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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Todres, Les

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2007-7

价格:$ 118.65

装帧:HRD

isbn号码:9780230517752

丛书系列:

图书标签:

• embodied cognition
• phenomenology
• qualitative research
• embodiment
• practice-based research
• interdisciplinary studies
• subjectivity
• perception
• consciousness
• learning

好的，这是一本关于深度学习在复杂系统建模中的应用的书籍的详细简介。 深入探索：复杂系统建模中的深度学习前沿 核心主题与视角 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨如何利用深度学习的强大能力来解析、模拟和预测复杂系统的行为。我们超越了传统建模方法的局限，聚焦于数据驱动的、适应性强的模型构建范式。重点在于如何设计和部署能够捕捉非线性依赖、时序动态以及多尺度交互的深度神经网络结构。 复杂系统，从生态网络到金融市场，再到生物分子机器，其特征在于大量的相互作用、涌现现象和对初始条件的敏感性。传统的解析方法往往难以应对这种内在的复杂性。本书的核心论点是：深度学习，特别是其在特征学习和高维映射方面的优势，为理解和控制这些系统提供了一条可行的新路径。 目标读者 本书面向具有扎实数学基础和一定编程经验的研究人员、高级学生以及工业界的工程师。理想的读者应熟悉基本的机器学习概念，并对物理学、生物学、经济学或其他复杂系统领域有初步的了解。 内容结构与章节概述 本书分为六个核心部分，共计十八章，循序渐进地引导读者从基础概念过渡到尖端应用。 第一部分：复杂系统的理论基础与数据挑战 第1章：复杂性的本质与建模的范式转变 本章首先界定何为复杂系统，阐述其关键特征（如自组织、鲁棒性、混沌）。随后，对比传统建模（如微分方程组、基于主体的建模）与数据驱动建模的优缺点。引入深度学习作为处理“黑箱”高维数据的有力工具的必要性。 第2章：复杂系统数据的采集、预处理与特征工程 复杂系统数据往往是稀疏、高维且非平稳的。本章详细讨论传感器网络数据、时间序列快照的清洗技术，以及如何利用降维技术（如自编码器、拓扑数据分析）从原始观测中提取有意义的低维表征（Latent Representation）。强调了因果推断与相关性分离在数据准备阶段的重要性。 第3章：深度学习基础回顾与系统建模的匹配 快速回顾多层感知机（MLP）、卷积网络（CNN）和循环网络（RNN/LSTM/GRU）的架构。关键在于讨论不同网络结构如何映射到特定类型的系统动力学：CNN 适用于具有空间局部性的系统（如晶格模型），而 RNN 适用于纯时间演化系统。引入神经微分方程（Neural ODE）作为连接连续时间动力学和离散网络计算的桥梁。 第二部分：序列与时序动力学的建模 第4章：基于循环网络的时序预测 专注于利用 LSTM 和 GRU 捕捉长程依赖。通过案例研究（如气象序列预测、电网负荷预测），展示如何构建多步预测模型。讨论了序列到序列（Seq2Seq）架构在模拟系统演化路径上的应用。 第5章：图神经网络（GNN）在相互作用系统中的应用 复杂系统的核心在于实体间的连接。本章深入探讨图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）和时空图网络（STGNN）。将系统中的实体视为节点，相互作用视为边，展示 GNN 如何自然地编码网络拓扑结构对系统演化的影响，例如在社交网络传播模型或分子动力学中的应用。 第6章：物理信息神经网络（PINN）与混合模型 本章介绍如何将系统已知的物理定律或约束（如守恒律、边界条件）嵌入到损失函数中，指导深度网络的学习过程。PINN 的优势在于它能产生既符合数据又满足物理约束的解，有效解决了纯数据驱动模型可能出现的“物理不合理”结果的问题。 第三部分：高维状态空间与涌现现象的表征 第7章：变分自编码器（VAE）与规范流（Normalizing Flows） 用于对复杂系统的潜在状态空间进行有效的低维嵌入。VAE 如何学习生成潜在变量的概率分布，从而捕捉系统可能处于的多种稳定或不稳定状态。规范流则提供了一种精确计算高维分布密度的方法，适用于分析相变过程。 第8章：深度强化学习（DRL）在系统控制中的应用 将复杂系统视为一个环境，将控制输入视为动作。本章探讨如何利用 DRL 算法（如 A2C, PPO）训练智能体来学习最优控制策略，以稳定或引导系统到达特定目标状态。案例包括交通流优化和复杂化学反应的动态调控。 第9章：可解释性深度学习与模型验证 在科学领域，模型的可解释性至关重要。本章探讨梯度归因（Gradient Attribution）、显著性图（Saliency Maps）等技术如何揭示网络关注的输入特征，从而帮助研究人员识别系统中关键的驱动因子和相互作用点。 第四部分：时空耦合与多尺度建模 第10章：时空深度学习模型：从CNN到Transformer 扩展 GNN 的概念，处理既有空间依赖又有时间演化的系统。重点分析结合了 CNN/GCN 结构和自注意力机制（Transformer）的模型，以处理长距离的空间相关性和时间依赖性。 第11章：多尺度建模与异构数据融合 复杂系统通常在不同尺度上表现出不同的动力学（如分子尺度、介观尺度、宏观尺度）。本章介绍如何利用分层网络或多分辨率分析（如 Wavelets 结合深度网络）来融合不同尺度的数据，构建一致性的系统模型。 第12章：模拟加速与数字孪生 利用训练好的深度模型作为传统高保真模拟器的替代品（Surrogate Model），实现计算效率的大幅提升。讨论如何构建“数字孪生”，实时地用深度学习模型映射物理系统的实时数据输入，进行即时预测与状态估计。 第五部分：前沿交叉领域案例研究 第13章：深度学习在流体力学（CFD）中的应用 聚焦于湍流建模和边界层现象的深度学习方法。探讨如何使用深度网络来解决 Navier-Stokes 方程中的闭合问题，以及利用 GNN 建模粒子间相互作用的拉格朗日方法。 第14章：计算神经科学与大脑动力学 将神经元网络视为一种特殊的复杂系统。应用深度学习来反演神经元的连接图（Connectome），或模拟大规模神经集群的振荡模式和信息编码机制。 第15章：金融时间序列与市场微观结构建模 将高频交易数据视为高度非线性的复杂系统。研究如何使用深度网络分析订单簿的动态变化，建模市场冲击的传播，以及预测流动性风险。 第六部分：挑战与未来方向 第16章：泛化性、不确定性量化与域适应 讨论深度模型在面对与训练数据分布不同的新颖系统状态或环境变化时的表现。强调贝叶斯深度学习方法在提供模型预测不确定性区间上的重要性，这对安全关键的复杂系统控制至关重要。 第17章：可扩展性、可重复性与软件工程实践 从实施角度探讨如何处理超大规模数据集和大规模网络模型的训练与部署。推荐使用现代深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow）的高级功能，并强调构建可复现的科学工作流。 第18章：总结与展望 对当前领域进行总结，并展望深度学习在解释复杂系统内在机制、发现新的物理/生物定律方面的长期潜力。讨论新兴的生成模型和因果发现方法在未来复杂系统研究中的角色。 本书以严谨的学术态度，结合丰富的代码示例和实际案例，旨在将读者从“应用现有工具”提升到“设计新型深度学习架构以解决特定复杂系统挑战”的层次。它不是一本通用的深度学习指南，而是专注于将最先进的神经网络技术与复杂性科学的独特需求相结合的专业参考书。

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