Competence Validation for Perinatal Care Providers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Simpson, Kathleen Rice (EDT)/ Creehan, Patricia A. (EDT)/ Association of Women's Health, Obstetric,

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:1998-6

价格:$ 105.08

装帧:Pap

isbn号码:9780397554621

丛书系列:

图书标签:

• Perinatal Care
• Competency-Based Education
• Healthcare Training
• Skills Assessment
• Validation
• Obstetrics
• Neonatology
• Medical Education
• Professional Development
• Quality Improvement

深入解析复杂系统中的新兴模式：理论与实践的交汇 本书聚焦于复杂系统领域的前沿研究，特别是如何识别、量化和预测系统中不断涌现的新兴模式。我们超越了传统线性模型和简化假设的局限，转而采用多尺度分析、非线性动力学和信息论的方法，来揭示看似随机的现象背后隐藏的深层结构和因果关系。全书结构紧凑，理论推导严谨，同时辅以大量来自物理学、生态学、经济学及社会科学的实际案例，旨在为读者提供一套全面且可操作的复杂系统分析工具箱。 第一部分：复杂系统基础与涌现现象的数学描绘 本部分奠定了理解复杂系统涌现行为的理论基石。我们首先回顾了经典的热力学与统计力学在处理开放、非平衡系统时的局限性，并引入了非平衡态统计力学（如远离平衡的输运理论和耗散结构理论）的核心概念。 第一章：从平衡到非平衡：系统认知的范式转移 本章详细阐述了复杂系统区别于简单系统的关键特征：自组织、反馈回路和尺度依赖性。我们深入探讨了布里渊的“负熵”概念在维持系统有序性中的作用，以及普里戈金的耗散结构理论如何解释了生命系统和许多物理化学系统在远离平衡态下自发形成有序结构的过程。重点讨论了对称性破缺在系统从均匀态向复杂结构演化中的决定性作用。 第二章：信息、熵与复杂性度量 复杂度并非简单地等同于系统组件数量的增加。本章着重于信息论在量化复杂性中的应用。我们详细分析了香农熵、冯·诺依曼熵在描述系统不确定性中的不同侧重点。引入了有效复杂性（Effective Complexity）和统计复杂性（Statistical Complexity）等更先进的度量指标，这些指标能够区分随机噪声和具有潜在生成规则的复杂结构。通过对马尔可夫链和高斯随机场建模的分析，读者将掌握如何利用信息内容和结构组织来区分不同层次的复杂性。 第三章：非线性动力学与分岔理论 复杂性往往源于非线性交互。本章深入探讨了常微分方程和偏微分方程在描述系统演化时的非线性效应。我们详细介绍了分岔理论（Bifurcation Theory），包括鞍结分岔、霍普夫分岔和倍周期分岔，阐释了系统参数微小变化如何导致宏观行为的剧烈转变（混沌的产生）。混沌动力学的核心——对初始条件的敏感依赖性（蝴蝶效应）——通过洛伦兹吸引子和庞加莱截面得到了详尽的几何和数值分析。 第二部分：模式识别与因果推断中的新兴方法 复杂系统中的“模式”往往是暂时的、局部的，并且具有多尺度性。本部分介绍了一系列用于捕获这些瞬态和非局部结构的先进分析技术。 第四章：基于网络的结构涌现 现代复杂系统研究中，网络科学是核心工具。本章关注如何从底层节点间的交互中涌现出宏观拓扑结构。我们不仅分析了经典的无标度网络（如Barabási-Albert模型）和随机网络（如Erdős-Rényi模型），更侧重于描述动态网络，即节点连接随时间变化的系统。重点讨论了同步性（Synchronization）、社团结构（Community Structure）的识别算法，以及网络中的关键中心性度量（如介数中心性）如何影响信息或疾病的传播效率。 第五章：多尺度建模与尺度不变性 复杂系统行为的特征之一是其在不同观察尺度下的表现的相似性或相关性。本章深入研究了重整化群（Renormalization Group, RG）方法在系统建模中的应用。RG思想被用于系统地消除微观细节，同时保留决定宏观行为的关键自由度。我们探讨了如何通过尺度分离技术（如小波分析和多分辨率分析）来解耦不同时间或空间尺度上的动力学过程，从而揭示隐藏在噪声下的尺度不变性（Scale Invariance）。 第六章：符号动力学与通用性 当物理细节变得不重要时，系统的行为可以用更抽象的数学语言来描述。本章引入了符号动力学（Symbolic Dynamics），这是一种将连续变量轨迹映射到离散符号序列的方法。通过分析这些符号序列的复杂性（如Lempel-Ziv复杂度），我们可以识别系统行为的内在限制和通用性。本章还探讨了“准周期性”和“准周期运动”如何通过拓扑不变量（如环绕数）被成功地分类，即便系统处于混沌状态。 第三部分：复杂系统中的学习、预测与控制 认识到复杂系统的动态性质后，本部分转向实践应用，探讨如何利用这些涌现的模式进行有效预测和干预。 第七章：数据驱动的涌现模型发现 传统的基于第一性原理的建模在面对高度耦合的复杂系统时往往力不从心。本章介绍了稀疏识别（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）算法。该方法通过对高维导数空间的系统性搜索，从观测数据中自动提炼出最简洁、最具有物理意义的非线性微分方程组。我们详细演示了如何应用稀疏回归技术来识别描述受激振子和流体动力学中关键项的方程，从而实现对复杂动力学的内在机制的“黑箱”解释。 第八章：因果发现与反事实分析 在强交互系统中，相关性不等于因果性。本章探讨了格兰杰因果关系（Granger Causality）的局限性，并引入了基于信息流的更严格的因果度量，例如传递熵（Transfer Entropy）。传递熵能够量化一个变量的历史信息对预测另一个变量未来的信息增益，从而揭示单向或双向的信息驱动力。此外，我们还讨论了如何构建反事实模型（Counterfactual Models），评估在不同初始条件或干预措施下系统可能出现的不同演化路径。 第九章：复杂系统的适应性与鲁棒性分析 适应性是复杂系统生存的关键。本章从系统工程的角度考察了系统面对外部扰动时的鲁棒性（Robustness）和弹性（Resilience）。我们分析了故障传播路径，并研究了模块化（Modularity）在增强系统抵抗局部失败方面的作用。最后，我们探讨了最优控制理论在复杂系统中的应用，例如如何设计最小干预策略以引导系统从一个不可取的涌现状态（如级联故障）转移到期望的稳定状态。 全书贯穿对“什么是真正的涌现”这一哲学问题的探讨，强调计算工具与理论洞察的结合是理解我们周围复杂世界的必由之路。本书适合对高级数学物理、非线性科学、数据科学以及系统工程感兴趣的研究人员和高年级学生。

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