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出版者:武汉大学出版社

作者:钟珞、潘昊、封筠、何平

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2006-11

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787307052307

丛书系列:

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宇宙的低语：探寻暗物质与弦理论的交织（暂定名） 内容简介 本书旨在带领读者深入探索当代物理学最前沿的两大谜团——暗物质的本质及其在宇宙结构演化中的作用，以及弦理论这一试图统一所有基本力的宏伟构想。我们不会涉足任何关于图像处理、信号分析或传统统计分类方法的讨论，而是将目光投向浩瀚的星空与微观的量子世界。 第一部分：幽灵般的物质——暗物质的追寻 引言：宇宙的质量失踪之谜 在伽利略时代，我们学会了用望远镜观察天空，但我们所见的，仅仅是宇宙总质量的不到5%。本书将从现代宇宙学观测的基石——弗里茨·茨威基在30年代对后发星系团运动的测量——开始，系统阐述“缺失的质量”这一概念是如何从一个理论上的猜想，一步步演变为无可辩驳的观测事实。 第一章：旋转曲线的异常 我们将详细分析星系旋转曲线的动力学证据。通过牛顿引力定律和更精确的广义相对论框架，我们计算出可见物质（恒星、气体）所能提供的引力，并将其与星系边缘恒星的实际轨道速度进行对比。这种“超速”现象清晰地表明，一定存在一种不发光、不吸收、不反射电磁波的物质主导着星系的引力势阱。我们将深入探讨旋转曲线拟合模型，区分恒星盘面效应与暗物质晕的贡献。 第二章：引力透镜的魔术 引力透镜效应是揭示暗物质分布最直接的“眼睛”。本书将剖析强引力透镜（如星系团中心的巨大形变）和弱引力透镜（如背景星系团的微小剪切）的观测技术。我们会讲解爱因斯坦半径的计算，以及如何通过重建透镜质量分布图（Mass Mapping）来精确描绘出暗物质晕的三维结构。特别地，我们将聚焦于“子弹星系团”（Bullet Cluster）的经典案例，该观测结果有力地将常规物质与引力质量分离开来，为“非重子性”的暗物质提供了强有力的支持。 第三章：宇宙微波背景辐射的低语 宇宙微波背景辐射（CMB）是宇宙大爆炸的余晖，它携带着早期宇宙的结构信息。本书将介绍CMB的各项异性（温度和偏振的波动）如何被标准宇宙学模型（Lambda-CDM）所解释。我们将详细解析$Omega_{ ext{CDM}}$（暗物质密度参数）和$Omega_{ ext{B}}$（重子物质密度参数）在功率谱中的作用。从主峰（声学峰）的位置和高度，我们可以精确量化出暗物质在早期宇宙物质密度预算中所占的绝对优势地位。 第四章：候选者清单：从WIMP到轴子 在确认了暗物质存在后，物理学家们将目光转向了粒子物理领域。本章将全面梳理目前主流的暗物质候选者理论，包括： 1. 弱相互作用重粒子（WIMPs）：基于超对称理论（SUSY）的轻子（LSP）假说，以及它们在早期宇宙中通过“冻结出”（Freeze-out）机制得以保存的机制。 2. 轴子（Axions）：为解决强CP问题而提出的轻质量粒子，探讨其作为温冷暗物质的可能性及其探测方法。 3. 惰性中微子（Sterile Neutrinos）：探讨它们作为温暗物质的特性，以及它们可能的衰变信号。 第五章：地底深处的守望：直接与间接探测 我们将详细介绍当前世界各地正在进行的暗物质探测实验： 直接探测：如XENONnT、LZ实验，利用液态氙（或氩）探测器，期望捕获到WIMP与原子核发生的弹性散射事件，分析其微弱的反冲能量。 间接探测：如费米伽马射线空间望远镜（Fermi-LAT）和AMS-02实验，寻找暗物质粒子对湮灭或衰变产生的特征信号，如特定能谱的伽马射线、反物质过量或中微子束。 第二部分：万有之梦——弦理论与额外维度 引言：寻求终极理论的挣扎 量子场论描述了电磁力、弱核力和强核力，广义相对论描述了引力。然而，两者在普朗克尺度下无法调和。本书的第二部分聚焦于弦理论——一个试图将引力纳入量子框架的、具有革命性的理论框架。 第六章：从点粒子到振动的弦 本书将清晰区分经典粒子物理学与弦理论的基本概念。我们将解释为什么基本粒子不再被视为零维的点，而是微小的一维能量线——“弦”。弦的不同振动模式对应着不同的粒子激发态（如电子、夸克、光子），而引力子（引力场的量子）自然地出现在了这些振动模式中。 第七章：超对称性：必要的伙伴 弦理论的数学一致性要求引入超对称性（Supersymmetry, SUSY），即每个费米子都有一个对应的玻色子，反之亦然。我们将解释SUSY如何稳定理论的真空，并讨论它在解决标准模型中层次问题（Hierarchy Problem）中的关键作用。 第八章：维度之外的风景：卡拉比-丘流形与紧致化 广义相对论只允许我们体验到四维时空（三维空间加一维时间）。弦理论要求至少十维（或十一维，如M理论）。本书将探讨这多出来的维度是如何被“隐藏”的——它们被紧致化（Compactified）成微小、卷曲的几何结构。我们将重点介绍卡拉比-丘流形（Calabi-Yau Manifolds）在确定粒子物理参数（如能级和耦合常数）中的核心地位。 第九章：膜世界与景观（The Landscape） 随着理论的发展，我们认识到弦理论可能存在大量的稳定解（真空态），估计数量高达$10^{500}$种，这被称为“弦理论景观”。我们将探讨“膜世界”（Branes）的概念，即高维时空中的高维对象，以及我们宇宙可能只是一个三维膜嵌入更高维度空间中的一个“口袋”。这种广阔的可能性对物理学的“预测能力”提出了深刻的哲学挑战。 第十章：弦理论的交叉点：黑洞与量子引力 我们将探讨弦理论在解决传统引力难题上的突破。特别是关于黑洞熵的计算。通过将黑洞视为由D-膜构成的集合，弦理论首次在微观层面上精确计算出了贝肯斯坦-霍金熵的公式，为量子引力提供了一个关键的、可检验的（尽管间接）证据。 结语：未竟的探索 本书的最后一部分将总结暗物质探测和弦理论研究的现状与未来方向。虽然两者看似分属宏观与微观，但它们的最终统一可能需要一个共同的、超越我们现有认知的物理框架。读者将带着对宇宙更深层次结构的好奇与思考，结束这段跨越星辰与亚原子尺度的探索之旅。

