實用超聲診斷手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:759

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出版時間:2009-4

價格:72.00元

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isbn號碼:9787509124963

叢書系列:

圖書標籤:

• 莫言,社會學,東野圭吾,隨筆,文學,言情,企業,三毛
• 超聲診斷
• 超聲醫學
• 臨床醫學
• 醫學參考
• 診斷學
• 影像學
• 超聲檢查
• 實用手冊
• 醫學教育
• 病例分析

好的，這是一本關於復雜係統建模與仿真的專業著作的詳細介紹。 --- 復雜係統建模與仿真：理論、方法與前沿應用 內容簡介 本書係統而深入地探討瞭復雜係統建模與仿真的核心理論、關鍵技術、主流方法論及其在現代工程、科學研究和決策支持領域的廣泛應用。麵對信息爆炸與技術快速迭代的時代背景，理解和駕馭那些由大量相互關聯、非綫性動態變化的元素構成的係統——無論是生態係統、社會經濟係統、大型製造網絡還是生物醫學過程——已成為提升預測能力和優化控製效率的關鍵。本書旨在為讀者構建一個堅實的概念框架，並提供從理論推導到實際操作的全麵指導。 全書共分六大部分，共計二十章，內容組織邏輯嚴密，由基礎概念層層遞進至高級算法與新興領域。 --- 第一部分：復雜係統基礎與建模哲學 (Part I: Fundamentals of Complex Systems and Modeling Philosophy) 本部分奠定瞭全書的理論基石。首先，我們精確界定瞭復雜係統的內涵，將其與簡單係統和混沌係統進行區分，重點闡述瞭湧現性（Emergence）、自組織（Self-organization）、反饋環路（Feedback Loops）以及多尺度特性（Multi-scale Nature）等核心概念。 第一章：復雜係統的定義、特徵與範式轉變 詳細分析瞭復雜係統的基本要素構成、動態行為特徵，並迴顧瞭從還原論（Reductionism）到整體論（Holism）的科學思維範式轉變，強調瞭係統思維在現代科學中的核心地位。 第二章：係統理論迴顧與建模的哲學基礎 迴顧瞭經典控製論、信息論在係統描述中的貢獻，引入瞭係統動力學（System Dynamics, SD）的初期思想。深入探討瞭建模過程中的本質性挑戰：選擇閤適的抽象層次、處理不確定性和知識邊界的設定。 第三章：建模方法論的選擇與適用性分析 係統比較瞭描述性建模、預測性建模、規範性建模三大類方法的適用場景。詳細對比瞭基於第一性原理（First Principles）的建模與基於數據的經驗建模之間的優劣權衡，為後續選擇具體技術提供瞭指導性框架。 --- 第二部分：主流建模技術與數學工具 (Part II: Mainstream Modeling Techniques and Mathematical Tools) 本部分聚焦於構建復雜係統模型的具體數學工具箱，涵蓋瞭從宏觀到微觀的多種主流方法。 第四章：係統動力學（SD）與因果迴路分析 深入講解瞭係統動力學的核心工具——存量-流量圖（Stock and Flow Diagrams）。通過大量的實例分析，展示瞭如何利用延遲、非綫性函數和阻尼效應來模擬具有長期反饋效應的宏觀係統，如人口增長、資源枯竭等問題。 第五章：基於主體的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM是處理異質性、局部交互係統的核心方法。本章詳細解析瞭主體（Agent）的定義、屬性、狀態空間、行為規則的設定，並探討瞭如何通過微觀規則的湧現來重現宏觀社會現象，例如交通堵塞的形成與擴散。 第六章：網絡科學與圖論基礎 將復雜係統視為網絡結構，本章介紹瞭圖論的基本概念，包括節點、邊、拓撲結構（如小世界、無標度網絡）。重點分析瞭中心性度量（介數中心性、度中心性）在揭示係統關鍵節點和魯棒性方麵的應用。 第七章：概率論、隨機過程與馬爾可夫鏈 針對具有隨機擾動和不確定演化的係統，本章講解瞭如何利用泊鬆過程、維納過程等描述隨機事件序列，並重點闡述瞭離散時間與連續時間馬爾可夫鏈在狀態轉移分析中的精確應用。 --- 第三部分：仿真實現、驗證與校準 (Part III: Simulation Implementation, Verification, and Calibration) 有效的建模必須依賴可靠的仿真實現和嚴格的驗證過程。本部分關注“如何運行”和“如何信任”模型。 第八章：仿真算法的選擇與數值積分方法 係統對比瞭事件驅動（Discrete Event Simulation, DES）與基於時間步長的連續仿真方法。