说起来，控制论是三大论的其一，另两个是信息论和系统论，这三大论在很早之前就接触过，是整体论科学的基础，或者说系统科学的基础。
系统论是基础，将研究对象视为一个整体，然后通过与外界的接口进行控制和分析，控制就是通过接口满足对系统特定状态的维持，信息论则是衡量系统内部复杂性的依据。本来以为这些东西是很自然的，但是好像并非如此，看见很多人在那毫无理由的推崇，然后想起来学习控制工程时候的回忆了，好像这些东西确实很复杂，一般的理科大学生也会感觉棘手。只是经过耳濡目染，就渐渐发现了规律，不再陌生了。
其实这一套东西就是微分方程组的工程应用，将系统拆解为微分方程的各个组成部分，然后获得系统方程，对方程进行求解或者分析，就获得了解的性质，系统的稳定性，可解性，解的周期性。
关键的部分在于转化，将实际的系统抽象为数学对象，再将计算后得出的结果作为调节系统的手段，然后分析并减小误差，形成闭环。这方面的内容似乎是比较高深的科技，比如机器人，自动化，制导，追踪之类的，可能这就是比较硬核的智能化机器，而机器学习，图像识别，模式匹配则是偏向软件的智能化机器。显然前者更加可靠，后者则更加方便，分别应用于不同的场景。生活中常见的就是后者，计算机，摄像头，软件，执行器，就组成了一个智能化机器。
不过，这些东西终究也只是一套理论，想要学会还是比较容易的。去年看的现代控制理论，还是有些印象的。
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