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出版者:Springer

作者:Priami, Corrado (EDT)

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2006-10-30

价格:USD 67.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540461661

丛书系列:

图书标签:

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• Systems Biology
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复杂系统动态建模与分析：理论框架与应用前沿 本书旨在为研究人员、高级学生以及对复杂系统动态行为、非线性动力学和先进建模技术感兴趣的专业人士，提供一个全面且深入的理论与方法论指南。本书聚焦于超越传统线性分析范畴的系统建模，探讨如何处理和理解具有高度相互依赖性、反馈回路和涌现现象的复杂系统。 第一部分：复杂系统建模的基础理论与数学框架 第一章：复杂性的内涵与数学基础重塑 本章首先界定了“复杂性”在科学语境下的多重含义，区分了简单复杂性（如统计物理学的多体问题）与深层复杂性（如自组织、适应性与演化）。我们将系统地回顾和批判性地评估描述复杂系统的核心数学工具，包括但不限于：拓扑数据分析（TDA）在捕捉系统结构不变性中的作用；信息论度量（如互信息、传输熵）在量化系统间依赖性和因果关系上的局限与潜力。重点讨论了如何构建适用于高维、非平稳系统的状态空间表示。 第二章：非线性动力学系统：从吸引子到混沌 本章深入探讨描述系统演化的非线性微分方程组。首先，对相空间结构进行详尽分析，包括平衡点、极限环和复杂多周期运动的稳定性分析。随后，重点阐述了混沌现象的定量描述：李雅普诺夫指数谱的计算与解释，庞加莱截面的构建，以及如何利用分岔理论来理解系统定性行为的转变（如倍周期分岔、倍域分岔和滞后现象）。我们将特别关注在工程、生态和气候系统中观察到的各种类型的混沌吸引子，并讨论其在预测和控制中的挑战。 第三章：随机过程与噪声驱动的系统演化 真实世界中的复杂系统总是受到不可避免的随机扰动。本章系统地介绍了描述随机演化的随机微分方程（SDEs）及其在复杂系统建模中的应用。详细阐述了Langevin方程的构建原则，并探讨了如何通过福克-普朗克（Fokker-Planck）方程来演化系统状态的概率密度函数。关键部分涉及势能理论在理解随机共振、噪声驱动的相变以及跨越能垒问题中的应用，并讨论了对具有延迟和非马尔可夫过程的随机系统进行建模的先进方法。 第四章：网络科学与图论视角下的结构-功能耦合 将复杂系统视为相互连接的节点集合，网络理论提供了理解整体行为的强大视角。本章超越简单的网络拓扑度量（如度分布、聚类系数），深入探讨了动态网络模型：如何将微分方程或随机过程附加到网络节点上，形成耦合振子系统或网络传播模型。详细分析了同步现象（包括全同步、部分同步和集群同步）的判据，并介绍了模块化结构、核心-外围结构（Cores-Periphery）对信息流和鲁棒性的影响。针对大规模网络的模拟，将讨论高效的算法和数据结构。 第二部分：先进建模技术与计算方法 第五章：降阶模型（ROMs）的构建与本征模式分析 高维复杂系统的精确模拟往往计算成本过高。