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IV析和最优化的一些特殊性质的问题。这三章系统地介绍了最优化的梯度法、随机搜索法、灵敏度微分方程法、广义因数空间法；同时也涉及到最小二乘法、线性和非线性动态规划法以及极大值原理等在分析与设计随动系统中的应用。在设计举例中，较为详细地介绍了用于人造地球卫星陀螺平台控制的数字随动系统、数字半自动随动系统（人机系统）的统计综合方法，以及具有随机参数的随动系统、自适应-对策类型的竞选半自动跟踪系统的最优化方法。这三章更具有工程实际意义。只要对经典控制理论和现代控制理论具有一定的基础知识，再阅读一下本书附录中所介绍的有关知识，那么阅读本书不会有特别的困难。本书名词术语的翻译尽量采用流行的译法和在专业文献中的惯用译法。但由于本书的内容较新，仍有一些名词术语的译法有待统一。原文一些笔误或排版错误，以及作者引用数学工具方面的个别错误，我们在泽校过程中尽量作了更正。对原文个别混用的数学符号〔如拉氏反变换(L)和Z反变换(Z)统用L)在译文中按习惯作了区分。赵周伦同志和孟庆湖同志参加了本书的校对工作。陶化成同志通读了译稿，对一些重要公式作了验证，也更正了一些错误，施闺芳同志审阅了译稿7.5节，特在此表示谢意。由于我们水平有限，翻译中的缺点和错误在所难免，敬请读者批评指正。译者1981年12月绪言作为闭环自动控制系统的随动系统，它在对生产过程和运动对象的控制中，以及在瞄准、跟踪、信号传递和接收等装置中，都占有显著地位。虽然随动系统所解决的问题的特点不尽相同，但它们有一个共性，就是对随意变化的输入过程都能完成其复现功能。输入作用的不确定性，决定了随动系统的设计方法必须考虑这个特点。由于控制系统的统计理论研究的发展，使我们有可能第一、作到完全相符地描述随意的输入作用；第二、对所设计的随动系统能找到评价其品质和提高其效能的方法。同时，现代工业综合设备的随动系统的结构越来越复杂。因此就作者看来，仅采用解析法来研究这些系统会遇到很大、有时甚至无法克服的困难。所以，解决具有复杂动力学特性的随动系统的设计问题，需要利用解析法和数值法相结合的算法，而这些方法又受到一定的算法结构的制约。在算法研究的过程中，随动系统的统计模拟具有重要作用。在许多复杂动力学系统的统计分析法中，我们可以选出数学模拟法（蒙特-卡洛法）°和统计节点法两种方法。数学模拟法已经得到了广泛的应用。这种方法的重要特点是具有研究问题的通用性。就理论而言，这种方法比普通计算方法可计算更多类型的自动系统的统计特性。但是，这个方法也具有严重的缺点，特别是在研究由高阶非线性方程所描述并含有大量相关随机扰动的复杂动力学随动系统时，就更显得不足。统计节点法是以给出定向扰动作用、并能显著地减少实现次数为基础的。在复杂动力学系统的统计研究中，它是最有发展前途的方法之一。在本书中，作者发展了随动系统统计研究的概念。设计这些系统的经验表明.解决系统的分析问题是重要的，也就是为评价●蒙特卡洛法即统计试验法。一一译校注
