具体描述
本书以高阶统计量理论和方法为基础，阐述了这种方法在大地电磁、地震以及工程勘探等地球物理领域的应用研究情况。全书共分为五章，内容包括：随机信号基本理论、广义高阶信号分析方法、现代谱估计、高阶统计量方法、高阶统计量在大地电磁测探中的应用研究、高阶统计量在地震和工程勘探中的应用研究。
本书可作为地球物理学专业的大学教师、研究生和高年级大学生的教学参考书，同时对从事实际资料分析与处理理论与应用研究的地球物理科技工作者具有参考和使用价值。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
初次翻阅这本书，我便被其深厚的学术底蕴和独特的视角所吸引。在此之前，我对地球物理学的认知更多地停留在物理模型和数值模拟层面，认为统计学主要用于数据预处理和误差分析。然而，这本书以其系统而深入的阐述，彻底改变了我的观点。作者将“高阶统计量”这一在地球物理学中常常被忽视但至关重要的工具，推向了前台，并展现了其在揭示地球深层奥秘方面的巨大潜力。书中涵盖的领域非常广泛，从地震波的传播与成像，到地幔的对流与演化，再到板块构造的动力学过程，作者都为我们提供了利用高阶统计量进行分析的全新视角。例如，在地震波形分析中，书中详细介绍了如何利用数据的偏度、峰度等高阶统计量来量化其非高斯性，从而更有效地识别微弱的地震信号，区分不同的震相，甚至推断地壳介质的非均匀性。在重力异常和地磁异常的反演中，作者则展示了如何利用高阶统计量来约束模型解，解决反演过程中的多解性问题，获得更加可靠的地下结构模型。让我尤为印象深刻的是，书中关于地幔动力学模拟的章节，作者通过引入高阶统计量来刻画地幔对流的复杂性和混沌性，揭示了地幔物质输运的非线性特征，这对于理解地球的长期热演化和板块运动的驱动机制具有重要的科学意义。书中大量的图表和计算示例，都极具启发性，让我能够清晰地理解抽象的统计概念与具体的地球物理现象之间的联系。
评分拿到这本书，我首先注意到的是它在内容编排上的匠心独运。作者并没有按照传统的统计学教材那样，先罗列一大堆理论公式，而是选择了一个更加务实的切入点——直接从地球物理学的实际应用需求出发，来引入高阶统计量的概念。这种“问题导向”的学习方式，对于我这样背景的读者来说，无疑是一种福音。书中的每一个章节，都围绕着一个具体的地球物理问题展开，例如，如何更有效地识别地震信号中的微弱异常，如何更准确地反演地下复杂地层的密度分布，如何理解地幔对流的非线性动力学过程等。然后，作者会逐步引入与之相关的各种高阶统计量方法，并详细解释这些方法是如何帮助我们解决这些具体问题的。例如，在讲解地震波形分析时，书中引入了“非高斯性”的概念，并解释了如何通过计算波形数据的峰度、偏度等高阶统计量来量化其偏离高斯分布的程度，进而识别出隐藏在背景噪声中的微弱地震信号。这种解释方式，将抽象的统计学理论与具体的地球物理现象紧密联系起来，让我能够深刻理解高阶统计量并非空中楼阁，而是解决实际问题的强大工具。书中提供了大量的案例分析，这些案例都来自于真实的地球物理研究，并且图文并茂，使得读者能够直观地感受到高阶统计量方法的威力。我尤其对书中关于地幔 plumes 的研究分析印象深刻，作者利用高阶统计量揭示了地幔对流过程中存在的非线性动力学特征，以及其对板块构造运动的影响，这对于理解地球的长期演化历史具有重要的科学意义。
