Data Analysis and Probability Connections pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Perkowski, Debra A./ Perkowski, Michael

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2006-3

价格:$ 107.72

装帧:Pap

isbn号码:9780131449220

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 概率
• 统计
• 数学
• 教育
• 中学数学
• STEM
• 教材
• 学习
• 推理

深入探索：现代工程中的复杂系统建模与优化 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟、李明、王芳] 出版社： [虚构出版社名称，例如：前沿科技出版社] 出版日期： [虚构出版日期，例如：2024年10月] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨如何在高度耦合、动态变化的现代工程领域中，有效地进行复杂系统的建模、分析与优化。我们不再局限于传统的线性或准线性分析范畴，而是聚焦于非线性动力学、多尺度相互作用以及系统韧性设计等前沿课题。 《深入探索：现代工程中的复杂系统建模与优化》 汇集了来自控制理论、计算物理、运筹学以及新兴的复杂性科学的精髓。全书结构清晰，逻辑严密，从基础的系统描述语言出发，逐步过渡到高阶的智能优化算法和实时决策支持系统构建。本书特别强调理论框架与实际工程挑战的结合，旨在培养读者将抽象数学工具应用于解决现实世界中关键工程问题的能力。 第一部分：复杂系统的基础理论与建模框架 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石。我们首先回顾了传统系统动力学的局限性，并引入了随机过程、马尔可夫链和非线性动力学作为描述系统行为的核心工具。 第1章：从确定性到随机性：系统行为的概率表征 本章详细阐述了如何使用概率论和随机过程来描述工程系统中固有的不确定性。内容涵盖了泊松过程、布朗运动在信号处理和金融工程中的应用。我们着重探讨了随机微分方程（SDEs）的推导及其在建模设备疲劳、环境噪声影响下的系统性能衰减中的作用。此外，还引入了卡尔曼滤波及其扩展版本（EKF, UKF），用以在存在测量误差和系统噪声的情况下，实现对系统状态的精确估计。 第2章：网络化系统的拓扑结构与涌现行为 现代工程系统（如智能电网、交通网络、大规模集成电路）本质上是网络化的。本章深入研究了图论在系统结构建模中的应用。我们分析了不同网络拓扑（如无标度网络、小世界网络）对信息传播、故障传播以及系统稳定性的影响。重点讨论了基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM），如何通过模拟底层实体的局部交互，来揭示宏观层面的涌现现象，例如交通拥堵的形成或大规模系统故障的级联效应。 第3章：多尺度与多物理场耦合建模 复杂系统通常在时间、空间和物理领域上存在显著的尺度差异。本章探讨了如何构建能有效桥接这些尺度的模型。内容涉及平均场理论、降阶模型（Reduced-Order Modeling, ROM）的构建方法，例如本征正交分解（POD）和本征正交频率分解（PFD）。在物理场耦合方面，本书侧重于有限元法（FEM）与离散元法（DEM）在热-力-电耦合问题中的集成应用，为仿真复杂材料行为和微机电系统（MEMS）提供了坚实的数学基础。 第二部分：高性能计算与仿真技术 理解复杂系统需要强大的计算能力。本部分关注于高效处理大规模、高维度系统模型的技术。 第4章：大规模系统的数值求解策略 面对数百万自由度的仿真模型，传统数值方法的效率受到严重制约。本章聚焦于高精度、高并行度的数值积分技术。我们详细介绍了隐式积分方法在处理刚性微分方程组时的优势，以及如何利用域分解方法（Domain Decomposition Methods, DDM）实现大规模并行计算。此外，还讨论了基于图形处理单元（GPU）的加速技术，用以显著缩短复杂流体动力学或电磁场仿真所需的时间。 第5章：不确定性量化（UQ）与计算实验设计 在实际工程中，模型参数往往是模糊的。本章专门讨论不确定性量化（UQ）的系统方法。内容包括随机抽样方法（如蒙特卡洛、拉丁超立方抽样）以及更先进的同分布方法（Polynomial Chaos Expansion, PCE），用于在保证计算效率的同时，精确估计模型输出对输入不确定性的敏感性。本章还涵盖了逆向分析与校准，即如何利用实验数据反推模型参数的合理分布。 第三部分：智能化决策与系统优化 构建模型和进行仿真之后，核心目标在于优化系统的设计、控制和运行策略。 第6章：智能优化算法在工程设计中的应用 本章从传统的梯度下降优化算法出发，引导读者进入更适合复杂、非凸、高维搜索空间的启发式与元启发式优化方法。重点剖析了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）的内在机制和适用场景。特别地，我们引入了基于梯度的优化技术与代理模型（Surrogate Models）的结合，用于加速昂贵的功能函数评估过程，实现高效的参数优化和拓扑优化。 第7章：强化学习在自适应控制中的突破 传统的基于模型预测控制（MPC）在处理模型误差和外部扰动时存在局限。本部分关注强化学习（RL），特别是深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）在自主系统控制中的前沿应用。我们讨论了如何设计有效的奖励函数和状态空间表示，使智能体能够在复杂的、不完全可观测的环境中学习最优控制策略，实现系统性能的实时自适应提升。 第8章：系统韧性、可靠性与故障诊断 现代系统对“不发生故障”的要求，已经演变为对“快速从故障中恢复”的要求。本章侧重于系统可靠性工程。内容包括故障树分析（FTA）、事件树分析（ETA）的深化应用。更重要的是，我们探讨了预测性维护（Predictive Maintenance）框架的构建，利用传感器数据和剩余使用寿命（RUL）模型，实现从被动维修向主动健康管理的转变，从而最大化系统运行时间并确保操作的稳健性。 --- 本书的特色 1. 跨学科深度融合： 首次将随机分析、计算科学和先进控制理论以统一的复杂系统视角进行整合。 2. 面向前沿挑战： 重点关注当前工业界和学术界面临的计算瓶颈和非线性决策难题。 3. 强调实际工具： 提供了大量关于数值方法、高级优化库和软件工具的讨论，便于读者将理论立即付诸实践。 目标读者： 本书适合具有坚实数学和工程背景的研究生、高级工程师、系统架构师以及从事复杂系统建模、仿真、控制与优化领域的研究人员。掌握微积分、线性代数以及基础概率论是阅读本书的先决条件。 --- (总字数统计：约1490字)

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