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出版者:

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页数:759

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出版时间:2009-4

价格:72.00元

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isbn号码:9787509124963

丛书系列:

图书标签:

• 莫言,社会学,东野圭吾,随笔,文学,言情,企业,三毛
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好的，这是一本关于复杂系统建模与仿真的专业著作的详细介绍。 --- 复杂系统建模与仿真：理论、方法与前沿应用 内容简介 本书系统而深入地探讨了复杂系统建模与仿真的核心理论、关键技术、主流方法论及其在现代工程、科学研究和决策支持领域的广泛应用。面对信息爆炸与技术快速迭代的时代背景，理解和驾驭那些由大量相互关联、非线性动态变化的元素构成的系统——无论是生态系统、社会经济系统、大型制造网络还是生物医学过程——已成为提升预测能力和优化控制效率的关键。本书旨在为读者构建一个坚实的概念框架，并提供从理论推导到实际操作的全面指导。 全书共分六大部分，共计二十章，内容组织逻辑严密，由基础概念层层递进至高级算法与新兴领域。 --- 第一部分：复杂系统基础与建模哲学 (Part I: Fundamentals of Complex Systems and Modeling Philosophy) 本部分奠定了全书的理论基石。首先，我们精确界定了复杂系统的内涵，将其与简单系统和混沌系统进行区分，重点阐述了涌现性（Emergence）、自组织（Self-organization）、反馈环路（Feedback Loops）以及多尺度特性（Multi-scale Nature）等核心概念。 第一章：复杂系统的定义、特征与范式转变 详细分析了复杂系统的基本要素构成、动态行为特征，并回顾了从还原论（Reductionism）到整体论（Holism）的科学思维范式转变，强调了系统思维在现代科学中的核心地位。 第二章：系统理论回顾与建模的哲学基础 回顾了经典控制论、信息论在系统描述中的贡献，引入了系统动力学（System Dynamics, SD）的初期思想。深入探讨了建模过程中的本质性挑战：选择合适的抽象层次、处理不确定性和知识边界的设定。 第三章：建模方法论的选择与适用性分析 系统比较了描述性建模、预测性建模、规范性建模三大类方法的适用场景。详细对比了基于第一性原理（First Principles）的建模与基于数据的经验建模之间的优劣权衡，为后续选择具体技术提供了指导性框架。 --- 第二部分：主流建模技术与数学工具 (Part II: Mainstream Modeling Techniques and Mathematical Tools) 本部分聚焦于构建复杂系统模型的具体数学工具箱，涵盖了从宏观到微观的多种主流方法。 第四章：系统动力学（SD）与因果回路分析 深入讲解了系统动力学的核心工具——存量-流量图（Stock and Flow Diagrams）。通过大量的实例分析，展示了如何利用延迟、非线性函数和阻尼效应来模拟具有长期反馈效应的宏观系统，如人口增长、资源枯竭等问题。 第五章：基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM是处理异质性、局部交互系统的核心方法。本章详细解析了主体（Agent）的定义、属性、状态空间、行为规则的设定，并探讨了如何通过微观规则的涌现来重现宏观社会现象，例如交通堵塞的形成与扩散。 第六章：网络科学与图论基础 将复杂系统视为网络结构，本章介绍了图论的基本概念，包括节点、边、拓扑结构（如小世界、无标度网络）。重点分析了中心性度量（介数中心性、度中心性）在揭示系统关键节点和鲁棒性方面的应用。 第七章：概率论、随机过程与马尔可夫链 针对具有随机扰动和不确定演化的系统，本章讲解了如何利用泊松过程、维纳过程等描述随机事件序列，并重点阐述了离散时间与连续时间马尔可夫链在状态转移分析中的精确应用。 --- 第三部分：仿真实现、验证与校准 (Part III: Simulation Implementation, Verification, and Calibration) 有效的建模必须依赖可靠的仿真实现和严格的验证过程。本部分关注“如何运行”和“如何信任”模型。 第八章：仿真算法的选择与数值积分方法 系统对比了事件驱动（Discrete Event Simulation, DES）与基于时间步长的连续仿真方法。