本章专注于如何通过降阶技术从全阶模型中提取出最关键的动力学自由度。详细介绍本征正交分解（POD）及其在流体动力学、结构动力学中的应用，并讨论其局限性，特别是在处理非线性特征和泛函空间映射时的挑战。引入本征系统分解（ISD）和基于数据驱动的本征模式滤波，以实现对系统主要动态模式的识别和分离。 第六章：数据驱动建模：稀疏识别与延迟嵌入 当系统方程未知时，我们必须从观测数据中推断出潜在的动力学法则。本章核心介绍稀疏识别（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）方法，利用正则化技术（如LASSO）从高维函数库中筛选出最简洁、最具物理意义的非线性项。此外，将全面回顾塔肯斯定理在延迟系统的重建中的应用，并讨论如何通过非线性自回归模型（NARX）结合核方法来准确捕捉复杂系统的动态行为。 第七章：多尺度方法与平均场近似 复杂系统通常表现出跨越多个时间或空间尺度的现象。本章探讨如何有效地将不同尺度的信息整合到统一模型中。详细介绍多尺度建模（MSM）的层次化方法，包括升尺度（Upscaling）和降尺度（Downscaling）技术。特别关注平均场理论（Mean-Field Theory），分析其在描述大量相互作用粒子系统（如玻尔兹曼方程的平均场近似）中的准确性和误差来源，并与更精确的蒙特卡洛方法进行比较。 第三部分：复杂系统动态行为的控制与优化 第八章：基于不确定性的鲁棒控制策略 针对具有模型误差、参数波动或外部扰动的复杂系统，本章侧重于鲁棒控制的设计。介绍$mathcal{H}_{infty}$控制的原理及其在线性化系统中的应用。更进一步，探讨区间算术和凸优化在处理参数不确定性下的系统稳定性分析中的作用，以及如何设计能够保证在所有允许的参数范围内实现所需性能的控制器。 第九章：自适应与学习型控制 对于结构或参数随时间变化的复杂系统，需要采用能够实时修正自身行为的控制方法。本章系统阐述自适应控制的类型，包括基于模型的自整定方法和无模型的基于模型的参考自适应控制（MRAC）。此外，引入强化学习（RL）在解决高维、非平稳系统最优控制问题中的最新进展，并讨论RL算法在复杂系统环境中的收敛性和样本效率挑战。 第十章：预测、预警与系统健康管理 本章将理论建模与实际应用相结合，探讨如何利用动态模型进行前瞻性分析。重点讨论状态估计技术，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于在噪声观测下精确追踪系统状态。随后，介绍基于模型残差和动力学敏感性的故障检测与诊断（FDD）方法，以及如何设计系统健康预警指标，以便在系统进入危险区域前发出有效预警。 结语：跨学科前沿展望 本书最后对当前复杂系统建模面临的重大挑战进行总结，包括高维数据的处理、模型的可解释性以及跨尺度模型的无缝集成。展望了在量子信息、生物计算和大规模社会经济系统建模等新兴领域中，本研究所述理论框架的潜在应用方向。 --- 本书特色： 深度与广度兼顾： 融合了经典动力学、统计物理和现代机器学习工具。 方法论驱动： 侧重于从基本原理推导出先进方法的数学依据，而非简单罗列算法。 应用导向： 案例分析涵盖了从物理化学过程到宏观生态和工程系统的多领域问题。 数学严谨性： 确保所有理论推导和计算方法都建立在坚实的数学基础上，适合有志于从事前沿研究的读者。

