model predictive control theory, computation, and design

### 回答1：
模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）理论、计算和设计是控制工程领域的重要研究方向。MPC是一种先进的控制方法，其基本思想是根据系统的动力学模型，在每次控制周期中通过对未来一段时间的状态和输入进行优化，从而实现对系统的控制。

模型预测控制理论研究了MPC方法的基本原理和数学基础。该理论主要涉及多个方面，包括系统建模、模型预测、优化理论等。通过建立系统的数学模型，可以将系统的动力学特性转化为数学方程，从而提供模型预测控制中所需的状态和输入信息。模型预测控制通过预测状态和输入的未来发展，以及对控制目标的优化，可以实现对系统的精确控制。

模型预测控制计算指的是基于模型预测控制理论进行系统计算的方法。这涉及到数值计算、优化算法和计算机仿真等技术。模型预测控制计算需要对系统的模型进行数值求解，通过建立状态估计和控制输入优化模型，从而实现对控制策略的计算和调整。

模型预测控制的设计是将模型预测控制方法应用于实际系统的过程。设计的目标是通过选择合适的系统模型和控制算法，实现系统的稳定性和性能要求。在设计过程中，需要选择适当的系统模型和参数，确定控制优化目标和约束条件，并选择合适的优化算法进行控制策略的计算。

总而言之，模型预测控制理论、计算和设计是控制工程领域中研究和应用广泛的控制方法。通过研究MPC的基本原理、进行计算和设计，可以实现对复杂系统的精确控制和优化。

### 回答2：
模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）理论是一种在控制系统中应用的高级控制方法。它基于数学模型对系统的未来行为进行预测，并根据所得的预测结果进行控制决策。MPC可以应用于各种不确定的、非线性的和多变量的系统。

在MPC中，计算是一个关键的环节。MPC需要通过求解一个最优化问题来确定最佳的控制决策。这个最优化问题通常是一个非线性、有约束的优化问题，需要使用高效的计算方法进行求解。由于求解这个问题的复杂性，MPC方法在以前很难实现实时控制。然而，随着计算机计算能力的增强，以及优化算法的改进，MPC已经成为了一个广泛应用的控制方法。

在设计MPC控制器时，需要选择合适的模型、性能指标和约束条件。模型可以是线性的或非线性的，可以是定常的或动态的。性能指标用于度量控制系统的性能，通常包括稳定性、响应速度和鲁棒性等方面。约束条件用于限制系统的行为，例如，约束控制系统的输出或操作变量在一定范围内。

MPC方法的设计过程包括模型识别、性能指标选择、约束条件定义和优化问题的求解。通过对实际系统进行实验或建模，可以得到系统的数学模型。根据系统的特点和需求，选择合适的性能指标和约束条件。然后，使用优化算法求解最优化问题，确定最佳的控制决策。最后，将这些控制决策转化为实际的控制信号，实现对系统的控制。

总之，模型预测控制理论包括了计算和设计两个主要方面。计算方面主要涉及优化算法和复杂计算问题的求解，而设计方面需要选择合适的模型、性能指标和约束条件。通过合理的计算和设计，MPC可以实现对复杂系统的高效控制。