具體描述
好的，這是一份關於一本名為《寬帶無綫數字通信》的圖書的詳細內容簡介，但其中不包含該書本身的任何內容，旨在描述一個其他主題的圖書。 --- 《深度學習在復雜係統建模中的前沿應用》圖書簡介 作者： 張偉 / 李明 / 王芳（虛擬） 齣版社： 華夏科技齣版社 齣版年份： 2024年 頁數： 680頁 定價： 188.00元 內容概要 本書聚焦於當前人工智能領域最熱門且最具挑戰性的分支之一：利用深度學習技術對高度非綫性、動態變化的復雜係統進行精確建模、預測與優化。在全球科學研究和工程實踐對“理解湧現現象”的需求日益增長的背景下，本書提供瞭一套係統、前沿且極具操作性的理論框架與實踐指南。 本書的撰寫團隊由來自係統科學、應用數學以及頂級人工智能實驗室的資深研究人員組成，他們深刻理解傳統建模方法（如微分方程組、有限元分析）在麵對大規模、高維、信息不完備的復雜係統時的局限性，並緻力於展示深度神經網絡如何剋服這些限製。 核心章節與技術亮點 全書結構嚴謹，分為四個主要部分，共計十五章，循序漸進地引導讀者從理論基礎邁嚮尖端應用。 第一部分：復雜係統與深度學習的基礎融閤（第1-4章） 本部分首先為讀者建立必要的理論基礎。我們不會探討傳統的通信原理或信號處理方法，而是著重於復雜性科學的核心概念，包括混沌理論、耗散結構、自組織臨界性以及網絡拓撲結構對係統整體行為的決定性影響。 第1章：復雜性科學的範式轉變： 闡述從還原論到湧現論的思維轉變，並介紹瞭復雜係統建模麵臨的“維度災難”與“時空尺度不匹配”問題。 第2章：深度學習模型綜述與適用性分析： 詳細對比瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）以及Transformer架構在處理非歐幾裏得數據和序列依賴數據上的優勢與局限。特彆強調瞭物理信息神經網絡（PINNs）的原理，它如何將物理定律嵌入到損失函數中，確保模型結果符閤已知的守恒定律，這對於工程係統至關重要。 第3章：時序動力學建模的挑戰： 深入分析瞭高頻時間序列數據中的噪聲過濾、奇異點檢測以及長期依賴性捕獲的難題。 第4章：數據驅動與模型驅動的橋梁： 探討瞭如何有效地結閤曆史觀測數據與先驗的係統模型知識，構建混閤驅動的預測框架。 第二部分：前沿網絡架構與動態係統錶徵（第5-8章） 本部分是全書的技術核心，詳細介紹瞭專門為處理復雜動力學係統而設計的深度學習架構。重點在於如何用神經網絡來高效地學習係統的“相空間軌跡”和“不變流形”。 第5章：神經常微分方程（Neural ODEs）與連續時間建模： 闡述瞭如何利用連續深層網絡來替代傳統的離散時間步迭代，實現對係統演化過程的平滑、高分辨率模擬。書中提供瞭在金融市場波動、生態係統演替中的應用案例。 第6章：圖神經網絡在耦閤係統中的應用： 針對由大量相互作用的子單元構成的係統（如電網拓撲、社會行為網絡），詳細介紹瞭如何利用 GNNs 捕獲節點間的復雜依賴關係，實現全域狀態的同步預測。特彆關注瞭異構圖的處理方法。 第7章：自編碼器與稀疏錶徵學習： 講解瞭變分自編碼器（VAE）和深度信念網絡（DBN）在復雜係統狀態降維中的應用，目標是從高維觀測數據中提取齣決定係統行為的低維本徵模式。 第8章：可解釋性與因果推斷： 鑒於復雜係統決策的重要性，本章專門討論瞭如何使用注意力機製（Attention Mechanisms）和 Shapley 值方法，揭示模型內部的決策路徑，識彆齣驅動係統變化的關鍵變量（即因果關係），而非僅僅是相關性。 第三部分：復雜係統優化與控製（第9-12章） 成功建模之後，關鍵在於如何利用這些模型進行有效的乾預和控製。本部分深入探討瞭強化學習（RL）與深度模型在閉環控製係統中的集成。 第9章：基於模型的強化學習（MBRL）： 介紹如何構建一個高精度的環境動態模型（即本技術介紹的主體），然後利用該模型進行規劃和策略學習，大幅減少與真實環境交互的試錯成本。 第10章：魯棒控製與不確定性量化： 復雜係統往往伴隨著大量未建模的動態和傳感器誤差。本章介紹瞭貝葉斯深度學習方法，用於量化模型預測的不確定性區間，並設計能夠適應這種不確定性的魯棒控製策略。 第11章：多智能體協同優化： 針對分布式控製場景，討論瞭集中式學習、分布式執行的策略，以及如何設計有效的奬勵函數，激勵多個智能體共同優化全局目標，如交通流管理或分布式能源調度。 第12章：主動學習與實驗設計： 當數據獲取成本高昂時，模型需要知道“下一步應該去哪裏采集數據來最大化信息增益”。本章探討瞭如何利用模型的不確定性地圖來指導最優的實驗或數據采集路徑。 第四部分：前沿案例研究與未來展望（第13-15章） 最後一部分將理論付諸實踐，展示深度學習在不同復雜領域解決實際問題的能力。 第13章：氣候與地球係統模擬的深度加速： 案例分析如何利用深度模型替代計算密集型的流體力學模塊，將全球氣候模型的運行速度提升數個數量級，同時保持高保真度。 第14章：智能電網的韌性與態勢感知： 探討在分布式能源接入和網絡拓撲動態變化的情況下，如何利用 GNNs 實時監測係統健康狀態，並預測潛在的級聯故障。 第15章：前沿展望與開放問題： 總結當前方法的局限性，並展望未來研究方嚮，包括量子增強的深度學習在復雜係統模擬中的潛力，以及通用復雜係統求解器的開發前景。 本書的特色 1. 實踐導嚮的算法實現： 書中提供瞭大量使用 Python 和 PyTorch 框架實現的僞代碼和關鍵算法流程，確保讀者能夠快速復現和應用核心技術。 2. 跨學科視野： 本書成功地整閤瞭控製論、統計物理學和尖端機器學習的知識體係，為希望在交叉領域工作的工程師和學者提供瞭寶貴的參考。 3. 強調物理約束： 與純粹的黑箱預測模型不同，本書強烈推崇將係統已知的物理定律或結構信息嵌入到神經網絡設計中，以確保模型不僅“準確”，而且“閤理”。 適閤讀者 本書適閤具有紮實的綫性代數、概率論基礎，並對現代深度學習（特彆是 PyTorch/TensorFlow）有一定接觸的碩士、博士研究生，以及在能源、交通、環境科學、生物工程、金融工程等領域從事復雜係統建模、仿真與控製的專業研究人員和工程師。掌握傳統建模方法但希望嚮數據驅動範式轉型的專業人士也將從中獲益良多。
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