机器学习vs复杂系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:许铁

出品人:博文视点

页数:192页

译者:

出版时间:2018-8

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121344107

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

• 机器学习
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《深入探索：非线性动力学与复杂系统前沿》 图书简介 本书旨在为读者提供一个关于复杂系统理论与非线性动力学的全面而深入的导览。我们聚焦于这些领域中几个最引人注目、最具挑战性的前沿课题，探讨其背后的数学原理、物理基础以及在自然科学和社会科学中的实际应用。本书尤其侧重于揭示系统中涌现行为的机制，而非仅仅停留在对已有模型的应用层面。 第一部分：复杂性的基石——非线性动力学回顾与拓展 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们从经典动力学系统（如哈密顿系统和拉格朗日力学）的线性近似出发，逐步引入非线性效应的重要性。 第一章：相空间几何与遍历性 详细阐述了相空间的拓扑结构，重点分析了吸引子（如不动点、极限环、奇异吸引子）的分类与稳定性分析。我们引入了庞加莱截面法，作为理解高维复杂动力学行为的强大工具。关于遍历性，我们不仅讨论了遍历定理的数学表述，更深入探讨了遍历性在统计力学与信息论中的物理意义，特别是它如何连接微观动力学与宏观统计性质。 第二章：混沌动力学：从洛伦兹到Rössler 本章聚焦于确定性混沌的产生机制。除了经典的洛伦兹吸引子外，我们对更一般的、低维系统的分岔序列进行了详尽的分析，包括倍周期分岔、切点分岔和鞍结分岔。我们将重点放在鸭子映射（Baker's Map）等离散时间系统上，解析为什么确定性的方程能产生看似随机的行为。混沌的量化指标——李雅普诺夫指数的计算方法及其物理意义将作为核心内容进行阐述。 第三章：随机过程与噪声的相互作用 在现实系统中，纯粹的确定性是不存在的。本章探讨了在非线性系统中引入外部噪声（白噪声、有色噪声）后的行为变化。我们将分析朗之万方程（Langevin Equations）在描述布朗运动以及更一般的随机共振现象中的应用。重点讨论了如何区分由噪声驱动的随机性与系统内在的确定性混沌。 第二部分：复杂系统的结构与涌现现象 本部分将视野从单体动力学扩展到多体相互作用系统，探讨宏观模式如何从微观相互作用中“涌现”。 第四章：耦合振子网络与同步现象 耦合振子的动力学是理解复杂系统自组织能力的核心。本章系统梳理了不同耦合拓扑结构（全耦合、小世界、无标度网络）对同步行为的影响。我们将深入研究Kuramoto模型，不仅分析同步的临界条件，还将讨论相位锁定、振幅传递以及如何在生物节律和电网稳定性中观察到这些现象。特殊的讨论将集中于反相同步和群集（Chimera States）的形成机制。 第五章：场论方法与空间中的自组织 当系统具有空间连续性时，动力学演化将表现为场方程。本章主要介绍反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems）。我们将详细解析图灵模式（Turing Patterns）的形成条件，探讨其在形态发生学中的重要性。此外，本书将引入非平衡态下的相变概念，例如畴壁的形成与动力学。 第六章：信息论视角下的复杂性度量 理解复杂系统需要新的度量工具。本章将超越传统的熵和信息量，引入更精细的复杂度指标。重点介绍有效复杂性（Effective Complexity）和融合信息理论（Integrated Information Theory, $Phi$）的基本框架，探讨如何量化一个系统的信息整合与信息分化程度。我们将讨论这些度量在区分生命系统与非生命系统中的潜力与局限。 第三部分：前沿应用与跨学科挑战 本部分聚焦于将理论工具应用于当前科学界的热点问题，展示复杂系统研究的广阔前景。 第七章：湍流的统计描述与尺度不变性 湍流，作为流体力学中最经典的复杂系统，其研究仍然面临巨大挑战。本章将从Kolmogorov的K41理论出发，侧重于研究湍流中的惯性子区的统计特性和尺度不变性。我们将探讨涡旋结构在不同雷诺数下的演化，并引入使用高维概率密度函数来描述湍流脉冲的努力。 第八章：网络科学与演化动力学 现代复杂系统研究越来越依赖于对底层网络的分析。本章将重点关注网络结构的演化过程。我们将对比随机网络（Erdős–Rényi）与真实世界网络（BA模型、Hubs的形成），并研究动态网络中的信息传播（如疾病传播、意见形成）的模型，强调网络拓扑如何决定系统对扰动的鲁棒性与脆弱性。 第九章：人工生命与计算复杂性 最后，本章探讨了在计算模型中重现复杂系统行为的尝试。我们将分析细胞自动机（Cellular Automata）的范畴，特别是Wolfram对一维CA的分类，以理解其计算能力与复杂性。本章将考察如何利用非线性规则集来模拟自复制、学习和适应性行为，为理解生命现象提供新的计算视角。 总结与展望 全书的结构设计旨在引导读者从基础的微分方程动力学，逐步过渡到高维、多尺度的复杂系统理论框架。我们强调，理解复杂性并非寻找一个“万能方程”，而是掌握一套分析工具，用以揭示自然界中普遍存在的非线性相互作用所产生的、无法还原的涌现秩序。本书内容深度足以支撑高级本科生和研究生进行深入的理论学习和跨学科研究。

