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出版者:North Holland

作者:D. Keyes

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:2000-10-18

价格:GBP 87.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780444542342

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• Parallel
• PCFD
• Fluid
• Dynamics
• Computational
• CFD
• 计算流体力学
• 并行计算
• 数值方法
• 高性能计算
• 科学计算
• 流体动力学
• 算法
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• 工程
• 计算机科学

好的，这是一本关于深度学习在金融风险管理中的应用的图书简介。 --- 深度学习驱动的金融风险管理：理论、模型与实践 图书简介 在全球金融市场日益复杂化、高频化和互联互通的背景下，传统依赖线性模型和历史数据的风险管理方法正面临严峻的挑战。《深度学习驱动的金融风险管理：理论、模型与实践》深入探讨了如何利用先进的深度学习技术，革新和优化现代金融机构的风险识别、量化、监控与对冲策略。 本书旨在搭建一座连接前沿人工智能技术与严谨金融工程学的桥梁。它不仅仅是一本技术手册，更是一份为风险管理专业人士、量化分析师、金融数据科学家以及高级管理人员提供的战略指南，旨在帮助他们理解并实施下一代风险解决方案。 第一部分：金融风险的演变与深度学习的机遇 本部分首先回顾了金融风险管理的基本框架（包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险），并剖析了2008年金融危机后监管环境（如巴塞尔协议III/IV）对风险模型准确性和透明度的更高要求。 随后，我们详细介绍了深度学习技术（如深度前馈网络、循环神经网络、卷积神经网络和生成对抗网络）的核心原理及其在处理高维、非线性和时间序列金融数据方面的独特优势。重点论述了深度学习如何超越传统计量经济学模型的局限性，捕捉金融市场中难以察觉的复杂依赖结构和非线性溢出效应。 章节亮点： 对比分析线性回归、广义自回归条件异方差模型（GARCH）与深度神经网络在波动率预测中的性能差异；讨论深度学习在特征工程和特征选择方面的自动化能力。 第二部分：信用风险建模的革命 信用风险仍然是金融机构面临的核心挑战之一。本书将深度学习技术应用于多个关键的信用风险领域，提供了超越传统违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）传统评分卡模型的创新方法。 我们深入探讨了深度神经网络（DNN）和长短期记忆网络（LSTM）在构建更精确的个体和公司信用风险评分模型中的应用。重点内容包括： 1. 非结构化数据挖掘： 如何利用自然语言处理（NLP）技术，从企业财报、新闻报道、社交媒体情绪中提取信号，增强PD预测的实时性和前瞻性。 2. 深度生存分析： 利用深度学习模型处理截尾数据和竞争风险，预测借款人的精确违约时间点。 3. 对抗性样本在信用欺诈中的应用： 介绍如何利用生成对抗网络（GANs）生成逼真的合成欺诈样本，以增强信用欺诈检测系统的鲁棒性。 第三部分：市场风险与系统性风险的深度洞察 市场风险的量化是量化金融的核心。本书详细阐述了深度学习在波动率建模、风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）估计中的尖端应用。 高频数据处理： 利用卷积神经网络（CNN）处理微观市场结构数据，识别价格订单簿中的短期套利机会和潜在的流动性陷阱。 更优化的VaR估计： 介绍基于深度学习的混合模型，用于捕捉极端尾部事件的尖峰性和厚尾性，超越经典的极值理论（EVT）。 系统性风险的揭示： 运用图神经网络（GNN）对金融网络结构进行建模，量化机构间的相互依赖性和传染风险，为宏观审慎监管提供新的工具。 第四部分：操作风险与监管合规的智能化 操作风险的识别通常依赖于稀疏且不平衡的事件数据。本书展示了深度学习如何实现对操作风险事件的自动化分类、归因和预测。 此外，监管科技（RegTech）是当前的热点。我们详述了利用深度学习解决反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）流程中的痛点： 1. 异常交易检测： 使用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）进行无监督学习，有效识别与正常交易模式显著偏离的洗钱活动。 2. 文本挖掘在合规中的应用： 利用Transformer模型（如BERT）对监管文件和内部通信进行语义分析，实时监控潜在的合规漏洞和不当行为。 第五部分：模型可解释性（XAI）与稳健性测试 深度学习模型因其“黑箱”特性，在受严格监管的金融领域应用时常受到质疑。本书将大量的篇幅投入到可解释性人工智能（XAI）技术在风险管理中的落地实践。 我们将探讨如SHAP值、LIME等方法，如何帮助风险管理者理解模型决策背后的关键驱动因素，从而满足监管对模型透明度和问责制的要求。同时，本书也涵盖了模型稳健性测试、对抗性攻击防御策略以及在实际生产环境中部署和持续监控深度学习风险模型的最佳实践。 目标读者 本书内容兼顾理论深度与工程实践，适合以下专业人士： 金融机构的风险管理团队： 寻求升级传统风险模型，引入前沿AI技术的决策者和执行者。 量化研究员与分析师： 渴望将最先进的深度学习架构应用于金融时间序列和结构化数据分析的专业人士。 金融科技（FinTech）开发者： 专注于构建下一代风险管理和监管合规解决方案的工程师。 学术研究人员与学生： 对金融工程、计算金融和人工智能交叉领域感兴趣的高级研究生和研究人员。 通过阅读本书，读者不仅能掌握构建高效风险模型所需的深度学习工具集，更能深刻理解如何在高度不确定的金融环境中，利用AI技术实现更精准、更具前瞻性的风险控制和资本优化。