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《Computational Methods in Systems Biology》这个书名，简直如同一个为我量身定制的指南针，在我探索系统生物学这片广阔而复杂的领域时，指引着前进的方向。我一直对生命系统的精妙设计和动态运行机制深感着迷，但常常因为缺乏将生物学知识转化为可计算模型的能力而感到力不从心。《计算方法》这几个字，让我看到了用严谨的数学和计算机科学语言去理解和模拟生命过程的希望。我细致地浏览了目录，发现这本书的内容涵盖了从基础的代数和微积分在生物模型中的应用，到更复杂的随机过程、图论以及机器学习等先进计算技术。这让我看到了一个完整的知识体系，能够帮助我系统地掌握系统生物学研究的核心计算工具。我尤其对书中关于动力学建模和网络分析的章节充满期待，因为我一直渴望能够精确地描述细胞信号传导的动态变化，或者预测基因调控网络的响应模式。我希望这本书不仅能够讲解理论，更能提供具体的算法实现细节和实际案例，让我能够将所学知识转化为解决实际生物学问题的能力。这本书的出现，无疑是我在系统生物学研究道路上的一笔宝贵财富，它将赋能我用计算的力量，去更深入地洞察生命系统的奥秘。

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《Computational Methods in Systems Biology》这个书名，本身就自带一种严谨而迷人的魅力。我一直对生命系统那如同精密机械般的运行逻辑感到好奇，但又苦于理解其背后复杂的数学和计算原理。这本书的书名，直接点明了解决问题的核心——“计算方法”，它预示着这本书将用一种更加具象、可操作的方式来揭示系统生物学的奥秘。我仔细研究了目录，发现它涵盖了从基础的模型构建，如ODE和SDE，到高级的算法，如贝叶斯推断和机器学习，再到具体的应用领域，如基因调控网络和信号转导通路。这让我感到非常兴奋，因为这正是我一直渴望能够系统学习的内容。我特别期待书中关于模型参数化和模型验证的章节，这对我来说是构建可靠的系统生物学模型至关重要的环节。我希望这本书能够提供清晰的算法解释，详细的数学推导，以及可供实践的代码示例，让我能够真正掌握这些计算工具，并将其应用于解决我自己的生物学问题。对我而言，这本书不仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它将帮助我用计算的视角，更深入地理解生命世界的复杂与精妙。

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我最近刚接触到系统生物学这个令人着迷的领域，而《Computational Methods in Systems Biology》这本书名，一下子就勾起了我的兴趣。我本身是一名对生物学有着浓厚兴趣的计算机科学背景的研究者，一直以来都想将我的计算能力应用于理解生命系统的复杂性。这本书的书名恰恰点明了我所需要的桥梁——“计算方法”与“系统生物学”的结合。我仔细研究了一下目录，发现它从基础的建模技术，如微分方程和布尔网络，一路讲到更高级的主题，如贝叶斯推断和深度学习在系统生物学中的应用。这让我感到非常兴奋，因为这正是我希望深入了解的内容。我尤其对书中关于模拟和分析生物网络动态的章节充满期待，比如如何使用各种算法来预测基因调控网络的行为，或者如何模拟信号转导通路中的信息传递。这本书似乎不仅仅停留在理论介绍，而是更侧重于提供实际的计算工具和技术。我非常欣赏书中可能包含的算法实现细节和案例研究，这对于我这样希望将所学知识付诸实践的人来说，是至关重要的。我希望这本书能够教会我如何将复杂的生物问题转化为数学模型，然后运用强大的计算工具来求解和分析，从而深入理解生命过程的本质。这本书的出现，对我来说，无疑是一个宝贵的学习资源，它将帮助我开启一段令人兴奋的系统生物学计算之旅。

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当我第一次看到《Computational Methods in Systems Biology》这本书名的时候，我就知道我必须拥有它。我从事生物信息学研究多年，深知数据分析和模型构建在现代生物学研究中的核心地位。而系统生物学，正是将这些学科知识融会贯通，试图以整体的视角去理解生命活动的学科。《计算方法》这个副标题，则预示着这本书将为我们提供解决系统生物学问题的强大武器。我仔细研究了目录，发现它涵盖了从基础的数学工具，到高级的机器学习算法，再到具体的应用案例。这让我感到非常兴奋，因为我一直想找到一本能够系统地梳理这些计算方法，并将其与生物学问题紧密结合的书籍。我尤其对书中关于参数估计、模型选择和不确定性量化的章节充满了期待。这些都是构建可靠的系统生物学模型所必需的关键步骤，而我一直在这方面寻求更深入的指导。我希望这本书能够提供清晰的算法介绍、严谨的数学推导，以及实用的代码示例，让我能够将所学知识迅速应用于自己的研究中。对我而言，这本书不仅是一个学习资源，更是一个能够帮助我提升研究能力、拓展研究视野的得力助手。它将引领我用更科学、更严谨的方式，去探索生命系统那令人着迷的复杂性。

