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| 編輯推薦： |
关于怎样把机械元件和电器元件组成稳定的、具有特定性能的自动控制系统，关于怎样用统计方法研究信息的传递和加工等方面的讨论，这本书对于自动控制、通讯工程、计算技术等方面有关的科学工作者有重要参考价值。
如何应用控制论来研究人的神经和大脑的活动，研究生物的适应和生殖机制，本书对生理学、心理学、医学工作者有参考价值。
关于本书诞生过程的历史叙述，对如何发展边缘学科，有一定的方法论上的意义。
作者关于物理学上重要发现的历史叙述，对于后人掌握科研方向有重要启迪意义。
作者在1961年第二版增加的机器学习的内容，对于今天人工智能的研究仍然具有前瞻性的指导作用。
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| 內容簡介： |
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这是一本阐述控制论的理论和它在各方面应用的综合性、概论性的书。作者维纳是控制论的创始人之一，他就是通过本书奠定了“控制论”这门新兴学科的基础。书中关于怎样把机械元件和电器元件组成稳定的、具有特定性能的自动控制系统，关于怎样用统计方法研究信息的传递和加工等方面的讨论，对于自动控制、通讯工程、计算技术等方面有关的科学工作者有重要参考价值。
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| 關於作者： |
诺伯特·维纳（1894—1964），美国应用数学家，控制论创始人。维纳在其50年的科学生涯中，先后涉足哲学、数学、物理学和工程学，最后转向生物学，在各个领域中都取得了丰硕成果，是一位多才多艺和学识渊博的科学巨人。他一生发表论文240多篇，著作14本。主要著作有《控制论》(1948)、《人有人的用处》（1950）、《维纳选集》(1964)和《维纳数学论文集》(1980)等。
译者：王俊毅
中国科学技术大学电子物理专业硕士，电子科技大学高能电子研究所博士毕业，曾任浙江大学无线电系副教授。
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| 目錄：
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第一部分
引言
I 牛顿与伯格森时代
II 群与统计力学
III 时间序列、信息与通讯
IV 反馈与振荡
V 计算机与神经系统
VI 格式塔与普遍性
VII 控制论与精神病
VIII 信息、语言与社会
第二部分补充章节1961
IX 关于学习与自我复制机器
X 脑电波及自组织系统
索引
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| 內容試閱：
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当我在13年前写作《控制论》的第一版时，由于一些困难的限制，结果低级的印刷错误成堆，也有内容方面的错误。今天，我相信重新审视控制论这本书的时候到了。我们不但要以将来有一天会实行它包含的计划这一角度来审视它，同时也要把控制论作为一门当今的科学。因此，我利用这个机会对本书做一些必要的修改，把这个课题在眼下的广泛进展介绍给我的读者们，同时还介绍第一版发行以来出现的新的有关思考模式。
如果一个新的科学课题具有真正的生命力，人们对它的兴趣必然也应该随着时间跟着它转移。当我第一次写作《控制论》的时候，我发现阐述自己观点的主要障碍是，统计信息及控制理论的概念对于当时的主流学术界是全新的，甚至可能是令人震惊的。今天，对于通讯工程师和自动控制设计师来说，这些已变成了如此熟悉的一个工具，以至于我必须警惕的主要危险变成了，本书可能显得平庸且过时了。在工程设计和生物学领域，反馈的概念已经完整地建立了，信息的作用及其测量与传输，对于工程师、生理学家、心理学家和社会学家来说，构成了一门完整的学科。本书第一版仅仅略加提及的自动机，已经自己发展起来，同时，我不但在本书而且在它的有名的小姊妹篇《人对人类的利用》【1】中，所警示的由此产生的社会危险，已经从地平线上高高升起。
于是理所应当的，控制论学者应该转向新的领域，并且把大部分注意力转到过去十年发展起来的新思想上去。简单的线性反馈，它的研究在唤醒科学家们去研究控制论时，曾经是多么的重要，如今它看起来比人们第一次看到它时，远非那么简单同时远非那么线性。事实上，在电路理论的早期，电路网络的系统分析处理没有超越电阻、电容和电感的线性连接。这意味着，整个课题使用信息传输的谐波分析、信息所通过的电路的阻抗、导纳、电压比来描述就足够了。
在《控制论》出版之前很久，人们意识到非线性电路（例如我们在许多放大器、稳压器、滤波器等等见到的）的研究不容易套进前面所说的框架中。于是，由于需要一种更好的方法，人们做了许多尝试把旧电工学的线性表述大大扩展，直至新型器件可以自然地得到描述。
当我在1920年前后来到麻省理工学院时，人们一般都用这样的模式来研究非线性器件，即寻找阻抗概念的一种直接推广，既描述线性系统，又描述非线性系统。其结果就是非线性电工学的研究进入这样的一种状态，它可以和托勒密的天文学系统的最后阶段相比较，在这个天文学系统中，行星轮曾经堆叠在行星轮上，修正堆叠在修正之上，直到形成一个无限巨大的补丁结构，最终由于其重量而坍塌。
