Изложены основы теории и пути практического применения методов анализа и синтеза систем автоматического управления, содержащих переменные параметры и находящихся под воздействием как детерминированных, так и случайных сигналов, а также вероятностный подход к решению задач робастного управления.
Рассматриваются современные методы исследования стохастических систем, основанные на проекционной аппроксимации математических моделей систем с применением техники матричных операторов и вопросы применения нейрокомпьютеров в системах управления.
Подробно рассмотрены вопросы описания сигналов и линейных нестационарных систем с использованием вейвлетов.
Для научных работников, специалистов в области теории автоматического управления и математического моделирования, для преподавателей и студентов соответствующих специальностей.