0.1 模型降阶的基本思想 1
0.2 模型降阶的基本方法 4
第1章 矩阵分解和矩阵方程 8
1.1 矩阵分解 8
1.1.1 QR分解 8
1.1.2 LU分解 11
1.1.3 SVD分解 16
1.2 矩阵方程 18
1.2.1 Kronecker积 18
1.2.2 Sylvester方程 19
1.2.3 方程求解方法 21
第2章 输入输出系统特征 30
2.1 系统的概念 30
2.1.1 系统描述与实现 30
2.1.2 可控性与可观性 36
2.2 系统的范数 40
2.2.1 H2和H∞范数 40
2.2.2 Hankel范数 46
2.3 系统的稳定性 49
2.4 系统的无源性 51
第3章 渐近波形估计模型降阶方法 61
3.1 基本过程 61
3.1.1 矩的概念和计算 61
3.1.2 传递函数的Padé逼近 65
3.1.3 系统的降阶过程 67
3.2 矩匹配定理 70
3.3 典型系统应用 74
3.3.1 线性时不变系统 74
3.3.2 传输线系统 79
第4章 Arnoldi和Lanczos模型降阶方法 86
4.1 正交化过程 86
4.1.1 Arnoldi过程 86
4.1.2 Lanczos过程 89
4.2 Arnoldi降阶方法 93
4.2.1 基本降阶过程 93
4.2.2 误差估计和稳定性 95
4.2.3 块Arnoldi算法 100
4.3 Lancos降阶方法 101
4.3.1 基本降阶过程 102
4.3.2 误差估计 104
4.3.3 稳定的降阶过程 106
第5章 Krylov子空间模型降阶方法 109
5.1 基本降阶过程 109
5.1.1 Krylov子空间 109
5.1.2 插值函数 116
5.1.3 切线插值方法 120
5.2 保持系统性质的降阶方法 124
5.2.1 双线性变换方法 124
5.2.2 交替Krylov子空间方法 128
5.2.3 PRIMA算法 131
5.2.4 SPRIM算法 132
5.3 二阶系统与高阶系统的降阶方法 136
5.3.1 二阶系统的Krylov子空间方法 136
5.3.2 二阶系统的二重Krylov子空间方法 144
5.3.3 高阶系统的降阶方法 149
5.3.4 线性电路系统的应用 152
第6章 多点拟合模型降阶方法 156
6.1 线性系统的降阶方法 156
6.1.1 单输入单输出系统 156
6.1.2 多输入多输出系统 159
6.2 非线性系统的降阶方法 162
6.2.1 线性化和二次化过程 162
6.2.2 多点拟合降阶 168
6.2.3 性质分析 172
第7章 正交分解模型降阶方法 182
7.1 时间域正交多项式降阶方法 182
7.1.1 Chebyshev多项式降阶 182
7.1.2 Laguerre多项式降阶 186
7.2 Laguerre-SVD降阶方法 188
7.2.1 传递函数正交分解 188
7.2.2 频率域Laguerre多项式正交分解 191
7.3 本征正交分解降阶方法 200
7.3.1 本征正交分解 200
7.3.2 基本降阶过程 203
7.3.3 误差估计和稳定性 204
第8章 平衡截断模型降阶方法 211
8.1 基本降阶方法 211
8.1.1 平衡截断过程 211
8.1.2 平衡变换构造 216
8.1.3 误差估计和稳定性 217
8.2 SVD分解和频率加权降阶方法 224
8.2.1 SVD分解截断降阶 224
8.2.2 频率加权截断降阶 228
8.3 阶系统和离散系统的降阶方法 237
8.3.1 二阶系统情形 237
8.3.2 离散系统情形 241
第9章 积分全等变换和最优化模型降阶方法 243
9.1 积分全等变换降阶方法 243
9.1.1 常系数系统 243
9.1.2 变系数系统 256
9.2 最优化降阶方法 265
9.2.1 基本思想 265
9.2.2 最优Hankel范数逼近 266
9.2.3 频率加权最优Hankel范数逼近 274
9.2.4 拟凸优化逼近 279
第10章 特殊系统的模型降阶方法 284
10.1 双线性系统的降阶方法 284
10.1.1 双线性化过程 284
10.1.2 多重Arnoldi降阶 286
10.1.3 平衡截断降阶 289
10.2 耦合系统的降阶方法 295
10.2.1 归一化系统降阶 295
10.2.2 保结构系统降阶 302
10.3 定常系统的降阶方法 307
10.3.1 单变量参数系统 307
10.3.2 多变量无参数系统 314
10.4 偏微分系统的降阶方法 324
10.4.1 Fourier分解降阶 324
10.4.2 系统分解降阶 326
参考文献 334