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这本书的书名，Computational Methods in Systems Biology，就瞬间抓住了我。我一直对系统生物学这个领域充满好奇，但又苦于那些复杂的数学模型和算法，感觉无从下手。而“计算方法”这个关键词，则像是为我打开了一扇门，预示着这本书将用一种更具操作性和解析性的方式，来揭示系统生物学背后的奥秘。读完目录，我更是欣喜若狂。从基础的数学建模，到各种复杂的模拟技术，再到机器学习在系统生物学中的应用，这本书似乎囊括了整个领域的核心计算工具。我尤其期待关于基因调控网络、信号转导通路以及代谢网络建模的章节，这些都是我工作中经常会遇到的难题，如果这本书能提供清晰的计算框架和实现思路，那将极大地提升我的研究效率。此外，这本书还提及了数据分析和可视化，这对于理解和呈现复杂的生物系统至关重要。我设想，在阅读过程中，我不仅能学习到各种算法的原理，还能通过书中提供的代码示例，亲手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书的出现，仿佛是我在系统生物学研究道路上遇到的一个绝佳的“路标”，指引着我前进的方向，让我不再迷失在海量的生物数据和复杂的相互作用中，而是能用严谨的计算方法，抽丝剥茧，洞察生命系统的本质。我希望这本书能够深入浅出，即便对于非数学背景的研究者，也能有所启发，帮助我们跨越学科的壁垒，用计算的语言去理解和探索生命。

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《Computational Methods in Systems Biology》这本书名，如同一个闪烁着智慧光芒的灯塔，照亮了我探索系统生物学迷人世界的航程。我是一名有着浓厚跨学科研究兴趣的学者，深知理解和模拟复杂的生物系统离不开强大的计算工具。而“计算方法”这四个字，正是连接生物学和计算机科学的桥梁。我迫不及待地翻阅了目录，发现这本书的内容非常全面，从基础的建模技术，如微分方程和概率模型，到更前沿的机器学习和深度学习在生物学中的应用，它几乎囊括了系统生物学领域所有重要的计算方法。我尤其对书中关于网络分析和仿真模拟的章节充满期待，因为我一直想深入了解如何能够精确地刻画细胞内信号通路和基因调控网络的动态行为，以及如何通过计算模拟来预测系统的响应。我希望这本书不仅能够提供理论上的指导，更能提供实际操作的技巧和代码实现，让我能够将这些强大的计算工具应用于自己的研究中。这本书的价值在于它能够帮助我将抽象的生物学概念转化为具体的数学模型，并通过严谨的计算分析来揭示生命系统的本质。对我而言，这本书将是我在系统生物学领域学习和研究过程中不可或缺的伙伴。

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这本《Computational Methods in Systems Biology》的出现，简直就像是为我量身定做的。我是一名初涉系统生物学领域的博士生，面对浩如烟海的文献和层出不穷的复杂模型，常常感到力不从心。书名中的“计算方法”几个字，立刻吸引了我，它承诺了一种解决问题的路径，而不是仅仅停留在理论的层面。我迫不及待地翻阅了目录，里面涵盖的章节，从离散数学模型的基础，到动态系统仿真，再到机器学习在系统生物学中的前沿应用，让我看到了一个完整的计算工具箱。特别是关于网络推断和参数优化的部分，这正是我目前研究中最棘手的难题。我希望这本书能提供具体的方法和算法，指导我如何从实验数据中构建可靠的模型，并对模型参数进行精确的估计。读到关于模型验证和不确定性分析的章节时，我更是眼前一亮，这说明作者并没有回避模型本身的局限性，而是提供了严谨的评估方法，这对于建立可信的系统生物学模型至关重要。此外，书中所提到的可视化技术，更是让我期待，能够将抽象的计算结果以直观的方式呈现出来，这将大大有助于我们与合作者交流，并向更广泛的受众解释我们的研究成果。这本书的价值，在于它能够将抽象的理论概念转化为具体的计算实践，帮助我们这些年轻的研究者，快速掌握系统生物学研究的核心计算技能，为我们的科研生涯打下坚实的基础。