评分初次接触这本书，我的第一反应是它可能会是一本枯燥乏味的理论堆砌之作，毕竟“高阶统计量”本身就不是一个大众化的概念，更何况是将其与地球物理学相结合。然而，事实证明我低估了作者的功力。这本书最大的亮点在于其“化繁为简”的能力，它并没有将读者置于一个充满晦涩数学公式的迷宫之中，而是循序渐进地引导我们理解高阶统计量在地球物理学中的实际应用价值。作者以一种非常贴近实际科研问题的角度出发，先是分析了传统统计方法在处理某些地球物理数据时所遇到的局限性，例如对异常值的高度敏感性、对数据分布非高斯性的忽视等，然后自然而然地引出了高阶统计量在解决这些问题上的优势。书中大量的图示，例如不同统计量下数据分布的可视化对比，以及各种地球物理参数在应用了高阶统计量后所得出的更加精细化的模型结果，都起到了画龙点睛的作用。我尤其对其中关于地震波衰减非高斯性研究的章节印象深刻，作者通过高阶统计量分析，揭示了地震波在不同介质中传播时，其能量衰减过程并非简单的指数衰减，而是存在着更为复杂的随机过程，这对于我们理解地壳介质的细微结构以及地震波传播机制具有重要意义。此外，书中关于重力异常的非高斯性分析，也为我们提供了新的思路来识别地下隐藏的复杂构造，例如碳酸盐岩台地、断层带等。作者在讲解过程中，穿插了许多生动形象的比喻，使得原本抽象的统计概念变得易于理解。例如，在解释峰度时，作者将其比作“数据分布的‘尖锐’程度”，非常直观。而且，书中还提供了大量计算实例，虽然没有直接给出具体的代码，但其描述的计算流程和关键参数设置，足以让有一定编程基础的读者自行实现。这种“授人以渔”的教学方式，让这本书的实用性大大提升。
评分这本书的出现，可以说填补了我对地球物理学研究中一个重要但又常常被忽视的领域的认知空白。在此之前，我总是认为，地球物理学的核心在于物理定律和数学模型，而统计学更多地扮演着辅助性的角色，主要用于数据去噪、误差估计等。然而，这本书以其深入浅出的讲解，彻底改变了我的这种看法。作者并没有将高阶统计量的方法仅仅停留在理论层面，而是着重于其在实际地球物理问题中的应用。书中涉及的领域非常广泛，从地震学、火山学，到重力学、地磁学，再到地幔动力学和行星科学，作者都为我们展示了高阶统计量方法的独特价值。例如，在地震学领域，书中详细阐述了如何利用高阶统计量来分析地震波的非高斯性，从而更准确地识别和定位地震震源，甚至可以用来预测地震的发生概率。在重力学领域，作者介绍了如何利用高阶统计量来反演地下复杂地质体的密度分布，这对于石油、矿产资源的勘探具有重要的指导意义。更让我惊叹的是，书中关于地幔动力学的讨论，作者利用高阶统计量来刻画地幔对流的混沌特性和分形结构，揭示了地球内部能量输运的复杂机制，这对于理解地球的长期演化和气候变化具有深远的影响。作者在书中穿插了大量的图表和案例分析，这些都极具说服力，让我能够清晰地理解抽象的统计概念与具体的地球物理现象之间的联系。
评分拿到这本书，我首先被其严谨的学术风格和深厚的理论基础所吸引。在这之前，我对地球物理学中“高阶统计量”的应用了解甚少，总以为统计学在这一领域主要扮演着辅助性的数据处理角色。然而，这本书以其系统而深入的阐述，彻底颠覆了我的这种认知。作者从地球物理学的实际问题出发，详细介绍了如何运用偏度、峰度、累积量等高阶统计量来揭示数据中隐藏的非高斯性、非线性关系以及复杂的概率分布特征。书中涵盖的地球物理学分支非常广泛，从地震学、重力学到地磁学、地幔动力学，几乎无所不包。作者在讲解过程中，始终紧密结合实际的地球物理研究案例，例如，如何利用高阶统计量来更精确地识别地震信号中的微弱异常，如何更有效地反演地下复杂地层的密度分布，以及如何更深入地理解地幔对流的非线性动力学过程。让我尤为赞赏的是，书中提供了大量的数据分析图示和计算示例，这使得抽象的统计概念变得直观易懂，并能帮助读者更好地掌握相关方法的实际应用。我特别对书中关于利用高阶统计量进行地球物理反演的章节印象深刻，它为解决反演过程中的多解性和不适定性问题提供了新的思路，能够帮助我们获得更加稳定和可靠的模型结果。这本书不仅拓宽了我的学术视野，更激发了我对地球物理学研究的浓厚兴趣。
