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出版者:科学出版社

作者:(美)Boris Hasselblatt

出品人:

页数:407

译者:朱玉峻

出版时间:2009-8

价格:78.00元

装帧:

isbn号码:9787030247988

丛书系列:现代数学译丛

图书标签:

• 动力系统
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好的，以下是一份针对您所列书名之外的其他主题图书的详细简介： --- 书名：《神经科学与计算原理深度解析：从分子机制到复杂行为建模》 内容简介： 本书旨在为致力于理解生物智能的本质和构建类脑计算系统的研究者、高级本科生及研究生提供一份全面、深入且高度跨学科的教程。我们聚焦于神经科学的最新突破，并将其与前沿的计算理论、人工智能模型相结合，勾勒出大脑如何处理信息、形成认知和产生行为的完整图景。 本书的叙述结构遵循“微观机制奠定宏观功能”的逻辑，首先从分子和细胞层面深入剖析神经系统的基础构件，随后逐步拓展到网络动力学、信息编码，最终探讨在这些基础之上涌现出的高级认知功能。 第一部分：神经系统的生物物理基础与信息编码 本部分奠定了理解复杂神经活动所需的基本生物学和物理学框架。 章节一：离子通道动力学与神经元动作电位生成： 我们详尽回顾了电压门控离子通道（如钠、钾、钙通道）的结构、功能及其对静息膜电位和动作电位发放模式的决定性影响。通过Hodgkin-Huxley模型的现代修正与数值模拟，展示了单个神经元的非线性动态特性。重点讨论了不同类型神经元（如锥体神经元、中间神经元）的形态电学特性如何调控其信息传递能力。 章节二：突触可塑性与基础学习规则： 深入探讨了化学突触传递的分子机制，特别是NMDA受体介导的钙离子内流在长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）中的核心作用。我们系统梳理了Hebb学习规则的生物学基础，并引入了STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）的精确时间依赖模型，解释了突触权重如何根据脉冲发放时序进行动态调整，这是构建自适应网络的基础。 章节三：神经元群体编码与信息表征： 探讨了单个神经元发放率编码的局限性，转而关注群体水平上的信息表征。详细分析了稀疏编码、概率编码（如贝叶斯神经科学视角下的推理）以及矢量编码（如空间导航中的位置细胞和路径积分）的计算模型。通过对感觉皮层（视觉、听觉）数据分析，展示了群体活动如何高效、鲁棒地表征外部世界。 第二部分：网络动力学与系统级信息处理 本部分将视角提升至神经回路层面，探究信息如何在多神经元系统中流动、整合和转换。 章节四：振荡与同步：神经元群体的节律性活动： 详细介绍了皮层和海马体中观察到的各种神经振荡（如Gamma、Theta、Alpha波）的生成机制，主要归因于兴奋性和抑制性神经元群体的相互作用（例如Winfree模型和Wilson-Cowan模型）。讨论了这些振荡在协调不同脑区活动、实现信息绑定（Binding Problem）中的关键作用。 章节五：回路中的动力系统分析： 运用非线性动力学工具（如相平面分析、李雅普诺夫指数）来理解神经回路的功能状态。重点分析了吸引子网络模型（Attractor Networks），解释了工作记忆（持续激活的环路）、决策制定（双稳态系统）以及模式识别（分岔现象）的计算基础。 章节六：大规模脑网络拓扑与功能连接组学： 概述了宏观脑连接组（Connectome）的研究进展，特别是小世界网络和无标度网络的拓扑特性。随后，深入探讨了功能连接（Functional Connectivity）的测量方法（如fMRI的静息态网络分析），并结合图论方法，阐释了大脑网络模块化和效率之间的权衡（Trade-off）。 第三部分：高级认知功能建模与类脑计算 本部分将生物学见解转化为可操作的计算模型，连接神经科学与当前的人工智能研究热点。 章节七：深度学习的神经生物学启发： 批判性地评估了当前深度学习架构（如CNN、RNN）与生物大脑在学习机制上的异同。重点讨论了反向传播算法的生物学合理性争议，并介绍了替代性学习规则，例如基于局部误差信号或能量梯度下降的在线学习方法，这些方法更贴近生物现实。 章节八：记忆的存储、检索与巩固机制： 结合海马体依赖的短期记忆与皮层依赖的长期记忆，构建统一的记忆模型。详细讨论了上下文依赖的记忆检索过程，以及睡眠期间发生的记忆重放（Replay）和系统巩固过程的分子和回路机制。 章节九：具身认知与运动控制的计算模型： 探讨感觉运动环路，特别是基底神经节和运动皮层在规划和执行动作中的作用。引入前馈/反馈控制理论，并展示如何利用强化学习（RL）的原理来理解奖赏信号（如多巴胺系统）如何指导序列决策和技能习得，从而实现与环境的有效交互。 本书特色： 本书的独特之处在于其严谨的数学推导与丰富的实验数据相结合。每一章节都辅以最新的实验证据，并提供了使用MATLAB/Python进行模型模拟的案例，使读者不仅能理解理论，更能亲手复现和探索复杂的神经动态过程。我们致力于弥合描述性神经科学与规范性计算模型之间的鸿沟，为下一代神经信息学研究者提供坚实的理论基石。 ---

