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好的，这是一份关于一本名为《宽带无线数字通信》的图书的详细内容简介，但其中不包含该书本身的任何内容，旨在描述一个其他主题的图书。 --- 《深度学习在复杂系统建模中的前沿应用》图书简介 作者： 张伟 / 李明 / 王芳（虚拟） 出版社： 华夏科技出版社 出版年份： 2024年 页数： 680页 定价： 188.00元 内容概要 本书聚焦于当前人工智能领域最热门且最具挑战性的分支之一：利用深度学习技术对高度非线性、动态变化的复杂系统进行精确建模、预测与优化。在全球科学研究和工程实践对“理解涌现现象”的需求日益增长的背景下，本书提供了一套系统、前沿且极具操作性的理论框架与实践指南。 本书的撰写团队由来自系统科学、应用数学以及顶级人工智能实验室的资深研究人员组成，他们深刻理解传统建模方法（如微分方程组、有限元分析）在面对大规模、高维、信息不完备的复杂系统时的局限性，并致力于展示深度神经网络如何克服这些限制。 核心章节与技术亮点 全书结构严谨，分为四个主要部分，共计十五章，循序渐进地引导读者从理论基础迈向尖端应用。 第一部分：复杂系统与深度学习的基础融合（第1-4章） 本部分首先为读者建立必要的理论基础。我们不会探讨传统的通信原理或信号处理方法，而是着重于复杂性科学的核心概念，包括混沌理论、耗散结构、自组织临界性以及网络拓扑结构对系统整体行为的决定性影响。 第1章：复杂性科学的范式转变： 阐述从还原论到涌现论的思维转变，并介绍了复杂系统建模面临的“维度灾难”与“时空尺度不匹配”问题。 第2章：深度学习模型综述与适用性分析： 详细对比了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）以及Transformer架构在处理非欧几里得数据和序列依赖数据上的优势与局限。特别强调了物理信息神经网络（PINNs）的原理，它如何将物理定律嵌入到损失函数中，确保模型结果符合已知的守恒定律，这对于工程系统至关重要。 第3章：时序动力学建模的挑战： 深入分析了高频时间序列数据中的噪声过滤、奇异点检测以及长期依赖性捕获的难题。 第4章：数据驱动与模型驱动的桥梁： 探讨了如何有效地结合历史观测数据与先验的系统模型知识，构建混合驱动的预测框架。 第二部分：前沿网络架构与动态系统表征（第5-8章） 本部分是全书的技术核心，详细介绍了专门为处理复杂动力学系统而设计的深度学习架构。重点在于如何用神经网络来高效地学习系统的“相空间轨迹”和“不变流形”。 第5章：神经常微分方程（Neural ODEs）与连续时间建模： 阐述了如何利用连续深层网络来替代传统的离散时间步迭代，实现对系统演化过程的平滑、高分辨率模拟。书中提供了在金融市场波动、生态系统演替中的应用案例。 第6章：图神经网络在耦合系统中的应用： 针对由大量相互作用的子单元构成的系统（如电网拓扑、社会行为网络），详细介绍了如何利用 GNNs 捕获节点间的复杂依赖关系，实现全域状态的同步预测。特别关注了异构图的处理方法。 第7章：自编码器与稀疏表征学习： 讲解了变分自编码器（VAE）和深度信念网络（DBN）在复杂系统状态降维中的应用，目标是从高维观测数据中提取出决定系统行为的低维本征模式。 第8章：可解释性与因果推断： 鉴于复杂系统决策的重要性，本章专门讨论了如何使用注意力机制（Attention Mechanisms）和 Shapley 值方法，揭示模型内部的决策路径，识别出驱动系统变化的关键变量（即因果关系），而非仅仅是相关性。 第三部分：复杂系统优化与控制（第9-12章） 成功建模之后，关键在于如何利用这些模型进行有效的干预和控制。本部分深入探讨了强化学习（RL）与深度模型在闭环控制系统中的集成。 第9章：基于模型的强化学习（MBRL）： 介绍如何构建一个高精度的环境动态模型（即本技术介绍的主体），然后利用该模型进行规划和策略学习，大幅减少与真实环境交互的试错成本。 第10章：鲁棒控制与不确定性量化： 复杂系统往往伴随着大量未建模的动态和传感器误差。本章介绍了贝叶斯深度学习方法，用于量化模型预测的不确定性区间，并设计能够适应这种不确定性的鲁棒控制策略。 第11章：多智能体协同优化： 针对分布式控制场景，讨论了集中式学习、分布式执行的策略，以及如何设计有效的奖励函数，激励多个智能体共同优化全局目标，如交通流管理或分布式能源调度。 第12章：主动学习与实验设计： 当数据获取成本高昂时，模型需要知道“下一步应该去哪里采集数据来最大化信息增益”。本章探讨了如何利用模型的不确定性地图来指导最优的实验或数据采集路径。 第四部分：前沿案例研究与未来展望（第13-15章） 最后一部分将理论付诸实践，展示深度学习在不同复杂领域解决实际问题的能力。 第13章：气候与地球系统模拟的深度加速： 案例分析如何利用深度模型替代计算密集型的流体力学模块，将全球气候模型的运行速度提升数个数量级，同时保持高保真度。 第14章：智能电网的韧性与态势感知： 探讨在分布式能源接入和网络拓扑动态变化的情况下，如何利用 GNNs 实时监测系统健康状态，并预测潜在的级联故障。 第15章：前沿展望与开放问题： 总结当前方法的局限性，并展望未来研究方向，包括量子增强的深度学习在复杂系统模拟中的潜力，以及通用复杂系统求解器的开发前景。 本书的特色 1. 实践导向的算法实现： 书中提供了大量使用 Python 和 PyTorch 框架实现的伪代码和关键算法流程，确保读者能够快速复现和应用核心技术。 2. 跨学科视野： 本书成功地整合了控制论、统计物理学和尖端机器学习的知识体系，为希望在交叉领域工作的工程师和学者提供了宝贵的参考。 3. 强调物理约束： 与纯粹的黑箱预测模型不同，本书强烈推崇将系统已知的物理定律或结构信息嵌入到神经网络设计中，以确保模型不仅“准确”，而且“合理”。 适合读者 本书适合具有扎实的线性代数、概率论基础，并对现代深度学习（特别是 PyTorch/TensorFlow）有一定接触的硕士、博士研究生，以及在能源、交通、环境科学、生物工程、金融工程等领域从事复杂系统建模、仿真与控制的专业研究人员和工程师。掌握传统建模方法但希望向数据驱动范式转型的专业人士也将从中获益良多。
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