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我一直认为，一本真正好的技术书籍，其价值不仅仅在于它包含了多少知识点，更在于它能否激发读者的思考，并且在阅读之后，能够让读者拥有解决实际问题的能力。这本书，无疑就是这样一本杰作。作者在开篇就对模式识别的定义、目标以及研究方法进行了清晰的界定，为接下来的深入探讨奠定了坚实的基础。我尤其赞赏书中关于“贝叶斯定理”的讲解，它不仅仅是简单的数学公式，更是对概率推理的深刻阐述。作者通过生动的案例，让我们理解了如何在已知先验知识和观测数据的情况下，更新对某个事件发生概率的认知。这在很多实际应用中，例如垃圾邮件过滤、欺诈检测等方面都至关重要。书中对“最大似然估计”和“最大后验估计”的阐述，也同样深入浅出，让我们明白了如何通过数据来找到最有可能的模型参数。此外，书中对“决策树”和“随机森林”等集成学习方法的讲解，更是让我对如何构建更鲁棒、更准确的分类器有了全新的认识。作者在讲解这些算法时，并没有停留在“怎么做”，而是深入到“为什么这么做”，以及“在什么情况下这样做更有效”，这极大地提升了这本书的阅读价值。

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读完这本书，我感觉自己对“模式识别”这个概念的理解，从一个模糊的轮廓，变成了一个清晰而立体的画面。作者在讲解的过程中，并没有采用枯燥的理论堆砌，而是将复杂的数学概念，用一种更加直观和易于理解的方式呈现出来。我特别喜欢书中关于“距离度量”和“相似性度量”的章节，它让我明白了在比较不同模式时，选择合适的度量方式是多么重要。书中对欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种度量方式的详细讲解，以及它们在不同应用场景下的适用性，都让我受益匪浅。接着，书中深入到“非参数方法”的部分，对K近邻（KNN）算法的讲解，简单明了，易于实现，却又能解决很多复杂问题。作者还详细分析了KNN算法的优缺点，以及如何通过优化K值的选择和距离度量来提高其性能。此外，书中对“高斯混合模型”（GMM）的讲解，也同样精彩，让我明白了如何利用多个高斯分布来逼近复杂的数据分布。作者在讲解EM算法时，也是循序渐进，逻辑清晰，让读者能够逐步掌握这个强大的迭代优化工具。这本书让我感受到，模式识别不仅仅是一门技术，更是一门艺术。