评分☆☆☆☆☆

对于有志于从事动力系统的数学理论研究的同学来说, 是目前我见到的最好的一本入门书, 有河北师大朱老师等人的中译本. 真正的first course, 但学到后面可以快速接近研究前沿. 重点在于离散系统, 特别是微分系统.

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对科学探索充满热情，但又缺乏专业背景的读者来说，《动力系统入门教程及最新发展概述》这个书名本身就充满了诱惑力。我一直对那些能够解释事物如何随时间演变的模型很感兴趣，比如行星的轨道、气候的变化、甚至是市场经济的波动。总感觉在这些看似复杂多变的现象背后，隐藏着一套精妙的数学逻辑。然而，很多时候，相关的书籍要么过于晦涩难懂，要么过于浅显，难以真正触及核心。这本书的“入门教程”部分让我看到了希望，我期待它能够循序渐进地讲解动力系统的基本概念，例如相空间、吸引子、稳定性等等，并且用形象生动的例子来辅助理解，而不是一上来就抛出大量的数学公式。我希望它能让我理解，为什么一个微小的初始条件差异，可能在长期演化中导致完全不同的结果。而“最新发展概述”则是我更感兴趣的部分。我知道动力系统在当今科学的许多领域都有着广泛的应用，比如在人工智能的深度学习中，神经网络的训练就是一个动态过程；在复杂系统科学中，对生态系统、社会系统等的建模也离不开动力学方法。我希望这本书能够概括性地介绍这些前沿的研究方向，让我能够对动力系统在现代科学研究中的重要性和影响力有一个清晰的认识，甚至能为我激发新的研究灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给人一种严谨又不失亲和力的感觉，那沉稳的蓝色调搭配上简洁有力的书名，瞬间就勾起了我对动力系统领域的好奇心。我一直对那些描述事物如何随时间演变的模型非常着迷，比如天气变化、人口增长，甚至是我们大脑中的神经活动。总觉得这些背后一定有共通的数学语言在支撑。我之前尝试过一些相关的科普读物，但总是感觉隔靴搔痒，概念性的讲解多，真正的理论框架却很难触及。希望这本《动力系统入门教程及最新发展概述》能够填补我在这方面的空白，提供一个扎实的基础，让我能够理解那些复杂的动态方程是如何被构建出来的，它们又如何揭示了隐藏在现象背后的规律。尤其是“入门教程”这部分，我期待它能从最基本的核心概念讲起，比如相空间、吸引子、分岔等等，用清晰易懂的语言和恰当的例子来解释，避免一开始就抛出过于抽象的数学推导，让我这个初学者能够顺利地迈进动力系统的大门。同时，“最新发展概述”这个副标题也让我充满了期待，我知道动力系统是一个非常活跃的研究领域，不断有新的理论和应用涌现，比如在机器学习、人工智能、生物信息学等交叉学科中，动力系统的身影越来越频繁。我希望能在这本书里了解到当前研究的热点，比如混沌控制、稳定性分析的新方法，或者是在复杂网络、非线性动力学等方向上的前沿进展，让我能够对这个领域的广度和深度有一个初步的认识，为我未来的深入学习指明方向。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一感觉就是它应该能够成为我深入理解动力学世界的绝佳起点。我一直对那些能够描述事物随时间变化规律的数学模型非常着迷。从物理学中的牛顿力学到生物学中的种群动态，再到经济学中的市场模型，似乎万事万物都存在着一种内在的演化规律，而动力系统恰恰是研究这些规律的强大工具。我之前阅读过一些关于混沌理论和分岔理论的科普文章，虽然了解了一些有趣的概念，但总感觉缺乏一个系统性的框架来将它们串联起来。这本书的标题，特别是“入门教程”这几个字，让我看到了希望。我期望它能从最基础的动力学方程的形式开始，逐步引入相空间、流、静态点、极限环等核心概念，并且用通俗易懂的语言和具体的例子来解释这些概念的物理意义和数学内涵。我希望它能够帮助我理解，为什么一个微小的初始扰动有时会导致截然不同的长期结果，也就是所谓的“蝴蝶效应”，以及系统在不同参数下会发生哪些定性的变化，也就是“分岔”。同时，“最新发展概述”这个部分也让我对这本书充满了期待。我深知动力系统领域的研究一直在不断深入和拓展，例如在复杂网络分析、非线性控制、机器学习中的神经网络动力学等方面都取得了令人瞩目的成就。我希望这本书能够简要介绍这些前沿的研究方向，让我对动力系统在当今科学研究中的应用场景有一个宏观的了解，也许还能为我指引进一步深入学习的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面和标题——《动力系统入门教程及最新发展概述》——给我一种既扎实又富有前瞻性的感觉。