复杂系统可靠性分析

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页数:187
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出版时间:2009-7
价格:24.00元
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isbn号码:9787560329239
丛书系列:
图书标签:
  • 系统科学
  • 复杂系统
  • 复杂系统
  • 可靠性
  • 分析
  • 概率模型
  • 故障诊断
  • 风险评估
  • 系统工程
  • 建模仿真
  • 维护保障
  • 寿命预测
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具体描述

本书主要内容包括可靠性的基本概念,常见的寿命分布及其性质,一些常见的系统和基于最小路径或最小割集复杂系统的数学描述,可靠度计算的方法,系统的可靠度解析表达及算法实现,子系统MRI的解析表达及算法实现,基于最小路径或最小割集的复杂系统特征的统计推断。   本书可作为高等学校概率统计专业高年级本科生和研究生的教学参考书,也可供实际工作部门的相关人员阅读。

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读后感

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用户评价

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初读此书,我最大的感受是其宏大的跨学科视野。它似乎打破了传统学科壁垒的藩篱,将经济学中的博弈论思想、生物学中的进化算法,以及控制论中的鲁棒性设计原则,熔铸成一个统一的分析框架。书中对“适应性学习”系统的讨论,特别是其与环境交互后自我优化的过程描述,令人深思。作者巧妙地引入了演化博弈模型来解释群体行为的稳定与崩溃,这比单纯的线性规划模型要来得更为贴近现实世界的复杂性。比如,在分析供应链的弹性时,书中不再将供应商视为静态节点,而是将其视为具有独立决策能力的“智能体”,这种视角转变,使得故障传播的分析不再是简单的流量堵塞模拟,而变成了一场动态的策略博弈。我个人认为,这本书的真正价值在于提供了一种“系统性思维”的训练方法,它要求读者必须跳出自己专业的舒适区,去拥抱多源信息的融合与交叉验证。读完之后,你会发现看待任何一个复杂的组织或工程问题,都会自然而然地带上这种多维度审视的习惯。

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这本书的叙事节奏和逻辑构建,仿佛一位经验丰富的老船长在带领水手们穿越变幻莫测的大海。它没有急于抛出结论,而是循序渐进地铺陈了理论基础,从早期的概率论基础,逐步过渡到贝叶斯推断在不确定性量化中的应用。我最欣赏的是它对“信息熵”在系统状态评估中的巧妙运用。作者并没有将熵仅仅视为无序的度量,而是将其提升到了系统信息冗余度和潜在可预测性的对立统一体。书中对马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的实际操作演示非常详尽,即便是初学者也能通过跟随书中的步骤,亲手模拟出复杂决策树下的最优路径。这种手把手的指导,极大地降低了高阶统计方法的学习门槛。此外,书中还穿插了一些历史案例,比如早年航空航天任务中的关键决策点,这些故事不仅增加了可读性,更让读者深刻理解了在信息不完全的情况下,如何依靠强大的分析工具做出“足够好”的判断。对于那些希望将理论知识转化为生产力工具的读者来说,这本书无疑是一份宝贵的资源。

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这部著作的深度和广度,读来让人眼前一亮。作者对现代工程领域中那些相互关联、动态变化的复杂系统的理解,简直是教科书级别的。我尤其欣赏其中对于非线性动力学的处理,它不再是晦涩难懂的数学公式堆砌,而是通过一系列精妙的案例,将混沌、突变、自组织等核心概念生动地展现在读者面前。例如,在讨论大型电网的韧性时,书中引入了网络科学的视角,详细剖析了级联故障的可能性与预防机制,这对于我们评估基础设施的抗风险能力提供了全新的思维框架。书中不仅关注系统的“坏点”,更深入挖掘了系统如何通过内部冗余和反馈机制实现“涌现性”的稳定状态,这一点在国内相关文献中鲜有提及。阅读过程中,我感觉自己像是在攀登一座知识的高峰,每翻过一页,都能看到更开阔的视野。书中对于多尺度建模的论述尤其精彩,它完美地平衡了宏观行为预测与微观元件特性的考量,使得分析结果更具实际指导意义,而不是停留在纯理论的探讨。总而言之,这是一本能够真正提升从业者或研究人员分析复杂系统能力的上乘之作。

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这本书的文字风格非常凝练且富含哲思,读起来有一种沉浸式的体验,仿佛在参与一场高级的学术对话。作者对“临界点”的描绘尤为传神,他没有使用那些常见的大起大落的词汇,而是通过对参数空间中微小扰动如何被系统放大,最终导致结构性转变的细致刻画,营造出一种步步紧逼的紧张感。尤其是在探讨软件集成系统中的隐性依赖关系时,书中提出了一种基于因果图的“假设检验链”方法,旨在揭示那些看似无关的模块更新是如何在深层次上影响整体性能的。这种对“看不见的联系”的捕捉能力,是这本书最锋利的武器之一。另外,书中对不同量化模型适用范围的界定也非常严谨,它清晰地指出了何时该采用确定性方法,何时必须转向随机过程,避免了工具的滥用。对于追求分析严谨性的专业人士来说,这种对局限性的坦诚讨论,比任何夸张的宣传都更具说服力。

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我被这本书中对于不确定性处理的彻底性所折服。很多书籍在处理不确定性时往往止步于简单的误差范围估计,但这部作品深入到了信息缺失对决策影响的本质层面。它详细探讨了“灰区”——即信息介于已知与未知之间的区域——如何影响系统健康度指标的可靠性。书中对贝叶斯网络在动态系统状态估计中的应用进行了非常深入的讲解,特别是如何有效处理多传感器数据融合时的异构性和时间延迟问题。有一章专门讨论了如何通过“反事实模拟”来验证现有控制策略的稳健性,这种前瞻性的评估方法,对于那些追求“零事故”的行业来说,具有不可替代的价值。阅读体验上,虽然技术深度很高,但作者在关键转折点总是会用通俗的比喻来锚定读者的理解,确保了复杂概念的有效传递。这使得这本书不仅是研究人员的案头书,也同样适合高级工程师作为深化理论素养的工具书,真正实现了理论与实践的无缝对接。

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