如何使用动态规划法解决连续系统中的最优控制问题？请结合贝尔曼原理给出详细的解题步骤。

为了深入了解动态规划法在解决连续系统最优控制问题中的应用，推荐参考《动态规划法：多级决策与最优控制》一书。在这本书中，你将找到丰富的案例分析和理论支持，直接关联到你的问题。

参考资源链接：[动态规划法：多级决策与最优控制](https://wenku.csdn.net/doc/1p5hcrqmyc?spm=1055.2569.3001.10343)

连续系统中的最优控制问题通常可以通过建立相应的状态方程来描述，这个方程包含了状态变量、控制变量以及时间。动态规划法在这里的应用基于贝尔曼的最优性原理，该原理指出，一个问题的最优解包含其子问题的最优解。
具体步骤如下：
1. 定义状态变量和控制变量，明确系统动态模型，通常是微分方程的形式。
2. 建立最优性准则，即贝尔曼方程，它将问题转化为寻找状态空间中的最优函数。
3. 使用离散逼近技术，将连续系统问题离散化，形成一个近似的动态规划问题。
4. 应用多级决策过程，从最终状态开始逆向思考，逐步向初始状态回溯，每个决策点选择最优控制策略。
5. 进行递推计算，通过迭代更新状态值函数，直到找到满足最优性准则的控制策略。
6. 验证并求解边界条件，确保得到的解满足问题的全部约束。
这个过程中，记忆化技术（存储已解决的子问题结果）是提高计算效率的关键。
解决完当前问题后，为了更全面地掌握动态规划法在最优控制中的应用，建议继续学习《动态规划法：多级决策与最优控制》中关于路径优化、多目标控制以及不确定系统控制的高级内容。

参考资源链接：[动态规划法：多级决策与最优控制](https://wenku.csdn.net/doc/1p5hcrqmyc?spm=1055.2569.3001.10343)