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这本书简直是一部关于“如何让机器理解世界”的百科全书。作者在开篇就对模式识别的定义、目标和基本流程进行了清晰的界定，为后续的深入探讨奠定了坚实的基础。我特别喜欢书中关于“特征工程”的章节，它让我明白了在很多实际问题中，特征的质量往往比模型的复杂程度更重要。书中提供的各种特征提取和选择技术，如傅里叶变换、小波变换、以及各种统计特征的计算方法，都极具参考价值。接着，书中深入到“模型训练”的范畴，对各种机器学习算法进行了详尽的介绍。从线性回归到逻辑回归，再到支持向量机和决策树，每一个算法的推导过程都力求清晰，并且强调了算法背后的直觉。作者并没有回避数学，而是巧妙地将必要的数学知识融入到讲解之中，让读者在理解算法的同时，也能对相关数学原理有所掌握。此外，书中对“模型评估与选择”的讲解也同样精彩，让我明白了如何通过各种指标来衡量模型的性能，以及如何选择最适合特定任务的模型。这本书让我看到了一个更加广阔的科学图景，它不仅仅是关于算法，更是关于如何让机器拥有“智慧”。

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作为一名在人工智能领域摸爬滚打多年的从业者，我一直认为一本好的技术书籍应该能够兼顾理论的深度和实践的广度，而这本书恰恰做到了这一点。作者在书中对模式识别的发展历程进行了详尽的梳理，从早期基于规则的方法到如今以深度学习为主导的范式，每一个重要的里程碑都被清晰地呈现出来。我印象最深刻的是书中关于“感知器”和“多层感知器”的章节，作者在讲解其基本原理的同时，还着重分析了它们在解决非线性可分问题上的局限性，以及如何通过引入激活函数和反向传播算法来克服这些限制。这对于理解现代深度学习网络的演进至关重要。此外，书中对于“支持向量机”（SVM）的讲解也极其到位，无论是线性SVM还是核SVM，其原理、推导以及在各种应用中的优势都被分析得淋漓尽致。作者还专门辟出了章节来讨论“特征工程”，强调了在许多实际问题中，特征的质量往往比模型的复杂程度更重要。书中提供的各种特征提取和选择技术，如傅里叶变换、小波变换、以及各种统计特征的计算方法，都极具参考价值。本书并非仅仅停留在理论层面，书中大量的代码片段和伪代码，使得读者能够非常方便地将所学知识转化为实际应用。

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这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本关于“怎么做”的书，更是一本关于“为什么这么做”的书。作者在讲解模式识别的各种算法时，总是会深入到其背后的数学原理和统计学基础，让我们不仅仅知其然，更能知其所以然。我特别喜欢书中关于“概率图模型”的章节，它让我们看到了如何将概率论和图论相结合，来建模复杂的概率分布和变量之间的依赖关系。像隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等模型，在语音识别、自然语言处理等领域都有着广泛的应用。作者在讲解这些模型时，非常注重数学推导的严谨性，但同时又辅以大量的图示和例子，使得即便是复杂的概率模型，也能被清晰地理解。此外，书中对“神经网络”的讲解也同样精彩，从最基本的感知器模型，到多层前馈网络，再到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），作者都进行了详细的介绍。尤其是对反向传播算法的讲解，更是层层递进，清晰明了，让我对深度学习的强大能力有了更深的认识。

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初次接触这本书，我带着一丝忐忑，因为“模式识别”这个词汇本身就带着一种高深的科技感，而这本书的厚度也着实令人印象深刻。然而，翻阅之后，我发现自己之前的顾虑是多余的。作者在内容组织上非常有条理，从历史渊源讲到当前最前沿的技术，让读者能够清晰地看到模式识别技术的发展脉络。开篇对于模式识别基本概念的定义和分类，就做到了清晰明了，避免了初学者可能出现的理解偏差。接着，书中重点介绍了各种特征提取和选择的方法，这对于构建有效的识别系统至关重要。作者详细讲解了如何从原始数据中提取出具有代表性的特征，以及如何对这些特征进行筛选，以提高识别的准确性和效率。例如，在图像识别部分，对边缘检测、纹理分析等方法的阐述，让我对图像处理的奥秘有了更深的体会。书中还花费了大量的篇幅讨论了各种分类器，从简单的感知器模型到复杂的深度学习网络，作者都逐一进行了详细的介绍和比较。尤其值得称赞的是，作者在讲解过程中，不仅仅停留在理论层面，还穿插了大量的代码示例和实验结果，这使得学习过程更加生动和直观。阅读过程中，我仿佛置身于一个实验室，亲手操作着各种算法，看着它们在真实数据上展现出强大的威力。这本书不仅传授了知识，更培养了读者的解决问题的能力和创新思维。