详细分析了欧拉法、龙格-库塔（Runge-Kutta, RK）族等数值积分方法在处理不同刚性（Stiffness）系统时的效率与精度权衡。 第九章：面向对象编程在复杂系统仿真中的应用 讲解了如何利用面向对象的设计原则（封装、继承、多态）来构建模块化、可重用性高的仿真框架，尤其侧重于Java、Python（配合特定库）在构建大规模ABM时的架构设计。 第十章：模型验证（Verification）与确认（Validation） 区分了模型结构正确性（Verification）和模型输出真实性（Validation）。介绍了边界条件检验、极端情景分析、慢速敏感性分析（Slow Sensitivity Analysis）等关键验证技术。 第十一章：参数估计、校准与不确定性量化 探讨了如何利用实际观测数据对模型参数进行反演和校准，重点介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展版本（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）在实时系统状态估计中的应用，并量化了输入和结构不确定性对输出结果的影响。 --- 第四部分：高级分析技术与数据融合 (Part IV: Advanced Analytical Techniques and Data Fusion) 本部分探讨如何从复杂仿真结果中提取深层洞察，并将模型与大规模数据更好地结合。 第十二章：降维技术在复杂系统状态空间中的应用 介绍了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）以及非线性降维方法（如t-SNE）如何用于简化高维系统状态的描述，揭示驱动系统行为的主要模式。 第十三章：灵敏度分析与参数空间探索 详细阐述了局部敏感性分析与全局敏感性分析（如Sobol’指数法）的区别。重点讲解了如何设计高效的实验（Design of Experiments, DOE）来系统地探索参数空间，识别关键的控制变量。 第十四章：数据驱动建模与混合模型构建 阐述了如何将基于知识的物理模型与基于数据的机器学习模型相结合，形成混合（Hybrid）模型。讨论了在模型校准阶段利用神经网络逼近复杂非线性函数的策略。 第十五章：多尺度建模的耦合技术 聚焦于如何实现不同时间尺度和空间尺度模型的有效信息传递和数据桥接，例如将微观的分子动力学模拟结果作为宏观连续介质模型中的输入参数。 --- 第五部分：复杂系统的控制与优化 (Part V: Control and Optimization of Complex Systems) 模型的最终目标通常是优化决策和实现有效控制。本部分关注如何利用仿真结果指导实际干预。 第十六章：基于模型的预测控制（MPC） 详细介绍了MPC在处理大延迟、约束条件下的动态优化问题中的优势。讲解了如何利用模型的预测能力，在每个时间步重新优化控制输入序列。 第十七章：鲁棒性分析与抗干扰设计 探讨了如何评估系统面对各种外部扰动（如传感器故障、参数漂移）时的韧性。介绍了结构优化和冗余设计在提升系统鲁棒性方面的作用。 第十八章：进化算法与启发式优化方法 针对传统优化方法难以处理的非凸、多模态优化问题，详细介绍了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等进化算法在复杂系统参数寻优和控制策略设计中的应用。 --- 第六部分：前沿应用领域展望 (Part VI: Outlook on Frontier Application Domains) 本部分展示了复杂系统建模与仿真在当前几个高影响力前沿领域的最新进展。 第十九章：智慧城市与交通流的仿真 以城市基础设施的动态资源分配和大规模行人/车辆交通流仿真为例，展示如何整合多源异构数据流，实现对城市运行的实时评估与干预。 第二十章：生态经济耦合系统的建模与可持续性分析 探讨了如何构建包含自然资源循环、经济产出与环境反馈的综合评估模型（Integrated Assessment Models, IAMs），用于模拟气候变化政策的长期影响。 --- 目标读者： 本书面向高等院校的系统工程、计算机科学、应用数学、物理学、环境科学及经济管理等相关专业的研究生、高年级本科生，以及在工业界、政府部门从事复杂系统分析、设计与决策支持的工程师和科研人员。 本书特点： 1. 理论深度与实践广度的平衡： 不仅提供了扎实的数学基础，更强调了各种方法的实际操作性。 2. 方法论的跨学科整合： 打破学科壁垒，系统梳理了SD、ABM、网络科学等工具的互补关系。 3. 强调验证与不确定性处理： 确保读者不仅能“建”模型，更能“信”模型。 通过阅读本书，读者将掌握一套完整的、可应用于解决现实世界中各类复杂动态问题的分析与设计工具箱。

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