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当我看到《Computational Methods in Systems Biology》这本书名时，我的内心立刻燃起了学习的激情。我一直以来都对生命科学的宏大图景充满好奇，特别是系统生物学这个试图用整体视角来理解生命的学科。然而，数学和计算的壁垒常常让我望而却步。这本书的书名，恰恰点出了关键——“计算方法”，它预示着这本书将为我们提供一把钥匙，让我们能够用计算的语言去解析生命系统的复杂性。我迫不及待地翻阅了目录，发现它涵盖了从基础的数学建模，到统计推断，再到人工智能的应用。这让我看到了一个完整的计算工具箱，足以应对系统生物学研究中的各种挑战。我尤其对书中关于模型构建、参数优化和数据分析的章节充满了期待。我希望这本书能够提供清晰的算法介绍，严谨的数学推导，以及实用的代码示例，让我能够将所学知识迅速应用于实际研究中。对我而言，这本书不仅是一本技术手册，更是一次认知上的升级，它将帮助我打破学科壁垒，用计算的智慧去理解生命的奥秘，从而推动我对生命科学更深层次的探索。

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当我看到《Computational Methods in Systems Biology》这个书名时，我立刻被它深深吸引了。作为一个对生命科学的复杂性有着无限好奇心的读者，我一直觉得用传统的实验方法去完全理解一个生物系统是远远不够的。我们需要更强大的工具，而“计算方法”这个词，正好点出了问题的关键。这本书的书名预示着它将为我们提供一套用计算思维来解析生命系统的策略和技术。我迫不及待地查看了目录，发现它覆盖的范围非常广泛，从构建基础的数学模型，到利用统计学和机器学习的方法进行数据分析，再到复杂的仿真技术，几乎涵盖了系统生物学研究中的所有关键计算环节。我尤其对那些能够帮助我理解生物分子之间复杂相互作用的章节充满了期待，例如关于构建和分析基因调控网络、信号通路以及代谢网络的模型。我设想，通过阅读这本书，我不仅能够学习到各种算法的原理，还能掌握如何将这些算法应用于实际的生物学问题。我希望这本书能够提供清晰的数学推导和易于理解的代码示例，帮助我将抽象的理论知识转化为可操作的研究工具。对我而言，这本书就像是一个全面的指南，它将引领我进入一个用计算语言理解生命奥秘的新世界，让我能够更深入、更全面地洞察生命的内在机制。

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《Computational Methods in Systems Biology》这个书名，就像一道闪电，瞬间击中了我的好奇心。我一直对生命系统那令人惊叹的复杂性和精妙的调控机制着迷，但同时又对如何用精确的科学方法去量化和理解这些复杂性感到困惑。《计算方法》这几个字，恰恰为我指明了一条通往深度理解的道路。我迫不及待地翻阅了目录，里面的内容让我眼前一亮。从最基础的数学建模原理，到各种复杂的仿真技术，再到利用大数据和人工智能来驱动系统生物学研究的最新进展，这本书似乎囊括了整个领域的计算工具箱。我尤其期待关于网络生物学和动力学建模的章节，因为我一直想知道如何能够精确地描述和预测细胞内信号传递的动态过程，或者基因调控网络的响应模式。这本书似乎不仅仅停留在概念层面，而是承诺提供具体的算法和实现方法，这对于我这样希望将理论知识转化为实践的研究者来说，无疑是极大的福音。我希望通过这本书，能够学习到如何将复杂的生物学问题抽象为数学模型，然后运用强大的计算能力去求解和分析，从而获得对生命系统更深刻、更全面的认识。这本书的出现，对我来说，就像是一个开启新篇章的钥匙，它将带领我进入一个用数学和计算的力量来解析生命奥秘的新领域。

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