我一直对那些能够解释事物如何随时间演变的数学模型深感兴趣，比如物理学中的运动学、生物学中的种群增长模型，甚至经济学中的市场动态。感觉这些背后都存在着一套共通的数学语言。然而，要真正掌握这门语言，往往需要一个好的向导。我希望这本“入门教程”能够成为我的向导，从最基础的动力学概念，如“状态”、“演化方程”、“相空间”开始，逐步引导我理解更复杂的概念，比如“吸引子”、“分岔”和“混沌”。我特别期待书中能够用形象的比喻和生动的图例来解释这些抽象的概念，让我能够真正地“看见”系统的动态行为，而不是死记硬背公式。同时，“最新发展概述”这个部分也让我充满了期待。我知道动力系统在当今科学研究中扮演着越来越重要的角色，尤其是在人工智能、复杂网络、生物信息学等交叉领域。我希望这本书能够简要介绍一些前沿的研究成果，让我了解到动力系统是如何被用来解决现代科学面临的重大挑战的，比如如何设计更智能的算法，如何理解复杂的生物系统，或者如何预测和控制金融市场的波动。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，很大程度上源于我对“动态”世界的天然好奇。我总觉得，理解事物是如何“动”起来的，比仅仅知道它们“是”什么，更能揭示其本质。从自然界的潮汐涨落，到城市里车流的涌动，再到人类情感的起伏，似乎都遵循着某种动态的规则。然而，要真正把握这些动态规则，往往需要一套严谨的数学工具，而动力系统正是这样一套强大的工具。这本书的标题《动力系统入门教程及最新发展概述》，恰好击中了我的痛点。我希望“入门教程”部分能够成为一座坚实的桥梁，将我从对动态现象的直观感受，引导到对动力学理论的理解。我特别希望它能清晰地解释，什么是“状态”，什么是“演化规则”，以及如何通过数学方程来描述它们。例如，我很好奇，为什么简单的非线性方程能够产生如此复杂的混沌行为，并且希望书中的例子能让我感同身受。而“最新发展概述”则让我看到了更广阔的天地。我一直对动力系统在现代科学前沿的应用很感兴趣，比如在人工智能的深度学习模型中，神经网络的训练过程就可以看作是一个动态演化过程；在生物医学领域，理解疾病的传播模型和基因调控网络也离不开动力系统。我希望这本书能简要介绍这些最新的研究动态，让我了解到动力系统如何帮助科学家们解决当今世界面临的重大挑战，并激发我进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理解事物是如何“动”起来的，比单纯地知道它们“是什么”更有趣，也更能揭示其本质。从宏观的宇宙运行到微观的粒子运动，再到社会经济的潮起潮落，似乎都遵循着某种动态的规律。《动力系统入门教程及最新发展概述》这个书名，恰恰抓住了我对此类问题的核心兴趣。我特别看重“入门教程”这个部分。我希望它能像一位经验丰富的老师，用清晰的语言和丰富的例子，引导我一步一步地走进动力系统的大门。我期待它能够从最基本的核心概念讲起，比如状态空间、吸引子、极限环，并且用直观的图示来帮助我理解这些抽象的数学概念的物理意义。我希望能够理解，为什么简单的非线性方程能够产生如此复杂的、甚至是混沌的行为。而“最新发展概述”则让我看到了这本书的价值远不止于此。我知道动力系统在现代科学的许多前沿领域都有着广泛的应用，例如在人工智能的深度学习中，神经网络的演化过程就可以看作是一个动力学过程；在生物医学领域，疾病传播模型的构建和分析也离不开动力学理论。我希望这本书能够简要地介绍这些最新的研究方向，让我对动力系统在解决当今世界面临的重大科学问题中的作用有一个初步的认识，并为我未来的学习和探索提供一些方向性的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《动力系统入门教程及最新发展概述》触动了我内心深处对“变化”和“规律”的探求。我总觉得，这个世界之所以如此迷人，正是因为万事万物都在不断地变化，而正是这些变化背后隐藏的规律，构成了世界的秩序。我一直对那些能够描述和预测事物发展轨迹的科学理论充满兴趣。虽然我对数学公式不陌生，但总是觉得对动力系统这个领域缺乏一个系统性的、易于理解的入口。因此，这本书的“入门教程”部分对我来说至关重要。我希望它能够从最基础的数学模型讲起，比如常微分方程和离散动力方程，然后逐步引入相空间、吸引子、极限环、以及混沌等核心概念。我期望通过书中丰富的图示和生动的例子，能够直观地理解这些抽象的概念，并体会到动力系统如何捕捉到系统的动态演化特性。而“最新发展概述”更是让我对这本书的价值倍增。