作为类比，哥白尼系统出自于筋疲力尽的托勒密系统的沉船残骸，哥白尼使用简单而自然的日心说来描述天体的运动，放弃了复杂而含混不清的托勒密地心说；同样，非线性系统和结构的研究，无论是电的还是机械的，也无论是自然的还是人工的，都需要一个崭新独立的起点。我在我的《随机理论中的非线性问题》【1】这本书中，尝试着提出一种新的方法。原来，当我们考虑非线性现象时，处理线性现象时具有压倒重要性的三角分析不再能沿用。这里有一个清晰的数学原因。电路现象像很多物理现象一样，是对时间原点的平移具有不变性的。一个物理实验如果我们从正午开始，到2点它将达到某一个阶段；那么如果我们从12点15分开始，到2点15分这个实验也将达到相同的阶段。物理定律就这样遵循着时间平移的不变性。
牛顿与伯格森时代
有一首每个德国儿童都熟悉的小赞美诗或歌，它是这样的：
你知道有多少个小星星
在蓝色的苍穹上？
你知道在全地上有多少云彩散开吗？
耶和华神数点他们，使他在众人中不缺一人。
W·Hey
在英语中这样说：“你知道有多少星星站在天空的蓝色帐篷里吗？你知道世界上有多少云彩飘过？主耶和华已经数点它们，叫它们中间一个也不缺。”
对于哲学家和科学史学家来说，这首小歌有一个有趣的主题，因为它把两门科学并排放在一起，这两门科学有一个相似之处，那就是关于我们头顶的天空，但在几乎所有其他方面都极端地不同。天文学是最古老的科学，而气象学则是最年轻的一门学科。人们更熟悉的天文现象可以预测好几个世纪，而准确预报明天的天气通常并不容易，在许多地方确实非常粗糙。
回到这首诗，第一个问题的答案是，在一定的限制下，我们确实知道有多少星星。首先，除了一些双星和变星的次要的不确定性外，
一颗恒星是一个确定的物体，非常适合计数和编目；如果一个人类的恒星“目录”——我们这样称呼这些编目——不收录强度小于某个量级的恒星，那么对于我们来说，一个神的恒星“目录”收录更远的恒星想法就没有什么太令人反感的了。
另一方面，如果你让气象学家给你一个类似的云的“目录”，他可能会当着你的面笑，或者他可能会耐心地解释说，在所有气象学语言中没有云这样的东西，被定义为具有准永久标记的物体；如果有的话，他既没有手段计数，事实上也没有兴趣计数。一个喜欢拓扑学的气象学家也许可以把云定义为一个相连的空间区域，其中固态或液态的水分含量的密度超过一定量，但这个定义对任何人来说都没有丝毫价值，最多只能代表一种极为过渡的状态。真正让气象学家关心的是一些统计叙述，比如“波士顿：1950年1月17日：天空38%阴天：卷云”。
当然，天文学中有一个分支研究所谓的宇宙气象学：研究星系、星云和星团及其统计数据，例如钱德拉塞卡所研究的，但这是一个非常年轻的天文学分支，比气象学本身还年轻，是古典天文学传统之外的东西。这个传统，除了它纯粹的分类“目录”方面，最初是关注太阳系而不是固定恒星的世界。太阳系的天文学主要与哥白尼、开普勒、伽利略和牛顿的名字联系在一起，是现代物理学的奶妈。
这确实是一门理想的简单科学。甚至在任何合乎需要的动力学理论存在之前，甚至早在巴比伦人时期，人们就认识到日食是以有规律的可预测周期发生的。随着时间的推移，日食会前后延伸。人们认识到，用恒星在其轨道上的运动来衡量时间本身比用任何其他方法都要好。太阳系中所有事件的模式都是一个轮子或一系列轮子的旋转，无论是托勒密的本轮理论还是哥白尼的轨道理论，在任何这样的理论中，未来都是以一种方式重复过去。球体的音乐是回文【1】：天文学的书读起来朝前与向后是一致的。除了最初的位置和方向外，
一个向前转动的太阳分仪的运动和一个向后转动的没有区别。最后，当牛顿把这一切简化为一组正式的假设和一个封闭的力学时，这个力学的基本定律并没有因为时间变量t变成它的负值而改变。
因此，如果我们要拍摄一张行星的动态照片，加快速度以显示一幅可感知的活动图片，并将电影倒过来播放，那么它仍然可能是一张符合牛顿力学的行星图片。另一方面，如果我们拍一张雷暴云层湍流的动态照片，并将其反放，那看起来就完全错了，我们会看到下降气流在我们预期上升气流的地方，湍流在纹理上变得粗糙，闪电通常在云的变化之前而不是跟随它，等等。
造成这些差异的天文学和气象学的情况之间有什么区别，特别是天文时间的表观可逆性和气象时间的表观不可逆性之间的区别？首先，气象系统是一个包含大量近似相等的粒子的系统，其中一些粒子彼此之间的耦合非常紧密，而太阳宇宙的天文系统只包含相对较少的粒子，粒子的大小差异很大，彼此之间的耦合非常松散以致二阶耦合效应并没有改变我们观察到的图像的一般方面，而非常高阶的耦合效应是完全可以忽略的。行星运动的条件比我们在实验室里所能做的任何物理实验都更适合于孤立某一组有限的力。与它们之间的距离相比，行星，甚至太阳，都非常接近一些点。与行星所遭受的弹性和塑性变形相比，它们或者非常接近刚体，或者在它们不是刚体的情况下，就其中心的相对运动而言，它们的内力无论如何都是相对不重要的。它们运动的空间几乎完全不存在阻碍物质；在它们的相互吸引中，它们的质量可以被认为是非常接近于位于它们的中心并且是恒定不变的。万有引力定律与平方反比定律的偏离极小。太阳系天体的位置、速度和质量在任何时候都是众所周知的，对它们未来和过去位置的计算，虽然细节上不容易，但原则上是简单而精确的。另一方面，在气象学中，有关粒子的数量是如此巨大。
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