评论赠书：力荐《系统仿真基础教程—基于Python语言》图书上市啦
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导读：经用户推荐，由盛立、高朋和王维波编著，经人民邮电出版社出版发行的《系统仿真基础教程——基于Python语言》专业图书上市啦！它是国内首部系统介绍系统仿真基础算法原理和Python编程实现的教材。如果您也是仿真领域图书作者，欢迎联系我们，让更多的读者看到您的创作成果。
一、系统仿真是什么？
系统仿真（system simulation）就是对真实的系统或设想的系统建立模型，针对模型进行实验或计算以获取系统的状态变化信息和响应信息，从而对系统进行分析、验证，或与模型进行交互。
系统仿真由系统、模型和仿真三者构成。系统是被研究的对象，模型是系统特性的描述，仿真就是针对模型进行实验或计算以达到研究原系统特性的目的。
现代的系统仿真大多数都是用计算机实现的，也就是针对系统建立其数学模型，在计算机上通过程序对数学模型进行仿真研究，所以，系统仿真也被称为计算机仿真。
二、为什么要学系统仿真
系统仿真是现代科学技术研究和生产运行不可或缺的一种技术手段，系统仿真技术已经被广泛地应用于各种领域，例如经济系统仿真、电力系统仿真、交通系统仿真、武器系统仿真、化工生产过程仿真等。仿真也被应用于娱乐，例如，虚拟现实游戏就是用仿真技术展现出虚拟世界，并且能通过游戏手柄、三维运动座椅等与操作者交互。
系统仿真技术之所以应用广泛，主要有以下原因。
● 实际系统还处于设计阶段，无法进行物理实验，通过系统仿真可以辅助实际系统设计。例如飞机的设计都需要进行风洞实验确定气动外形，大型化工装置在设计阶段可以通过计算机仿真确定关键参数。
● 系统仿真可以显著减少实验成本。某些实际系统不便于做实验，因为实验成本太高或风险太大，使用仿真系统进行仿真实验就可以有效地降低成本和风险。例如，飞行驾驶仿真系统可以对飞行学员进行初期的培训，还可以模拟出现各种飞行险情，训练飞行员的险情处置操作。
● 系统仿真可以提高决策效率，提前设计决策方案。通过模拟不同的场景和方案，系统仿真能够为决策制定提供数据支持，使决策者能够基于仿真结果做出明智的选择。例如，海啸灾害仿真可以预测海啸波及区域，提前制定防灾害预案。
● 仿真系统可以和实际系统结合，在获取实际系统各种数据的情况下模拟实际系统的运行，从而在计算机上实现对实际系统的高效管理，并能分析历史数据、预测运行趋势，及时发现可能出现的问题并预警，这就是新兴的数字孪生技术。数字孪生技术在工业领域应用广泛，如海上钻井平台的管理、石油炼化装置的管理、电力系统的运行管理等。
● 系统仿真还可以创建实际系统的三维虚拟系统，或创建一个并不实际存在的虚拟系统，人们可以通过视觉、听觉、触觉等传感器与虚拟系统进行交互，例如，虚拟现实游戏、增强现实的宝可梦（Pokemon GO）游戏、苹果公司的Vision Pro混合现实设备等都用到了仿真技术。
系统仿真技术在各行各业都可以找到应用场景，可以说，只要建立了系统的数学模型，就可以对系统进行仿真研究。各种专业的研究者都应该掌握系统仿真技术的基本原理和实现方法，这是如同编程能力一样的研究者基本技能。
如果能将仿真技术应用到自己的研究领域，就可以极大地提高研究效率、拓展研究空间、提高研究成果的说服力。
三、系统仿真专业图书上市啦
由盛立、高朋和王维波编著，经人民邮电出版社出版发行的《系统仿真基础教程——基于Python语言》专业图书上市啦！它是国内首部系统介绍系统仿真基础算法原理和Python编程实现的教材。
它不仅详细介绍了系统仿真的常用基础算法原理，还设计了大量的示例并用Python编程实现仿真。
读者通过这本书能学到系统仿真的算法原理，学会用Python编写程序对常微分方程组、传递函数模型、状态空间模型、结构图模型、计算机采样控制系统等各种形式的系统数学模型进行仿真。
