數值例子的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

分岔問題及其計算方法

為了解決數值例子的問題，作者武際可黃克服 這樣論述：

分岔問題是實質非線性問題。隨著非線性問題被數學、物理、力學、氣象、地球科學、生物學等自然科學以及經濟、心理等社會科學日益關注，分岔問題也得到更多的注意。《分岔問題及其計算方法》是作者及他們的學生在這一領域經過二十多年的研究成果的總結。 　　 《分岔問題及其計算方法》共分五章，討論了非線性系統的等價類、穩定性、局部和全域分岔、靜分岔與Hopf分岔等問題，並且討論了這些問題的數值計算方法。作為算例，給出了一些重要實際問題的計算結果。 　　 《分岔問題及其計算方法》可以作為大學力學、數學、物理等專業的教師、研究生和大學生的參考書。 緒論 分岔的概述 0．1 從一個例子說起 0．2

形形色色的分岔現象 0．3 分岔現象研究的過去和將來 第1章 動力系統的分岔 1．1 動力系統 1．1．1 動力系統的定義 1．1．2 微分動力系統所確定的流 1．1．3 隨參數變化的動力系統 1．2 動力系統的等價和等價類 1．2．1 動力系統的等價 1．2．2 在奇點鄰近線性動力系統的等價類 1．2．3 非線性系統在奇點鄰近的等價 1．2．4 非自治系統的等價 1．2．5 動力系統的穩定性 1．2．6 對線性非自治系統非週期係數的討論 1．3 什麼是分岔 1．3．1 分岔的定義 1．3．2 中心流形 1．3．3 若干例子 第2章 分岔的性質 2．1 平衡解的靜分岔和霍普夫分岔 2．1．

1 靜分岔 2．1．2 靜分岔的兩個定義的等價性 2．1．3 霍普夫分岔定理 2．2 動力系統的全域分岔 2．2．1 動力系統的全域分岔的定義 2．2．2 動力系統的結構穩定性 2．2．3 同宿和異宿軌道 2．2．4 洛倫茲方程 2．3 拓撲度的理論及其在分岔問題中的應用 2．3．1 拓撲度 2．3．2 向量場的拓撲度 2．3．3 向量場的拓撲度在平面上的應用 第3章 弧長法 3．1 弧長法的定義 3．1．1 靜力分析中的弧長法 3．1．2 求解動力系統的偽弧長法 3．2 求解非線性方程組的兩種數值方法 3．2．1 同倫演算法 3．2．2 單純形演算法 3．3 計算週期解的弧長法 3．4 分

岔問題數值方法的一般討論 3．4．1 擴展運算元的方法 3．4．2 Lyapunov-Schmidt方法 3．5 運算元方程的弧長方法 第4章 平衡解靜分岔的計算 4．1 分岔點的判斷與計算 4．2 分岔方向的尋求 4．2．1 確定分岔方向的基本考慮 4．2．2 確定近似分岔方向的一個定理 4．2．3 近似分岔方向的收斂性 4．2．4 計算方案 4．3 數值例子 4．4 分岔問題的簡化 4．4．1 一般討論 4．4．2 旋轉殼的穩定性分析 第5章 霍普夫分岔的數值方法及閉軌追蹤 5．1 週期函數的插值 5．1．1 插值的一般考慮 5．1．2 週期函數的厄米特插值和樣條函數插值 5．2 霍普

夫分岔點的確定 5．2．1 特徵值的變換 5．2．2 冪反覆運算演算法 5．2．3 霍普夫分岔點的精確定位 5．3 週期解的追蹤 5．3．1 週期解所滿足的條件 5．3．2 初始值的確定 5．4 若干算例 5．5 同宿與異宿軌道的尋求 參考文獻

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減碳政策下永續生產庫存模型之研究

為了解決數值例子的問題，作者潘嘉亮 這樣論述：

碳限額與交易和碳稅是許多國家普遍且重要的碳減排政策。此外，通過對綠色技術的專項資本投資，可以有效減少商業活動的碳排放。然而，這種資本投資成本較高，並非所有企業都能負擔得起。因此，如果供應鏈的所有成員都同意分享對設施的投資，則供應鏈可以減少碳排放並產生更多利潤。在碳限額與交易和碳稅政策下，本論文首先提出了一種生產庫存模型，其中集成供應鏈中的買方和賣方同意共同投資資金以減少碳排放。我們計劃整合生產、交付、補貨和技術以減少碳排放，從而使供應鏈系統的總利潤最大化。為了更好的探討模型的真實性，同步研究了考慮碳減排技術的具有價格和廣告依賴需求的可持續生產-庫存模型。目的是在各種碳排放政策下確定最優合適的