评分阅读这本书，仿佛经历了一场思维的“洗礼”。在此之前，我总是习惯性地将地球物理学研究的重点放在建立物理模型和求解复杂的微分方程上，认为统计学仅仅是数据清理和误差评估的辅助工具。而这本书，则以一种全新的视角，将统计学，特别是高阶统计量，提升到了一个前所未有的高度，使其成为揭示地球深层奥秘的有力武器。书中对于不同地球物理学分支的覆盖面非常广，从浅层的地壳结构探测，到深层的地幔动力学演化，再到行星科学等，都进行了深入的探讨。作者在阐述过程中，始终紧扣“高阶统计量”的核心，但又并非生搬硬套，而是巧妙地将其与具体的地球物理问题相结合，展现出统计学在解析复杂地球现象方面的独特魅力。例如，在关于磁异常数据处理的章节中，作者详细介绍了如何利用高阶统计量来识别地下不同岩性界面产生的磁场信号，并能区分背景磁场噪声，从而提高地质解释的精度。更让我惊叹的是，书中关于利用高阶统计量进行地球物理反演的讨论。以往的反演问题往往面临着模型不适定性和多解性的挑战，而作者通过引入高阶统计量，如条件概率分布的非高斯性度量，为约束模型解提供了新的途径，使得我们能够获得更加稳定和可靠的反演结果。书中大量的学术引用，也为读者提供了进一步深入研究的线索，让我意识到，这本著作并非终点，而是一个更广阔研究领域的起点。作者在语言风格上，兼具了学术的严谨性和科普的易懂性，使得即便是对高阶统计量不甚熟悉的读者，也能逐渐领略到其精妙之处。
评分我必须承认，在拿到这本书之前，我对“高阶统计量”这个概念的理解非常有限，基本上停留在基础的概率论和描述性统计的层面。我一直认为，地球物理学的研究更多地依赖于物理定律的推导和数值模拟，而统计学则主要作为一种数据处理的工具，用于误差分析和结果评估。然而，这本书彻底颠覆了我的这种固有认知。作者以一种非常独特且极具启发性的方式，将高阶统计量的概念引入到地球物理学的各个分支，并展现了其强大的分析能力。书中并非简单地罗列公式，而是从实际的地球物理学问题出发，来阐述高阶统计量方法的必要性和有效性。例如，在地震波传播的研究中，作者指出了传统方法在处理非高斯性噪声和复杂介质时所面临的局限，然后引入了诸如峰度、偏度、累积量等高阶统计量，来更精细地刻画地震波场的随机特性，从而提高地震信号的信噪比和反演的精度。在重力异常和地磁异常的解释中，书中也详细介绍了如何利用高阶统计量来捕捉数据中隐含的非线性关系和多模态分布特征，以识别更加复杂和隐蔽的地质构造。我特别喜欢书中关于“信息熵”在地球物理数据分析中的应用部分，它为我们提供了一种全新的视角来评估数据的复杂度和随机性，并以此来指导模型的选择和参数的优化。书中大量的图示和实例分析，都非常具有说服力，让我能够清晰地理解抽象的统计概念与具体的地球物理现象之间的联系。
评分这本书的出现，无疑是我在地球物理学领域学习过程中的一次重要“启蒙”。在此之前，我总认为地球物理学的主要工具是物理定律和数值模拟，而统计学更多地扮演着一种辅助性的角色，主要用于数据筛选、误差分析等。然而，这本书以一种非常系统和深入的方式，将“高阶统计量”引入到地球物理学的各个分支，并展现了其作为一种强大分析工具的潜力。作者并没有仅仅停留在理论的介绍，而是通过大量的实际案例，向我们展示了高阶统计量方法在解决地球物理学中的具体问题时所展现出的独特优势。例如，在地震波传播的研究中，书中详细阐述了如何利用数据的偏度、峰度、峭度等高阶统计量来捕捉地震波场的非高斯性，从而更有效地识别微弱信号，区分不同的传播路径，甚至推断地壳介质的非均匀性。在重力异常和地磁异常的反演中，作者也介绍了如何利用高阶统计量来约束模型，解决传统反演方法面临的多解性问题，得到更加可靠的地下结构模型。让我尤其印象深刻的是，书中关于地幔对流模拟的研究，作者利用高阶统计量来刻画地幔对流的混沌特性和分形结构，揭示了地球内部能量输运的复杂机制，这对于理解地球的长期演化和板块运动具有重要的科学意义。书中大量的图表和计算示例，都极具启发性，让我能够清晰地理解抽象的统计概念与具体的地球物理现象之间的联系。