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作为一个对物理现象背后数学模型和计算实现都充满好奇的在校学生，"Parallel Computational Fluid Dynamics"这个书名让我立刻联想到那些在屏幕上飞速滚动的代码和复杂的三维图形。我知道CFD本身就是一种强大的工具，可以模拟流体的运动，从简单的水流到复杂的天气系统。而“并行计算”这个词，则让我想到，原来这些模拟并不是靠一台电脑完成的，而是需要成千上万个处理器协同工作。我非常好奇这本书会如何解释这种“协同工作”的过程，比如，它是否会介绍如何将一个大问题分割成许多小问题，然后分发给不同的处理器去解决？它是否会讲解在处理器之间传递信息的过程是多么的关键，以及如何避免信息传递的延迟？我期待这本书能够用一种相对易于理解的方式，介绍并行计算在CFD领域的具体应用，也许会用一些简单的例子来阐释，比如模拟一颗小石子落入水中时产生的涟漪，或者一个风扇产生的气流。这样，我不仅能理解CFD本身，还能对现代科学研究的计算手段有一个初步的认识。

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我是一名对航空航天工程有着浓厚兴趣的爱好者，平常喜欢阅读一些关于飞机设计和空气动力学的科普读物。最近，我偶然看到了这本书的名字——"Parallel Computational Fluid Dynamics"。虽然我不是专业的工程师或科学家，但这个名字本身就激起了我的好奇心。我猜想，这本书大概会讲述如何在计算机上模拟空气是如何在物体表面流动的，比如一架飞机在空中飞行时，空气是如何绕过机翼的。而且，"Parallel"这个词让我联想到，也许这本书会介绍如何利用很多台电脑一起工作，来更快速、更准确地完成这些模拟。我想象中，它可能会用一些生动的例子，比如模拟台风的形成，或者赛车如何在风洞中测试空气动力学性能。尽管我可能无法理解书中的复杂公式和技术细节，但我很想知道，这些强大的模拟技术是如何帮助工程师们设计出更安全、更高效的飞机和汽车的。这本书或许能让我对现代工程技术背后的“魔法”有更深的认识，理解那些看似不可思议的设计是如何通过科学的计算和模拟来实现的。

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这本书的名字听起来就充满了挑战性，"Parallel Computational Fluid Dynamics"（并行计算流体动力学）。光是这个名字，就足以让我在深夜盯着天花板，脑子里回荡着无数的数值模拟公式和并行计算的底层逻辑。我一直对CFD（计算流体动力学）的强大能力感到着迷，它能让我们窥探那些肉眼无法触及的物理现象，从飞机翅膀上的气流到血液在血管中的流动，再到宇宙尘埃的汇聚。然而，真正让我感到震撼的是，当计算量变得异常庞大，以至于单台计算机的算力捉襟见肘时，并行计算应运而生，成为了解决这些难题的利器。这本书的标题暗示了它将深入探讨如何利用多处理器、多节点甚至是超级计算机的强大计算能力，来加速和扩展CFD的模拟范围。我期待它能详细阐述不同类型的并行计算模型，比如共享内存模型和分布式内存模型，以及它们在CFD问题中的具体应用。或许还会涉及MPI（消息传递接口）和OpenMP（开放多线程）等并行编程接口，以及如何优化CFD算法以充分发挥并行计算的优势，减少通信开销，提高计算效率。对于我这样渴望突破计算瓶颈，进行更精细、更复杂流体模拟的研究者来说，这本书的内容无疑是我翘首以盼的。

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作为一名资深的高性能计算（HPC）领域的从业者，"Parallel Computational Fluid Dynamics"这个书名瞬间吸引了我的注意。我常年与各种规模的并行计算集群打交道，深知在解决科学和工程领域中的大规模计算问题时，并行化是不可或缺的。CFD本身就是一个典型的计算密集型应用，而高性能计算的出现，极大地推动了CFD研究的边界。我预测这本书将深入探讨如何将传统的CFD算法（例如有限体积法、有限元法等）有效地映射到并行计算架构上。这可能包括对并行化策略的详细分析，比如域分解、网格划分、数据通信模式的优化，以及如何选择合适的并行编程模型（如MPI、OpenMP、CUDA等）来应对不同硬件平台（CPU、GPU）上的CFD问题。此外，我还会期待书中能够介绍一些针对CFD特点的并行算法设计，例如如何处理不规则网格的并行化，如何高效地求解并行化的线性方程组，以及如何管理并行计算中的负载均衡和同步问题。对于我来说，能够看到CFD这个特定应用领域如何充分利用HPC的能力，进行深入的剖析，无疑是一次宝贵的学习机会。

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最近，我正在准备一篇关于计算流体动力学在新能源技术中应用的文章，其中涉及到许多复杂的流场模拟。在文献检索的过程中，我看到了这本书的标题——"Parallel Computational Fluid Dynamics"。我立即意识到，这可能是一本能够为我提供关键技术支持的书籍。我对"Parallel"这个词尤其感兴趣，因为它意味着这本书将探讨如何利用并行计算技术来加速CFD模拟，从而处理更大规模、更精细的模型。我期待书中能够提供一些实际的案例，例如如何利用并行计算来模拟风力涡轮机叶片的复杂气流，或者如何优化太阳能电池板的散热设计。我希望这本书能够深入浅出地解释并行计算的基本原理，以及它们如何应用于CFD的求解器中，例如如何并行化求解器中的线性系统，或者如何高效地进行数据交换。此外，我也希望书中能够提供一些关于性能优化和扩展性的指导，帮助我理解如何在大规模并行计算平台上有效地运行CFD模拟。

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