定價、廣告、生產、庫存和資本投資決策，以最大化多階段供應鏈系統的聯合總利潤。給出了各種理論結果和算法來驗證並獲得問題的最優解。進一步通過數值算例對模型進行了驗證，並分析了參數變化的穩健性檢驗。最後，從數值例子中得出了對決策者的一些管理意義。

隨機脈衝系統的分析與控制

為了解決數值例子的問題，作者申麗娟孫繼濤 這樣論述：

本文主要研究隨機脈衝系統解的存在專享性及可控性，第二章討論隨機脈衝系統解的存在專享性，第三，四章研究幾類隨機系統的可控性，第五章給出了隨機脈衝系統p-階指數穩定的一些結果。

發展由單步至多步的動態概率品質預測模型

為了解決數值例子的問題，作者黃世傑 這樣論述：

在競爭激烈的市場中，爲了保證產品的品質，工廠的品質監控是迫切且必須的。大型化工廠具有複雜的特性如：非線性、慢動態和不確定性的特點。過去，已經開發了很多品質監控模型，但它們只提供當下時刻品質質量。由於化工程序規模較大，過程的內在動態特性非常明顯。當故障發生時，它不會瞬間影響過程，但會在幾個時間點後做出反應。因此，無法通過測量或預測當前時間的品質來識干擾的影響。待產品生產完畢後才發現次產品時，再修復流程已為時已晚。品質監控的核心目的是希望得以儘早發現當前運行過程的任何問題。然而，傳統方法並不關心在任何干擾顯著影響過程之前的早期檢測。此外，為了使產品的品質更加一致和穩定，預測模型從中扮演者非常重要

的角色，為反饋控制提供潛在問題的預警，以達到更好的控制性能。然而，在化工程序中，標記數據的獲取通常既昂貴又耗時，通常只能在透過實驗室分析才得以獲取品質變量。因此，品質數據的稀缺導致難以建立可靠的預測模型。針對品質稀缺問題，本文針對不同的情況分別提出了兩種解決方案。在第一個主題中，爲了滿足動態市場的需求，製造商傾向於生產多級產品。由於多級產品可能來自同一條生產線，它們可能具有相似的過程內在信息。因此，提出了一種基於遷移學習的半監督動態非線性，超前預測模型，稱為半監督潛在高斯混合非線性狀態空間模型（Semi-supervised Latent Gaussian Mixture Nonlinear

State Space Model, S2-LGMNSSM）。通過利用來自源域的知識轉移至目標域以增强目標域的信息進而來提高模型的韌性和精度。為了處理丟失的品質數據，經過設計與訓練的插補網絡將用於估算丟失的數據，為在線預測期間提供品質估計。 另外，S2-LGMNSSM 可以從潛在空間中的源動態數據和目標動態數據中提取共同特徵；並將源域的特徵轉移到目標域。與普通的變分自編碼器不同，S2-LGMNSSM的先驗分佈設置為高斯混合模型而不是單位高斯分佈，以便區分目標和源數據的特殊動態特性。在第二個主題中，基於歷史正常和異常數據，提出了一種預測監測品質的多步預測系統。多步預測系統由動態模型（Multi-

step Nonlinear State Space Model, Multi-NSSM）和轉換模型（Regression Variational Autoencoder, Reg-VAE）組成。 Multi-NSSM是通過容易測量的變量所建立的，以學習操作變量、過程輸入變量和過程輸出變量之間的動態關係。並利用Multi-NSSM預測過程輸出變量的未來趨勢。 Reg-VAE則是由難以測量的主要變量建立，用於捕捉過程輸出變量與主要品質變量之間的關係；它可以通過轉換預測的過程輸出變量來推斷主要品質變量的未來趨勢。程序的內在信息可以透過將過去的輸入過程數據和輸出過程數據從觀察空間映射到潛在空間獲得並

保留其動態信息用於預測品質的未來趨勢，從而實現預警。最後，數值例子與工業例子將會用於驗證S2-LGMNSSM 和多步預測系統 (Multi-NSSM & Reg-VAE) 的有效性。