评分☆☆☆☆☆

近几日趁放假把这本书读完了，正如书名所揭示的，此书分为“复杂系统”和“机器学习”两部分，两者的关系大致是：这个世界本质是复杂的，而机器学习帮助我们克服这些复杂性。就复杂系统的部分而言，作者梳理的主线是：一维动力学系统要抓住“定点”；二维系统抓住“周期”或说...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量，不得不说达到了一个极高的水准，这在学术类书籍中并不多见。纸张的纹理细腻，墨色深沉，即使是复杂的图表和公式，也能清晰地呈现出来，没有出现任何模糊或重影的现象。我尤其注意到，书中对一些关键图例的色彩处理非常考究，那些高亮和对比度都经过了专业调校，这对于理解那些微妙的参数变化至关重要。这不仅仅是一本知识载体，它本身就是一件工艺品。一本好书的物质形态，其实是对其中思想价值的一种隐性肯定。它让人愿意长时间地沉浸其中，不必担心眼睛的疲劳，可以全身心地投入到对深奥理论的探索中去。这种对细节的极致追求，让阅读体验上升到了享受的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调和抽象的几何图形交织在一起，让人立刻联想到数据流和复杂的网络结构。刚拿到手里，我就被它那种沉甸甸的质感吸引住了，这绝对不是那种轻飘飘的入门读物。内页的排版也处理得非常用心，字体选择既保证了阅读的舒适度，又透着一股严谨的学术气息。尽管我还没有深入到具体内容，但从这本书的装帧和整体呈现来看，它显然是为那些对前沿科技有深度追求的读者准备的。我特别欣赏它在细节上体现出的专业性，比如封底那一小段关于作者背景的介绍，寥寥数语却勾勒出一位深耕理论的专家形象。光是捧着这本书，就已经感受到一股扑面而来的知识分子的气息，让人对即将展开的阅读之旅充满了期待与敬畏。希望这本书能带我领略一番知识的高原，而不是仅仅停留在表层的概念介绍上。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间来研究这本书的目录结构，发现它的逻辑脉络构建得极为精巧。它似乎不是简单地罗列概念，而是采取了一种层层递进的叙事方式，像是在搭建一座精密的知识迷宫，引导读者逐步深入核心。我注意到其中有几个章节的标题非常引人注目，它们用词大胆，暗示着对现有范式或许存在某种挑战或革新。这让我立刻联想到一些需要极高认知投入的领域，比如非线性动力学和信息熵的交叉点。这本书的作者显然没有满足于现有教科书的框架，而是试图在不同的思想体系之间架设桥梁，这对于拓宽研究视野是极其宝贵的。我个人对其中关于“涌现现象”的章节最为好奇，这本书会不会从更宏观、更哲学的角度去审视那些机器本身无法完全解释的行为模式？这种跨学科的融合，正是现代科学的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格，初步翻阅下来，给我的感觉是相当的凝练和精确，几乎没有一句多余的废话。它似乎在刻意避免使用那些被过度使用的、显得陈旧的流行术语，转而采用更贴近底层数学和物理概念的表达方式。这对于习惯了通俗科普的读者来说，可能需要一个适应的过程，但对于追求深度理解的人来说，这简直是福音。我感觉作者在斟酌每一个词语时，都经过了深思熟虑，力求用最少的笔墨表达最复杂的思想。这种写作态度，体现了一种对知识的极度尊重和对读者的责任感。我甚至可以想象，在撰写过程中，作者一定反复推敲过那些定义和推导过程，确保其无懈可击。读这样的书，需要的不仅仅是时间，更需要思维的敏捷和对抽象逻辑的驾驭能力。

评分☆☆☆☆☆

从书脊上微微的凹痕可以看出，这本书已经被很多求知者翻阅过了，它带着一种被“使用过”的痕迹，这比全新的书更能激发我的阅读欲。它散发出一种混合着油墨香和纸张陈旧感的独特气息，仿佛能让人嗅到那些曾经在这里思考、挣扎和顿悟的智慧回响。我设想，这本书中一定蕴含着许多需要反复演算、停下来沉思的环节，读者不可能只是走马观花地翻阅。它要求你停下来，拿起笔在空白处演算，或者在草稿纸上画出辅助性的模型图。这种需要主动参与、与作者进行智力对话的过程，才是真正有价值的学习。它提供了一个思考的框架，而不是一个现成的答案，这种开放性恰恰是最吸引人的地方。

评分☆☆☆☆☆

写的还挺好！但配图很差

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作者是不是搞动力系统的?

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后半部分没怎么读懂，还要再回顾。

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作者是不是搞动力系统的?

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作者是不是搞动力系统的?