以及這兩個(gè)工具的應(yīng)用。

本文集收錄方福康教授從事系統(tǒng)科學(xué)研究40年的學(xué)術(shù)論文，涵蓋了系統(tǒng)科學(xué)基礎(chǔ)理論研究、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)復(fù)雜性、認(rèn)知神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性、資源環(huán)境的復(fù)雜性和教育系統(tǒng)等方面的研究成果。中國(guó)社會(huì)發(fā)展中的很多問(wèn)題和困難越來(lái)越需要利用系統(tǒng)思維來(lái)解決，方老師的這本文集對(duì)于如何科學(xué)地系統(tǒng)性思考具有重要啟示意義。系統(tǒng)科學(xué)在國(guó)內(nèi)取得重要發(fā)展，從事系統(tǒng)科

全書(shū)共分為三個(gè)部分：在第一個(gè)部分，作者對(duì)不確定性進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹；在第二個(gè)部分，作者對(duì)我們的世界中的不確定現(xiàn)象進(jìn)行了解釋，比如氣候變化、瘟疫大流行和金融危機(jī)等；在第三個(gè)部分，作者介紹了我們要如何運(yùn)用不確定性了解混沌的宇宙和我們?cè)谄渲械奈恢谩?/p>

《系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（第三版）》以培養(yǎng)系統(tǒng)思考能力為主線，以傳授系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)為輔線，弱化微分方程式等數(shù)學(xué)知識(shí)，強(qiáng)化文本、*線圖等，呈現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征，使之能為具有不同數(shù)學(xué)水平的讀者所理解�！断到y(tǒng)動(dòng)力學(xué)（第三版）》精心選取能為本科生所熟知或者能相對(duì)準(zhǔn)確感知的復(fù)雜系統(tǒng)為教學(xué)案例，將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)傳授、系統(tǒng)思考能力培養(yǎng)和價(jià)值觀

本書(shū)首先介紹數(shù)學(xué)建模的基本原理及其應(yīng)用領(lǐng)域，旨在為初學(xué)者構(gòu)建一個(gè)整體性的框架認(rèn)識(shí)。其次，闡述了大語(yǔ)言模型（如ChatGPT等）的興起對(duì)數(shù)學(xué)建模領(lǐng)域的影響，內(nèi)容從基礎(chǔ)技術(shù)延伸至高級(jí)技術(shù)；核心部分詳細(xì)講解了如何利用ChatGPT等工具來(lái)優(yōu)化數(shù)學(xué)建模過(guò)程，這包括數(shù)據(jù)分析、代碼編寫(xiě)等多個(gè)方面。最后，探討了數(shù)學(xué)建模的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

系統(tǒng)可靠性建模與仿真

基于模型的系統(tǒng)工程(MBSE)正成為高端復(fù)雜裝備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要使能技術(shù)與工具。本書(shū)是一本關(guān)于MBSE建模技術(shù)與模型驅(qū)動(dòng)技術(shù)的專著。本書(shū)在介紹MBSE建模語(yǔ)言、方法與工具等基礎(chǔ)建模知識(shí)的基礎(chǔ)上，對(duì)模型驅(qū)動(dòng)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行探索，建立面向行業(yè)的領(lǐng)域元模型（領(lǐng)域建模語(yǔ)言）的構(gòu)建方法，探索自頂向下的模型驅(qū)動(dòng)正向設(shè)計(jì)策略，這是