信息粒-计算理论.模型与应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787537727679

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• 信息粒度计算
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• 人工智能
• 不确定性推理
• 知识发现

复杂系统动力学与智能体行为模拟研究 本书聚焦于复杂系统在演化过程中的非线性动力学行为、涌现现象及其在智能体建模与行为预测中的应用。 旨在为理解自然界、工程技术乃至社会经济系统中普遍存在的复杂性提供一套严谨的理论框架和实用的计算工具。本书内容涵盖了从基础的非线性动力学理论到前沿的基于主体的建模方法，并深入探讨了复杂系统中的信息处理、自组织与鲁棒性等关键科学问题。 第一部分：复杂系统动力学基础 本部分奠定了理解复杂系统的数学和物理基础，重点关注系统的演化规律和非平衡态下的行为特征。 第1章 非线性动力学与混沌现象 本章系统回顾了线性系统与非线性系统的本质区别。我们详细阐述了相空间分析、李雅普诺夫指数、庞加莱截面等核心概念，用以刻画系统对初始条件的敏感依赖性，即混沌现象。重点分析了几类典型的非线性系统（如洛伦兹系统、Rössler系统）的动力学行为，并探讨了通往混沌的几种路径，包括倍周期分岔和准周期转捩。此外，本章还将介绍分数阶微积分在描述具有记忆效应的复杂系统动力学中的应用潜力。 第2章 耗散结构与自组织理论 本章深入探讨了耗散系统如何在远离热力学平衡的状态下，通过与环境的能量和物质交换，自发地形成有序结构（耗散结构）。我们将基于普里高津的工作，阐述临界涨落、涨落-耗散定理在结构形成中的作用。重点解析了图灵模式形成理论在生物形态发生中的应用，以及非平衡态热力学在理解开放系统稳定性边界方面的重要性。 第3章 统计物理视角下的复杂性 本章从统计力学的角度审视宏观系统行为的微观起源。我们着重讨论了系综理论在处理大规模相互作用粒子集合时的适用性与局限性。内容包括玻尔兹曼方程的推导及其在稀薄气体动力学中的应用，以及蒙特卡洛方法在模拟复杂相互作用模型（如伊辛模型、玻尔兹曼机）中的高精度实现。同时，本章也将介绍随机过程理论，特别是马尔可夫链和扩散过程在描述系统随机演化中的关键作用。 第二部分：复杂网络结构与功能 复杂性往往通过网络结构得以体现。本部分专注于网络的拓扑特性、信息流的传递机制以及网络的动态演化规律。 第4章 网络拓扑学与涌现性质 本章系统梳理了复杂网络的基本数学描述，包括节点、边、邻接矩阵和拉普拉斯矩阵。重点分析了真实世界网络（如互联网、社交网络、生物调控网络）的普遍拓扑特征，如小世界效应、无标度性、社团结构等。我们推导了刻画网络异质性的关键指标，并讨论了网络拓扑结构如何直接影响其承载的功能，例如鲁棒性与脆弱性。 第5章 网络上的动力学过程 本章探讨了物质、信息或疾病在复杂网络上传播的动力学模型。主要内容包括：流行病学模型（如SIR、SIS）在网络结构上的推广、同步现象的理论分析（如Kuramoto模型及其变体）、以及信息扩散模型的建立与分析（如级联失败模型）。本章将结合同步性与网络结构之间的相互作用，解析网络中出现集体行为的内在机制。 第6章 网络演化模型与修复 本章关注网络拓扑如何随时间演变。我们详细讨论了基于增长（如优先连接模型）和基于局域交互（如演化博弈模型）的网络演化机制。特别地，本章将深入研究网络修复和抗毁损策略的设计，包括针对随机故障和蓄意攻击的防御机制，并结合控制理论，探讨如何通过最小干预实现对网络状态的精确调控。 第三部分：智能体行为建模与模拟方法 本部分将理论基础应用于具体的系统建模，重点介绍如何从微观层面构建和模拟具有复杂行为的智能体群体。 第7章 基于主体的系统（ABM）建模原理 本章系统介绍基于主体的建模范式（Agent-Based Modeling, ABM）的构建流程、关键组件（主体、环境、交互规则）和实施细节。我们将对比ABM与传统的均值场模型（Mean-Field Models）的优劣，强调ABM在捕捉异质性、非局部相互作用和自下而上的涌现现象方面的独特优势。本章还将讨论ABM模型的验证、校准与灵敏度分析的科学方法。 第8章 智能体决策与学习机制 本章专注于为智能体赋予智能行为。我们将探讨几种主要的决策框架，包括基于规则的系统、有限理性模型以及进化博弈论方法。特别地，本章将介绍强化学习算法（如Q学习、DQN）在构建具有适应性和学习能力的智能体方面的应用，并讨论如何在多智能体环境中处理合作与竞争博弈。 第9章 复杂系统中的信息集成与计算 本章探索复杂系统作为信息处理单元的功能。我们分析了诸如蜂群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）等群体智能算法的计算机制，这些机制往往是自然界中高效信息共享和问题解决能力的体现。本章还将讨论信息熵在量化系统不确定性与信息增益方面的应用，并结合分布式计算理论，探讨如何设计具备容错能力的复杂计算架构。 第四部分：应用案例与前沿挑战 本部分选取了几个具有代表性的复杂系统案例，展示理论工具的应用价值，并展望该领域未来的研究方向。 第10章 城市化与交通流的复杂性分析 本章以城市交通系统作为案例，构建了多层次的ABM模型，用于模拟宏观的交通拥堵、微观的驾驶员行为以及它们之间的反馈机制。重点分析了信号灯控制、公共交通网络优化对全局交通流的影响，并引入了行人流动的复杂性建模。 第11章 生态系统中的竞争与共存动力学 本章应用非线性动力学和网络理论，研究生态系统中的物种相互作用。内容包括捕食-被捕食关系的稳定性分析、资源竞争下的物种共存条件，以及环境扰动（如气候变化）对生物多样性稳定性的影响。本章还将涉及生态网络中的关键物种识别。 第12章 金融市场中的群体行为与风险 本章将复杂性理论应用于金融经济学。我们使用基于异质性交易者的ABM模型来重现市场波动、资产泡沫和闪崩现象。重点分析了信息传播速度、投资者情绪以及监管政策对市场系统稳定性的调节作用，旨在理解系统性金融风险的内在动力学根源。 本书面向 应用数学、物理学、计算机科学、系统工程、以及相关交叉学科的高年级本科生、研究生以及科研人员。它不仅是理论的介绍，更是连接基础科学与工程实践的桥梁。

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