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出版者:Dover Publications Inc.

作者:Georgi P. Tolstov

出品人:

页数:352

译者:R.A. Silverman

出版时间:1977-2-1

价格:GBP 12.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780486633176

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 数学-FouriserAnalysis
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• e-book
• 傅里叶级数
• 数学分析
• 信号处理
• 工程数学
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• 波动
• 电路分析
• 图像处理
• 数值分析

《时空拓扑：高维几何与信息流形》 导言：超越三维的界限 自古以来，人类对空间的理解便受限于我们所能感知的直观三维世界。然而，数学的演进不断拓宽了我们的认知边界，揭示了存在于更高维度、由复杂规律支配的时空结构。本书《时空拓扑：高维几何与信息流形》并非聚焦于传统的解析数学工具，而是深入探索在超越三维以上的抽象空间中，如何通过拓扑学原理来描述物质、能量和信息的分布与演化。我们意图构建一座桥梁，连接纯粹的几何形态与动态的系统行为，为理解复杂系统的内在秩序提供全新的视角。 本书的叙事结构围绕“维度”、“连接性”和“不变性”三个核心概念展开，旨在系统地梳理并展示高维空间如何作为理解现代物理学、复杂网络乃至认知科学的基础框架。 第一部分：拓扑空间的基石与重构 本部分首先为读者奠定理解高维拓扑结构所需的数学基础，但与传统微积分的侧重点不同，我们更强调“连续形变”下的不变性质。 第一章：抽象空间与同胚映射 我们从最基础的拓扑空间定义出发，引入开集、闭集和邻域的概念。重点讨论了“同胚”（Homeomorphism）这一核心概念——即允许拉伸、弯曲，但不允许撕裂或粘合的映射关系。通过对圆周、球面以及更高维球面的分析，展示了在拓扑意义上，一个光滑的“甜甜圈”（环面）与一个被压扁的咖啡杯在本质上是等价的。这为后续处理非欧几里得或高度非线性的系统提供了理论工具。 第二章：基本群与连通性 本章深入探讨了拓扑空间中“洞”的几何意义。我们详细阐述了基本群（Fundamental Group）的概念，如何利用环路来探测空间中是否存在不可收缩的障碍。对于更复杂的结构，例如更高维的流形，我们引入了同调群（Homology Groups）和上同调群（Cohomology Groups），这些工具能精确量化空间中“空腔”的数量和维度。这对于分析具有多孔结构材料的特性或模拟信息在网络中的传播路径至关重要。 第三章：流形与微分结构 将拓扑结构提升至光滑层次，我们引入了微分流形的概念。重点分析了黎曼流形，强调了度量张量的引入如何使得在高维空间中定义距离和曲率成为可能。与纯粹的拓扑分析不同，微分结构允许我们讨论切空间和向量场，为后续的动力学系统嵌入高维空间做好准备。 第二部分：高维几何的动态体现 在建立了基础的拓扑框架后，本部分开始将抽象概念应用于描述真实世界中的动态过程。我们将重点放在如何利用高维几何来建模复杂系统的演化轨迹。 第四章：相空间重构与吸引子几何 在非线性动力学中，系统随时间的变化轨迹可以被嵌入到一个高维的“相空间”中。本章探讨了如何从时间序列数据中，通过延迟嵌入技术，重构出原始系统的拓扑等价表示。我们深入分析了奇异吸引子（如洛伦兹吸引子）的拓扑性质，展示了它们如何表现出分数维的豪斯多夫维数，以及这种非整数维如何反映了系统内在的混沌特性。 第五章：信息几何与测地线 信息论与几何学的交叉点构成了信息几何。本章将概率分布空间视为一个黎曼流形，其中“距离”由Fisher信息矩阵定义。我们探讨了信息流动的“最短路径”——即测地线——在统计推断中的意义。这对于理解机器学习模型（如深度神经网络）在参数空间中的优化路径具有深远影响，展示了梯度下降的本质是一种对信息流形的测地线逼近。 第六章：拓扑数据分析（TDA）的应用 本章是全书的实践核心，侧重于如何利用拓扑不变量来提取复杂数据集的“形状”。我们详细介绍了持续同调（Persistent Homology）的方法，它超越了简单的聚类分析，能够识别数据集中不同尺度上的拓扑特征（如循环、洞）。通过对高维点云数据的分析，我们可以发现隐藏的结构，例如蛋白质折叠中的能量极小值区域，或者社交网络中群体结构的稳定形态。 第三部分：拓扑在现实系统中的映射 最后一部分将理论框架应用于更具解释性的领域，展示高维拓扑如何成为理解复杂系统的统一语言。 第七章：复杂网络拓扑与鲁棒性 现实世界中的网络（如互联网、生物调控网络）可以被建模为图结构，但其真实的鲁棒性和功能性往往依赖于更高阶的连接模式。我们引入了单纯复形（Simplicial Complexes）的概念，将网络中的边（二元关系）扩展到更高阶的团簇（多元交互）。通过分析这些高维复形的拓扑特征，我们可以评估网络在面对局部故障时保持连通性的能力。 第八章：时空拓扑与因果结构 本章探讨了如何将时间维度纳入拓扑分析。我们关注的是因果集合（Causal Sets）和因果流形，其中事件之间的关系由偏序集而非对称的距离决定。分析高维时空中的拓扑结构，有助于我们理解量子场论中的规范对称性，以及宇宙学模型中时空结构的稳定性。 第九章：意识、认知与拓扑表征 本书以认知科学的前沿探索作结。我们讨论了大脑活动模式在高维状态空间中的表现。神经元群体放电所形成的状态轨迹，可以用拓扑工具来分析其稳定模式和转换过程。例如，特定的认知任务可能对应于相空间中一个特定的、具有特定拓扑结构的“吸引子”，而学习过程则是状态空间中拓扑结构的渐进重塑。 结论：展望不可见的结构 《时空拓扑：高维几何与信息流形》旨在证明，理解我们所处的复杂世界，需要超越传统的线性或局部视角。高维拓扑学提供了一套强大的、关注结构本质而非具体测量的语言，帮助我们揭示隐藏在数据、物理和系统动力学背后的不变规律。本书为那些寻求超越传统解析框架，以几何和结构为核心来解决复杂科学问题的研究者提供了坚实的理论基础和实践指南。

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最可怕的就是这种写的像小说的数学书。 若是像korner那样就是专业科普还好,教材这样简直折磨。

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Most Dover Mathematics are like Beethoven Sonatas, I could see vivid page-turnings while performing on stage.

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