具体描述
生物技术法学是一门新兴的法学科，属生命科学、生物技术和法学的交叉。生物技术法随着生物技术时代兴起而逐渐兴起，主要研究现代生物技术发展带来的法律问题。《生物技术法》是生物技术法的专著型教科书，综合、分析和探讨生物技术时代的法律问题，帮助读者系统学习、理解和掌握生物技术的法律问题及其立法、司法和管理对策。《生物技术法》密切结合生物技术时代发展，资料翔实，既注重知识传授，也注重学习能力和研究能力培养。《生物技术法》体例新颖，语言精练，富有趣味。
《生物技术法》面向的读者主要包括：高等院校法学专业本科生和研究生；生物学、生物技术、医学、药学、公共卫生、环境资源科学等相关专业本科生和研究生。对生物技术法感兴趣的法律工作者、科技工作者和产业工作者，包括教师、律师、法官、技术研发人员和行政管理人员，也可从中获得有益的知识和信息。《生物技术法》适于生物技术法或相关课程的课堂教学使用，也适于对生物技术法感兴趣的读者学习和研究使用。
跨越学科的边界：当代复杂系统建模与优化研究 图书简介 本书系统梳理了当代复杂系统建模、分析与优化领域的最新进展与核心理论，旨在为研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一本兼具理论深度和工程应用价值的参考读物。不同于专注于单一学科的传统教材，本书采取跨学科的视角，将视角聚焦于那些由大量相互作用的元素构成的、展现出非线性行为和涌现特性的系统，例如智能电网、交通网络、供应链管理、生态系统以及现代生物信息网络等。 全书结构严谨，内容涵盖了从系统基础理论构建到前沿算法实践的完整链条。我们深知，在处理复杂性时，单一的数学工具往往力不从心，因此，本书精心融合了随机过程理论、图论、非线性动力学、控制论、机器学习以及大规模优化算法等多个领域的精髓。 第一部分：复杂系统理论基础与描述（Systems Fundamentals and Description） 本部分奠定了理解复杂系统的数学和概念框架。我们首先从信息论的角度审视系统的复杂性度量，引入了如有效复杂性（Effective Complexity）和系统熵（Systemic Entropy）等概念，以量化系统的内在组织程度和信息冗余度。 随后，我们将重点转向系统的状态空间表征。传统微分方程在描述高维、非平稳系统时显得力不从心。为此，本书深入探讨了随机微分方程（SDEs）在描述噪声驱动系统中的应用，并引入了Langevin动力学模型在颗粒尺度模拟中的优势。在网络化系统的描述上，我们详尽阐述了基于代数图论的系统结构分析，包括拉普拉斯矩阵的性质、谱分析在识别系统模态频率中的作用，以及更具现代性的动态网络模型，如耦合振子系统和具有时变连接的复杂网络。 一个重要的章节专门探讨了涌现现象（Emergent Phenomena）的数学刻画。涌现，即整体行为无法简单由个体行为线性叠加得出，是复杂系统的标志。我们借助平均场理论（Mean-Field Theory）来近似处理大规模相互作用，并讨论了相变理论在系统结构性突变点识别中的应用。 第二部分：建模范式与仿真技术（Modeling Paradigms and Simulation Techniques） 本部分关注如何将现实世界的复杂问题转化为可计算的模型，并讨论了有效的仿真策略。 多尺度建模是应对跨尺度现象的关键。本书详细介绍了从微观到宏观的尺度耦合技术，例如，如何利用分子动力学模拟的结果作为输入，驱动到介观尺度的耗散粒子动力学（DPD）模型，最终影响到宏观的流体力学模型。我们特别关注了层级化建模（Hierarchical Modeling）的数学框架，包括信息传递机制和尺度间的守恒律保持。 在仿真技术方面，鉴于许多复杂系统具有高维和非凸优化特性，传统的确定性方法效率低下。因此，本书投入大量篇幅讨论基于概率的仿真技术： 1. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法：不仅回顾了标准的Metropolis-Hastings和Gibbs采样，更深入探讨了Hamiltonian蒙特卡洛（HMC），它如何利用梯度信息高效探索高维参数空间，有效解决“随机游走”效率低下的问题。 2. 代理人基础模型（Agent-Based Modeling, ABM）：ABM被视为描述异质性行为系统的强大工具。本书提供了构建高保真ABM的工程指南，包括如何校准模型参数以匹配宏观统计数据，以及如何进行敏感性分析以识别关键代理行为。 3. 混合模型（Hybrid Modeling）：现实系统往往同时包含连续动态和离散事件。我们探讨了如何有效地集成离散事件系统（DES）与连续状态空间模型，这在排队论和生产调度优化中至关重要。 第三部分：复杂系统优化与控制（Optimization and Control of Complex Systems） 复杂系统的优化目标往往是非凸、多目标或动态演化的，传统的线性规划或简单反馈控制难以胜任。本部分聚焦于面向复杂性的先进优化和控制策略。 大规模优化问题：面对包含数百万变量的稀疏或密集耦合优化问题，本书探讨了分布式优化算法，如基于对偶分解（Dual Decomposition）和交替方向乘子法（ADMM）的算法，它们如何在不牺牲太多精度的前提下，实现计算负载的并行化，这对于实时电网调度尤为关键。 鲁棒性与适应性控制：复杂系统常常面临模型不确定性和外部扰动。我们引入了H-无穷（$H_{infty}$）控制理论来设计能够保证性能指标在一定不确定性范围内的控制器。此外，针对系统结构可能随时间变化的情况，本书详细阐述了自适应控制（Adaptive Control）和基于模型预测控制（MPC）在处理约束和预测性优化方面的优势与局限性。 基于学习的控制（Learning-Based Control）：这是当前研究的热点。本书系统性地介绍了强化学习（RL）在复杂系统控制中的应用框架。我们区分了值函数迭代方法（如Q-learning）与策略梯度方法（如Policy Gradients, PPO），并重点讨论了如何将系统动力学知识（物理约束）嵌入到RL框架中，形成物理信息嵌入的强化学习（PI-RL），以克服纯数据驱动方法在安全性和泛化性方面的不足。 第四部分：案例研究与前沿挑战（Case Studies and Frontier Challenges） 最后一部分通过具体应用案例，展示前述理论的实践威力，并展望未来的研究方向。 深入分析了智能电网的动态安全约束优化，如何利用随机优化处理可再生能源的间歇性波动；以及在大规模供应链网络中，如何运用图神经网络（GNNs）来预测需求波动，并优化库存分配策略。 本书还展望了因果推断在复杂系统中的作用，即如何从观测数据中精确分离相关性与系统间的真实因果驱动力，这对于诊断系统故障和制定有效干预措施至关重要。 总而言之，本书力求为读者构建一个宏大而精密的框架，使之能够驾驭当代工程和科学中最具挑战性的“复杂性”问题。它不仅仅是工具的集合，更是一种系统思维方式的培养。
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