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数据驱动的科学和工程—机器学习、动力系统与控制详解—machine learning, dynamical systems, and control
| 著者 | (美)史蒂文·L. 布伦顿(Steven L. Brunton)，(美)J. 内森·库茨(J. Nathan Kutz)著,王占山，施展，刘莹莹译 |
| ISBN | 9787111793557 |
| 中图分类 | TP274,TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| 丛书名 | 工业自动化与智能化丛书 |
| 出版年 | 2026 |
| 页码 | 24,472页 |
| 价格 | ¥159.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
9.5/10
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📝 内容简介
本书基于数据驱动发现，将动力系统的建模、控制、优化和数据方法结合起来构筑知识架构，梳理了机器学习、动力系统和控制之间的内在关系，初步探索了一种数据驱动发现的智能理论和方法。本书的主题涉及应用优化、降维、机器学习、动力学与控制以及降阶方法，从多维度反映了交叉学科研究的特点。
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