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这本书为我打开了一扇探索智能世界的大门，其内容的丰富程度和讲解的深度都令我印象深刻。作者在书中对“特征空间”的概念进行了详细的阐述，让我们明白如何将原始数据映射到具有更强区分度的空间中，从而使得分类和识别任务更加容易。我尤其欣赏书中关于“降维技术”的介绍，例如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）。作者不仅仅是给出了算法的数学公式，更是深入分析了这些技术背后的几何意义和统计学原理，让我明白了为什么PCA能够找到数据方差最大的方向，以及ICA如何分离出统计上独立的信号源。这对于处理高维数据，减少计算复杂度，以及避免过拟合都至关重要。书中还对“判别分析”进行了详细的讲解，包括线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），让我们了解了如何构建能够最大化类间距离、最小化类内距离的分类器。作者在讲解这些算法时，总是会穿插一些实际的案例，比如人脸识别、文本分类等，这使得理论知识的学习能够与实际应用紧密相连，极大地增强了学习的趣味性和实践性。

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这是一本关于模式识别的经典著作，内容极其详实，对于想要深入理解模式识别原理的读者来说，无疑是不可多得的宝藏。作者以一种循序渐进的方式，从最基础的数学概念引入，逐步深入到各种复杂的算法和模型。初翻开，可能会觉得其理论深度令人望而生畏，但一旦你沉浸其中，就会发现作者的逻辑清晰，论证严谨，即便是一些高深的数学公式，也能在作者的引导下，逐渐理解其背后蕴含的直观含义。书中对于统计学习理论的阐述尤为精彩， Bayes 分类器、最大似然估计、最大后验估计等基本概念被讲解得鞭辟入里，为后续理解更复杂的算法打下了坚实的基础。同时，书中还涵盖了许多经典的模式识别方法，例如支持向量机（SVM）的原理和应用，聚类分析的各种算法，以及降维技术如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）。作者不仅详细介绍了这些算法的数学推导过程，还深入探讨了它们各自的优缺点以及适用场景。此外，书中对于图像识别、语音识别等典型应用领域的案例分析也非常丰富，这使得理论知识的学习能够与实际应用紧密结合，极大地增强了学习的趣味性和实践性。读完这本书，你会对模式识别的全局有了一个深刻的认识，仿佛打开了一扇通往人工智能领域核心技术的大门。其严谨的学术态度和对细节的关注，使得这本书成为了我学习道路上的一座灯塔，指引我不断探索更广阔的知识海洋。

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如果说之前的学习让我对模式识别有了初步的认识，那么读完这本书，我感觉自己已经能够站在一个更高的维度来审视这个领域了。作者在书中对“聚类分析”的深入探讨，让我看到了从无序数据中发现隐藏结构的可能性。从 K-Means 这种简单的算法，到层次聚类、DBSCAN 这种更加复杂但功能更强大的算法，作者都进行了详细的介绍和比较。我尤其欣赏书中关于如何评价聚类结果的部分，这对于评估算法的有效性和选择最优的聚类方案至关重要。接着，书中进入到“分类”的范畴，对各种分类器进行了详尽的介绍。从传统的贝叶斯分类器、决策树，到更加现代的支持向量机和神经网络，作者都对它们的原理、优缺点以及适用场景进行了深入的分析。书中还专门辟出章节来讨论“模型评估与选择”，包括各种评价指标（如准确率、召回率、F1-score）的计算和使用，以及交叉验证等模型选择方法，这对于构建可靠的模式识别系统至关重要。

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这本书简直就是为那些对机器如何“看懂”和“听懂”世界充满好奇的读者量身定做的。作者用一种非常生动和易于理解的方式，拆解了模式识别的每一个环节。我特别喜欢书中关于“决策理论”的章节，它不仅仅是数学公式的堆砌，而是通过大量的实例，让我们明白在不确定性环境下，如何做出最优的决策。比如，书中关于医学诊断的例子，用贝叶斯定理来解释如何根据一系列症状来判断患病的概率，这让我豁然开朗，原来很多看似复杂的问题，其核心原理是可以被如此清晰地阐释。接着，书中深入到“统计学习”的范畴，对于各种机器学习算法的介绍，我更是爱不释手。从线性回归到逻辑回归，再到神经网络，每一个算法的推导过程都力求清晰，并且强调了算法背后的直觉。作者并没有回避数学，而是巧妙地将必要的数学知识融入到讲解之中，让读者在理解算法的同时，也能对相关数学原理有所掌握。书中关于“无监督学习”的内容也同样精彩，聚类算法的介绍，让我们了解到如何从无序的数据中发现隐藏的结构。总而言之，这本书让我看到了一个更加广阔的科学图景，它不仅仅是关于算法，更是关于如何让机器拥有“智慧”。

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国内的书，达到这个水平我还是觉得不错的，有些地方还是作者自己的感受，看起来有收获。可以与希腊的那本《模式识别》一起看。

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没看懂。

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教科书吧。模式识别这门课好难的，概率论和线性代数要非常好。

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垃圾，你抄袭不怪你，但不要抄得这么没有水平好不

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没看懂。