Sequences and Their Applications - SETA 2004序列及其应用 - SETA 2004 /会议文集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Helleseth, Tor (EDT)/ Sarwate, Dilip (EDT)/ Song, Hong-yeop (EDT)/ Yang, Kyeongcheol (EDT)

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2005-7

价格:678.00元

装帧:

isbn号码:9783540260844

丛书系列:

图书标签:

• 序列
• 数学
• 计算机科学
• 算法
• 离散数学
• 理论计算机科学
• 形式语言
• 自动机
• 数据结构
• 计算理论

《序列分析：原理、方法与前沿进展》 引言 序列，作为信息最基本的载体之一，在自然界与人类社会的各个领域扮演着至关重要的角色。从DNA的碱基排列到人类语言的词语顺序，从音乐的音符组合到宇宙星系的演化轨迹，再到复杂的算法设计与数据结构，无不体现着序列的规律性、结构性和应用性。理解和分析序列的内在特性，揭示其生成机制，并在此基础上开发有效的处理和应用方法，一直是科学研究的核心课题之一。 本书《序列分析：原理、方法与前沿进展》旨在系统地梳理序列研究的理论基础，深入探讨当前主流的分析技术，并前瞻性地展望该领域未来的发展趋势与潜在应用。我们不局限于单一学科的视角，而是力求从跨学科的广度与深度出发，为读者构建一个全面而深刻的序列分析知识体系。 第一篇：序列的理论基础与数学建模 本篇将奠定序列研究的坚实理论基石。我们将首先从最基础的数学概念入手，详细阐述序列的定义、性质以及常见的数学表示方法。这包括但不限于： 序列的定义与分类： 介绍有限序列、无限序列、离散序列、连续序列等基本概念，以及等差序列、等比序列、斐波那契数列等经典序列。 序列的生成函数： 深入讲解生成函数在描述和分析序列方面的强大能力，包括普通生成函数、指数生成函数等，以及它们如何用于解决递推关系、计数问题等。 组合数学与序列： 探索组合数学中的基本原理，如排列、组合、二项式定理等，如何与序列的计数与结构分析紧密结合。 概率论与随机序列： 引入随机过程的基本概念，如马尔可夫链、泊松过程等，以及如何利用概率模型来描述和预测具有随机性的序列。 信息论基础： 讲解信息熵、条件熵、互信息等信息论度量，以及它们在量化序列信息量、度量序列间相似性等方面的作用。 在扎实的理论基础上，我们将进一步探讨如何对序列进行数学建模，使其能够被计算机程序处理和分析。这包括： 递推关系与动态规划： 重点介绍如何将序列问题转化为递推关系，并通过动态规划算法高效求解。例如，最长公共子序列、编辑距离等经典问题将在此进行深入剖析。 代数结构与序列： 探讨序列在群论、环论、域论等代数结构中的表现，以及这些结构如何为序列的性质研究和应用提供新的视角。 拓扑空间与序列： 引入序列在拓扑空间中的收敛性、极限等概念，为理解连续性序列的分析打下基础。 第二篇：序列分析的关键方法与技术 本篇将聚焦于当前序列分析领域的核心方法与实用技术，涵盖从经典算法到前沿机器学习模型的广泛内容。 字符串匹配算法： 详细介绍各种高效的字符串匹配算法，如KMP算法、Boyer-Moore算法、Rabin-Karp算法等，以及它们在文本检索、模式识别中的应用。 序列对齐技术： 深入讲解全局比对（Needleman-Wunsch算法）和局部比对（Smith-Waterman算法）的原理与实现，以及它们在生物序列比对、基因组学研究中的核心地位。 隐马尔可夫模型（HMMs）： 详细阐述HMMs的结构、前向算法、后向算法、Viterbi算法等核心算法，并展示其在语音识别、自然语言处理、生物序列分析等领域的广泛应用。 