我深知动力系统已经成为许多新兴交叉学科的重要支撑，例如在机器学习中，神经网络的训练和优化过程本身就是一个动力学问题；在复杂网络研究中，信息传播、疾病扩散等都依赖于动力学模型。我希望这本书能够概括性地介绍这些前沿的研究方向，让我对动力系统在当今科学技术中的重要地位有一个更清晰的认识，并可能激发我进一步深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是为我这种对数学建模和复杂系统充满好奇心的“门外汉”量身定做的！我一直对那些看似杂乱无章的现象背后的秩序和规律很感兴趣，比如股票市场的波动、疾病的传播模型、甚至城市交通的拥堵，总觉得可以用某种数学语言来解释和预测。但每次想深入了解，都会被各种专业术语和抽象公式吓退。这本书的标题《动力系统入门教程及最新发展概述》一下子就吸引了我。我最看重的是“入门教程”部分，我希望它能像一位耐心的老师，从最基础的概念开始，一步一步地引导我理解动力系统的核心思想。我希望它能用直观的比喻和生动的图示来解释诸如“状态空间”、“吸引子”、“极限环”之类的概念，让我能够真正地“看见”这些抽象的数学对象。我特别期待它能够解释清楚为什么动力系统如此强大，它能够捕捉到时间演化过程中的非线性特征和涌现行为。而“最新发展概述”更是让我眼前一亮，我知道动力系统已经渗透到许多前沿科学领域，比如人工智能中的神经网络动力学、生物学中的基因调控网络、以及气候科学中的复杂模型。我希望能在这本书里了解到，这些最新的研究成果是如何应用动力学理论来解决实际问题的，比如如何利用动力学方法来设计更强大的机器学习算法，或者如何理解和预测气候变化的长期趋势。这本书如果能做到这一点，那它绝对是一本价值连城的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我对《动力系统入门教程及最新发展概述》这本书的期待，很大程度上源于我对“动态”世界的好奇心。我总觉得，很多自然和社会现象背后都隐藏着一套动态的演化规则，而理解这些规则，是认识事物本质的关键。但往往在学习过程中，会被晦涩的数学公式和抽象的概念所阻碍。这本书的“入门教程”部分，让我看到了一丝曙光。我期望它能从最基础的动力学方程形式讲起，逐步引入相空间、吸引子、稳定性分析等核心概念，并且用生动形象的例子来辅助理解，避免一开始就过于理论化。我希望它能够帮助我理解，为什么一个微小的初始条件差异，可能在长期演化中导致截然不同的结果，也就是所谓的“蝴蝶效应”。更令我兴奋的是“最新发展概述”这个部分。我知道动力系统已经渗透到科学研究的众多领域，尤其是在人工智能、复杂网络、生物信息学等交叉学科中，动力学思想的应用越来越广泛。我希望这本书能够简要介绍这些前沿的研究方向，让我对动力系统在当今科学研究中的重要性和影响力有一个宏观的了解，并且能够为我指引进一步深入学习的方向，让我能跟上时代的步伐。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《动力系统入门教程及最新发展概述》这本书时，我的脑海里立刻浮现出无数个我一直想理解的“为什么”。为什么天气预报只能预测短期？为什么某些生态系统会突然崩溃？为什么看似简单的方程能够产生如此复杂多变的现象？我坚信，这些问题的答案都隐藏在动力系统之中。我一直渴望能够找到一本真正能够“入门”的书，而不是那种看完之后依然感觉云里雾里的科普读物。这本书的“入门教程”部分，让我看到了希望。我期望它能从最基本的概念讲起，例如什么是“状态”，什么是“演化”，以及如何用数学语言来描述这些动态过程。我希望它能用清晰的逻辑和恰当的例子，让我理解相空间、吸引子、分岔等核心概念的意义，并且能够体会到动力系统在描述非线性现象时的独特优势。更令我兴奋的是“最新发展概述”这个部分。我知道动力系统已经渗透到许多前沿的科学和技术领域，比如在人工智能、机器人学、生物信息学、以及复杂网络科学中，动力学思想都扮演着至关重要的角色。我希望这本书能让我了解到，当前动力系统研究的热点是什么，有哪些新的理论和方法正在涌现，以及它们是如何被应用于解决实际问题的。这本书如果能做到这一点，那我将非常欣慰。

评分☆☆☆☆☆

论文结束。。基础不够啊。。弃读。。

评分☆☆☆☆☆

......整深了....搞不定这个

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论文结束。。基础不够啊。。弃读。。

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