评分这本书的装帧设计本身就散发着一种厚重而专业的学术气息，封面简洁大气，烫金的书名在深邃的背景色下熠熠生辉，仿佛预示着书中蕴含的知识深度。我最初是被这个封面所吸引，它不像市面上很多同类书籍那样追求花哨的设计，而是沉静地诉说着内容的严谨与权威。翻开书页，纸张的质感也相当不错，适合长时间阅读，不易造成视觉疲劳。在拿到这本书之前，我对“高阶统计量”在地球物理学中的应用了解甚少，仅限于一些基础的统计概念，比如均值、方差等。我一直认为地球物理学的研究更多地依赖于物理模型和数值模拟，而统计学更多地扮演着数据处理和误差分析的角色。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种极其系统且深入的方式，将高阶统计量的概念引入到地球物理学的各个分支，从地震学、重力学到地磁学，甚至是地幔动力学，都进行了详尽的阐述。书中不仅介绍了各种高阶统计量的理论基础，如偏度、峰度、kurtosis，以及更复杂的累积量、分位数回归等，更重要的是，它详细展示了如何利用这些工具来揭示地球物理数据中隐藏的非高斯性、非线性关系以及多模态的分布特征。例如，在地震波形分析中，高阶统计量能够更敏感地捕捉到微弱的信号，识别出那些传统方法难以区分的异常震相，甚至可以用来评估地震事件的震源机制。在重力异常反演中，高阶统计量则为解决非线性反演的病态问题提供了新的视角，能够帮助我们更准确地约束地下结构的参数。书中大量的案例研究和图表分析，都极具说服力，让我能够清晰地理解理论与实践的结合。尤其让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的介绍，而是花费了相当大的篇幅来讲解如何将这些高阶统计量方法应用于实际的地球物理数据处理流程中，包括数据预处理、模型构建、结果解释等关键环节。这对于我们这些希望将先进统计方法应用到科研工作中的读者来说，无疑是极大的福音。
评分这本书的结构设计以及内容编排，让我觉得作者在编写之初就充分考虑到了读者的接受程度。它并没有一开始就抛出大量的复杂公式，而是从一个更加宏观的视角切入，先是阐述了传统统计方法在地球物理学研究中的一些局限性，例如对数据分布的假设过于简单，对异常值不够敏感等，然后自然而然地引出了高阶统计量的重要性。这种“由浅入深”的教学方式，对于我这样非统计学专业背景的读者来说，非常友好。书中涵盖的地球物理学分支非常广泛，从地震学、重力学到地磁学、地幔动力学，几乎涵盖了地球物理学的核心领域。作者在讲解每一个分支时，都紧密结合高阶统计量的概念，并用大量的图示和实际案例来证明其有效性。例如，在地震波分析中，书中详细介绍了如何利用高阶统计量来识别地震波的非高斯性，从而更精确地分辨不同的震相，提高地震成像的分辨率。在重力异常反演中，作者则展示了如何利用高阶统计量来约束地下介质的分布，提高反演结果的可靠性。让我印象深刻的是，书中关于地幔对流动力学模拟的章节，作者利用高阶统计量来刻画地幔对流的混沌特性，揭示了地球内部能量输运的复杂机制，这对于理解地球的长期演化具有重要的科学意义。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有