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订阅关于控制之美(卷2)——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器的评论:
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2 有用 头像不是本人 2024-03-24 07:57:30 北京
最优控制的部分讲解细致,介绍的方法全面,其中思路对于理解强化学习中的一些概念也有帮助。 卡尔曼滤波的部分选择数据融合作为切入点,将后验估计视作先验估计和测量估计的线性组合,使后验估计协方差(的迹)最小的系数就是卡尔曼增益。 书中略去了变分法、更一般形式的卡尔曼滤波等内容,作为工科教材是合理的取舍。
0 有用 凌大侠 2024-06-21 16:23:19 湖北
对LQR、MPC、卡尔曼滤波有了一些新的认识,关于向量矩阵的求导也是后续章节公式推导的数学基础
1 有用 Friday 2024-01-12 11:47:49 陕西
卡尔曼滤波没有维持前两章的质量。
2 有用 拉里 2024-02-17 15:28:55 安徽
之前读过卷1,寒假三天速通了卷2。 二三四章写的很好,导向明确,注重细节,可以让任何背景的读者迅速上手。 五六章稍稍单薄,有点撑不起卷2最优化控制MPC与卡尔曼滤波器这个名字。 总的来说给五分,期待更多青年学者的知识产出和著作。
7 有用 🍃🌱☘️🍀🌿🌳 2023-10-13 00:38:03 浙江
我认为控制之美这个系列的书籍真正意义在于两点:1.方便那些原本就学过控制的人快速捡起以前学过但忘记的知识。2.让完全不懂控制但是想对此有一些粗略了解的人感受控制理论的魅力。那些真正想熟练掌握控制理论的同学还是得老老实实一步一个脚印为好。但无论如何这都是一本好书,毕竟有人愿意将自己的知识用人话讲出来是难能可贵的。
0 有用 凌大侠 2024-06-21 16:23:19 湖北
对LQR、MPC、卡尔曼滤波有了一些新的认识,关于向量矩阵的求导也是后续章节公式推导的数学基础
2 有用 头像不是本人 2024-03-24 07:57:30 北京
最优控制的部分讲解细致,介绍的方法全面,其中思路对于理解强化学习中的一些概念也有帮助。 卡尔曼滤波的部分选择数据融合作为切入点,将后验估计视作先验估计和测量估计的线性组合,使后验估计协方差(的迹)最小的系数就是卡尔曼增益。 书中略去了变分法、更一般形式的卡尔曼滤波等内容,作为工科教材是合理的取舍。
2 有用 拉里 2024-02-17 15:28:55 安徽
之前读过卷1,寒假三天速通了卷2。 二三四章写的很好,导向明确,注重细节,可以让任何背景的读者迅速上手。 五六章稍稍单薄,有点撑不起卷2最优化控制MPC与卡尔曼滤波器这个名字。 总的来说给五分,期待更多青年学者的知识产出和著作。
1 有用 Friday 2024-01-12 11:47:49 陕西
卡尔曼滤波没有维持前两章的质量。
0 有用 singk 2023-12-19 12:22:01 北京
粗略读了一遍,竟有几次灵魂快感🙂