机器学习在序列分析中的应用： 循环神经网络（RNNs）及其变体： 重点介绍LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）等模型，它们在处理长距离依赖关系的序列数据方面表现出色，是自然语言处理、时间序列预测等领域的重要工具。 卷积神经网络（CNNs）在序列分析中的应用： 探讨CNNs如何通过卷积核捕捉序列中的局部模式，并将其应用于文本分类、序列标注等任务。 Transformer模型： 详细介绍Transformer模型的核心机制，特别是自注意力机制，以及它如何克服RNNs的并行化限制，并在自然语言处理等领域取得突破性进展。 图神经网络（GNNs）与序列： 探索如何将序列转化为图结构，并利用GNNs进行更复杂的序列关系分析。 聚类与分类方法： 介绍基于距离度量的聚类算法（如K-Means）和基于概率模型的分类算法（如朴素贝叶斯）在序列数据分析中的应用。 降维与特征提取： 探讨主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术如何用于可视化和简化高维序列数据。 序列挖掘技术： 介绍频繁序列模式挖掘、序列分类、序列聚类等在零售、用户行为分析等领域的重要性。 第三篇：序列应用的广阔领域与前沿展望 本篇将把理论与方法应用于实际，展示序列分析在各个学科和行业中的强大影响力，并展望未来的研究方向。 生物信息学中的序列分析： 基因组学： DNA测序、基因识别、序列比对、变异检测、进化分析等。 蛋白质组学： 蛋白质序列预测、结构预测、功能预测、相互作用分析。 系统生物学： 基因调控网络、信号通路分析。 自然语言处理（NLP）： 文本理解与生成： 机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、对话系统。 语言模型： 词嵌入、语言建模、文本分类、信息抽取。 语音与音频处理： 语音识别： 将声学信号转化为文本序列。 语音合成： 将文本序列转化为语音信号。 音频事件检测与分类。 金融与经济学中的序列分析： 时间序列预测： 股票价格预测、经济指标预测、风险管理。 交易策略制定。 欺诈检测。 医学与健康科学： 疾病诊断与预测： 基于基因序列、生物标志物的诊断。 药物研发： 药物分子设计、作用机制研究。 流行病学分析： 病毒进化追踪、传播模式预测。 计算机科学与工程： 算法设计与分析： 排序、搜索、图算法等。 数据结构： 链表、栈、队列、树、图等。 网络协议与通信： 信号传输、数据包处理。 软件工程： 代码分析、Bug检测。 物理学与工程学： 信号处理： 滤波、去噪、特征提取。 控制系统： 系统辨识、状态估计。 材料科学： 材料结构与性能的关系分析。 社会科学与行为分析： 用户行为分析： 网站点击流、购物行为、社交媒体互动。 交通流预测与优化。 犯罪模式分析。 前沿展望与未来方向： 本书的最后部分将着眼于序列分析领域的未来发展，讨论新兴的研究热点与挑战： 跨模态序列分析： 融合文本、图像、音频等多种模态的序列数据，实现更全面的理解。 可解释性AI在序列模型中的应用： 提高复杂序列模型的透明度和可信度。 低资源场景下的序列分析： 解决数据稀疏性带来的挑战。 序列模型的鲁棒性与对抗性攻击： 提升模型应对噪声和恶意输入的性能。 大规模预训练序列模型的进一步发展： 探索更通用的序列基础模型。 人机协作的序列分析： 结合人类的专业知识与AI的能力。 量子计算在序列分析中的潜在应用： 探索量子算法如何加速序列处理。 结论 《序列分析：原理、方法与前沿进展》将是一本集理论性、系统性、实践性于一体的权威著作。本书旨在为研究人员、工程师、学生以及任何对序列及其应用感兴趣的读者提供一个深入、全面的学习平台。通过对序列研究的系统梳理与深入探讨，我们期望能够激发读者在各自领域内利用序列分析解决实际问题的灵感，并为推动该领域的创新发展贡献力量。无论您是初学者还是资深专家，都能从中获得宝贵的知识和启发。

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