Algorithmic Lie Theory for Solving Ordinary Differential Eqautions

Algorithmic Lie Theory for Solving Ordinary Differential Eqautions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:CRC Pr I Llc
作者:Schwarz, Fritz
出品人:
页数:448
译者:
出版时间:
价格:772.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9781584888895
丛书系列:
图书标签:
  • 算法李理论
  • 常微分方程
  • 数值分析
  • 微分几何
  • 李群
  • 李代数
  • 计算方法
  • 数学物理
  • 控制理论
  • 符号计算
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具体描述

好的,这是一本关于“算法谎言理论在求解常微分方程中的应用”的书籍简介,侧重于介绍其核心概念、方法论、理论基础及其在具体应用中的潜力,同时避免提及您提供的书名及其具体内容。 --- 书名: 《结构演化与不确定性量化:一种基于动态模型的系统分析范式》 简介: 本书系统地探讨了复杂系统在时间维度上的演化机制、内在的结构性偏差以及对模型预测不确定性的有效量化方法。在现代科学与工程领域,我们面临的挑战日益复杂,许多关键系统——从生态网络的动态变化到经济模型的长期趋势预测,再到物理系统的非线性响应——都表现出高度的依赖性和对初始条件的敏感性。传统的线性分析方法往往难以捕捉这些系统的本质特征,因此,本书提出了一种新的分析范式,专注于理解和量化“结构”在时间进程中的动态变化及其对系统整体行为的影响。 第一部分:动态系统基础与结构失真 本书首先回顾了现代动力学理论的核心概念,重点关注非线性系统的定性分析。我们将深入探讨吸引子理论、分岔现象以及混沌系统的基本特性。不同于传统的平衡态分析,本书强调系统在状态空间中的轨迹演化。 核心章节聚焦于“结构失真”(Structural Distortions)。在实际系统中,我们构建的模型往往是理想化的简化。这些简化,如忽略特定反馈机制、假设参数的恒定性或线性化系统行为,都会在模型预测中引入系统性的偏差。本书将“结构失真”定义为模型假设与真实系统动力学之间存在的系统性、非随机的差异。我们不仅分析这些失真如何产生,更重要的是,如何通过数学工具识别和量化它们。这包括对模型残差的深入分析,不再将其简单视为噪声,而是视为系统未被完全捕捉的结构性信号。 第二部分:演化路径的拓扑分析 理解系统如何从一个状态演化到另一个状态,需要超越简单的微分方程求解。本书引入了拓扑数据分析(TDA)和网络理论的工具,用于描绘系统演化的“形态”。 我们探讨了“状态空间中的拓扑不变量”,即那些在系统演化过程中保持不变或以可预测方式变化的几何特征。通过分析高维数据中的连通性、孔洞结构和聚类模式,我们可以识别出系统在不同参数集下的“行为模式转变点”。例如,在流体力学问题中,湍流的产生可以被视为一种拓扑结构的坍塌或重组。本书提供了一套方法论,利用拓扑指标来量化这些结构性转变的临界点。 此外,本书详细介绍了“路径依赖性”的量化。在许多复杂的决策过程中,早期的微小选择可能导致后来的巨大差异。我们使用“轨迹相似性度量”来比较不同初始条件下的演化路径,从而评估系统的鲁棒性和敏感性。这不仅仅是计算欧氏距离,而是评估路径在结构上的重叠与分离,为理解系统历史对未来的影响提供了新的视角。 第三部分:不确定性量化与鲁棒性设计 在所有实际应用中,我们必须面对模型的不完善性。本书的第三部分致力于提供一套严谨的不确定性量化框架,超越传统的蒙特卡洛模拟。 我们引入了“认知不确定性”与“随机不确定性”的区分。认知不确定性源于模型结构本身(即我们对系统机制理解的局限),而随机不确定性则源于系统内在的噪声过程。本书提出了一种基于信息论的方法,通过计算模型参数空间中的“信息熵”来评估认知不确定性。 针对结构失真,我们开发了“自适应模型修正”技术。这是一种迭代过程,它根据观察到的数据反馈,逐步调整模型的结构假设,而不是仅仅调整参数值。这种修正机制旨在减小模型与现实之间的结构性差距。我们通过引入“结构因子”来参数化模型中未被显式描述的相互作用,并使用高阶统计量来估计这些因子的取值范围。 最终目标是实现“鲁棒性设计”。在一个充满不确定性的环境中,一个鲁棒的系统能够在预期或未预期的结构变化下,仍然保持其关键性能指标。本书提供了设计流程,指导工程师和科学家如何利用不确定性量化结果,优化系统的设计参数,使其对模型偏差具有最小的敏感性。 第四部分:应用案例与未来展望 本书的最后部分通过深入的案例研究,展示了该分析范式的实际效力。案例涵盖了材料科学中微观结构对宏观性能的影响、金融市场中的信息传播动力学,以及生物医学工程中细胞群落的集体行为建模。 在每个案例中,我们都着重分析了“结构失真”是如何误导了早期分析,以及如何利用本书提出的拓扑和不确定性量化方法,获得了更准确的预测和更可靠的设计方案。 总结: 《结构演化与不确定性量化:一种基于动态模型的系统分析范式》为处理现代复杂系统提供了一个跨学科的、基于严谨数学基础的全新视角。它要求读者超越对特定方程解的追求,转而关注系统内在的演化规律、结构变化的临界点,以及对模型假设局限性的深刻理解。本书旨在培养读者在面对高维、非线性、信息不完备的现实问题时,进行批判性建模和稳健决策的能力。 目标读者: 数学家、物理学家、工程师、数据科学家、系统生物学家、经济学家以及所有从事复杂系统建模与分析的研究人员和高级学生。

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