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权威作者团队，保驾护航
本书由中国石油大学（华东）的三位专业教师共同撰写，三位作者在控制理论、故障诊断、系统仿真等领域有着深厚的学术造诣和丰富的教学经验。
他们的精心编写和严格审校确保了本书的高质量和权威性。选择本书，就是选择了一位资深的“导师”来为你的学习之路保驾护航。
内容系统而全面
本书介绍系统仿真的基础算法原理和Python程序实现。理论内容包括系统的数学模型表示、连续时间系统的数值积分法仿真、模型离散化方法、离散时间系统仿真以及采样控制系统仿真等。
书中使用Python作为编程语言，应用NumPy、SciPy、Matplotlib和python-control等第三方库为大量示例编写代码进行仿真，帮助读者掌握算法的程序实现原理并直观地查看仿真结果。
（1）基础：系统仿真概述、Python编程环境搭建、科学计算与数据可视化基础。
介绍系统仿真的概念和基本原理，以及与系统仿真相关的前沿技术的特点和应用，包括虚拟现实、增强现实、混合现实和数字孪生。
介绍Anaconda编程环境的安装和使用、Python编程基础知识，以及基于NumPy、SciPy和Matplotlib的科学计算与数据可视化编程基础，帮助无Python编程基础的读者快速掌握所需Python编程知识。
（2）系统模型：动态系统的模型表示、各种形式的模型之间的转换、非线性模型线性化、系统的结构图模型等。
介绍动态系统各种形式的模型表示，包括微分方程模型、传递函数模型、状态空间模型；介绍各种形式的模型之间的转换、非线性模型线性化等；介绍系统的结构图模型，以及结构图的程序化建模方法。
（3）连续时间系统仿真：连续时间系统的数值积分法仿真，连续时间结构图模型的建模与仿真
介绍欧拉法、二阶龙格-库塔法、四阶龙格-库塔法等经典数值积分算法的原理和应用；介绍仿真算法的稳定性问题和分析方法；介绍含有线性和非线性环节的结构图的建模与数值积分法仿真。
（4）模型离散化和仿真：时域模型的离散化和仿真，传递函数模型的离散化和仿真
介绍线性定常（LTI）状态空间模型的离散化和仿真方法；介绍含有典型非线性环节的结构图的建模仿真方法；介绍基于替换法、根匹配法、频域离散相似法的传递函数模型的离散化与仿真方法。
（5）采样控制系统仿真：计算机采样控制系统仿真原理，PID控制算法，延迟环节的处理
介绍计算机采样控制系统仿真原理；介绍PID控制算法；介绍带PID控制器的计算机采样控制系统仿真；介绍纯延迟环节的模型表示和仿真处理方法。
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本书理论与示例紧密结合，所有示例均提供完整的Python代码。
通过使用JupyterLab编程环境，你可以边学边练，亲自编写和运行程序，深入理解算法与程序实现原理。这种代码驱动的学习方式，不仅让你的理论知识更加扎实，还能显著提升你的实践能力和问题解决能力。
丰富教学材料，助力高效学习
本书提供了教学大纲、各章节教学PPT课件、各章练习题的答案程序和详细文档，方便教师授课和组织教学活动。
同时，也为自学者准备了全书示例程序的源代码、各章练习题的答案和详细文档。这些丰富的教学材料将助你轻松自学，掌握系统仿真的精髓。无论你是在校学生还是在职工程师，都能从中找到适合自己的学习路径。
结语
别再犹豫！无论是作为高等院校系统仿真相关课程的理想教材，还是自学路上的良师益友，《系统仿真基础教程——基于Python语言》都将是你不可或缺的知识伙伴。
阅读这本书，你将不仅掌握系统仿真的技能和方法，更能培养出独立思考和解决问题的能力，为未来的学术研究与职业发展打下坚实的基础！
欢迎读者加入系统仿真技术交流群！
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