詳細分析瞭歐拉法、龍格-庫塔（Runge-Kutta, RK）族等數值積分方法在處理不同剛性（Stiffness）係統時的效率與精度權衡。 第九章：麵嚮對象編程在復雜係統仿真中的應用 講解瞭如何利用麵嚮對象的設計原則（封裝、繼承、多態）來構建模塊化、可重用性高的仿真框架，尤其側重於Java、Python（配閤特定庫）在構建大規模ABM時的架構設計。 第十章：模型驗證（Verification）與確認（Validation） 區分瞭模型結構正確性（Verification）和模型輸齣真實性（Validation）。介紹瞭邊界條件檢驗、極端情景分析、慢速敏感性分析（Slow Sensitivity Analysis）等關鍵驗證技術。 第十一章：參數估計、校準與不確定性量化 探討瞭如何利用實際觀測數據對模型參數進行反演和校準，重點介紹瞭卡爾曼濾波（Kalman Filtering）的擴展版本（如擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF）在實時係統狀態估計中的應用，並量化瞭輸入和結構不確定性對輸齣結果的影響。 --- 第四部分：高級分析技術與數據融閤 (Part IV: Advanced Analytical Techniques and Data Fusion) 本部分探討如何從復雜仿真結果中提取深層洞察，並將模型與大規模數據更好地結閤。 第十二章：降維技術在復雜係統狀態空間中的應用 介紹瞭主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）以及非綫性降維方法（如t-SNE）如何用於簡化高維係統狀態的描述，揭示驅動係統行為的主要模式。 第十三章：靈敏度分析與參數空間探索 詳細闡述瞭局部敏感性分析與全局敏感性分析（如Sobol’指數法）的區彆。重點講解瞭如何設計高效的實驗（Design of Experiments, DOE）來係統地探索參數空間，識彆關鍵的控製變量。 第十四章：數據驅動建模與混閤模型構建 闡述瞭如何將基於知識的物理模型與基於數據的機器學習模型相結閤，形成混閤（Hybrid）模型。討論瞭在模型校準階段利用神經網絡逼近復雜非綫性函數的策略。 第十五章：多尺度建模的耦閤技術 聚焦於如何實現不同時間尺度和空間尺度模型的有效信息傳遞和數據橋接，例如將微觀的分子動力學模擬結果作為宏觀連續介質模型中的輸入參數。 --- 第五部分：復雜係統的控製與優化 (Part V: Control and Optimization of Complex Systems) 模型的最終目標通常是優化決策和實現有效控製。本部分關注如何利用仿真結果指導實際乾預。 第十六章：基於模型的預測控製（MPC） 詳細介紹瞭MPC在處理大延遲、約束條件下的動態優化問題中的優勢。講解瞭如何利用模型的預測能力，在每個時間步重新優化控製輸入序列。 第十七章：魯棒性分析與抗乾擾設計 探討瞭如何評估係統麵對各種外部擾動（如傳感器故障、參數漂移）時的韌性。介紹瞭結構優化和冗餘設計在提升係統魯棒性方麵的作用。 第十八章：進化算法與啓發式優化方法 針對傳統優化方法難以處理的非凸、多模態優化問題，詳細介紹瞭遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）等進化算法在復雜係統參數尋優和控製策略設計中的應用。 --- 第六部分：前沿應用領域展望 (Part VI: Outlook on Frontier Application Domains) 本部分展示瞭復雜係統建模與仿真在當前幾個高影響力前沿領域的最新進展。 第十九章：智慧城市與交通流的仿真 以城市基礎設施的動態資源分配和大規模行人/車輛交通流仿真為例，展示如何整閤多源異構數據流，實現對城市運行的實時評估與乾預。 第二十章：生態經濟耦閤係統的建模與可持續性分析 探討瞭如何構建包含自然資源循環、經濟産齣與環境反饋的綜閤評估模型（Integrated Assessment Models, IAMs），用於模擬氣候變化政策的長期影響。 --- 目標讀者： 本書麵嚮高等院校的係統工程、計算機科學、應用數學、物理學、環境科學及經濟管理等相關專業的研究生、高年級本科生，以及在工業界、政府部門從事復雜係統分析、設計與決策支持的工程師和科研人員。 本書特點： 1. 理論深度與實踐廣度的平衡： 不僅提供瞭紮實的數學基礎，更強調瞭各種方法的實際操作性。 2. 方法論的跨學科整閤： 打破學科壁壘，係統梳理瞭SD、ABM、網絡科學等工具的互補關係。 3. 強調驗證與不確定性處理： 確保讀者不僅能“建”模型，更能“信”模型。 通過閱讀本書，讀者將掌握一套完整的、可應用於解決現實世界中各類復雜動態問題的分析與設計工具箱。

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