Electrochemical Methods, Student Solutions Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Allen J. Bard

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2002-1-23

价格:450.00 元

装帧:Paperback

isbn号码:9780471405214

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本假想的、与《电化学方法：学生解答手册》内容完全无关的图书的详细简介，旨在达到约1500字的篇幅，并避免任何人工智能痕迹。 --- 《复杂系统动力学：从微观耦合到宏观涌现》 作者： 张维克，李明哲，陈静怡 出版社： 寰宇科学出版社 ISBN： 978-1-23456-789-0 页数： 980页 装帧： 精装 定价： 680.00 人民币 --- 内容概述 《复杂系统动力学：从微观耦合到宏观涌现》是一部深度聚焦于描述、建模和分析多尺度、非线性、自组织现象的综合性专著。本书旨在为物理学、数学、生物学、工程学及社会科学领域的研究人员和高阶学生提供一个统一的、跨学科的理论框架，用以理解自然界和人造系统中普遍存在的复杂性。 本书的核心论点在于，复杂系统的行为并非其组分简单线性的叠加，而是源于微观层面的非线性相互作用、反馈回路以及信息传播的局部规则，这些规则通过多级联的耦合机制，最终在宏观尺度上展现出高度组织化的、通常是意想不到的涌现现象。 全书结构严谨，从基础的动力学原理出发，逐步深入到前沿的复杂性理论。它摒视了传统的、依赖于解析解的简化模型，转而拥抱基于统计力学、信息论和网络科学的现代方法论，力求捕捉系统的动态演化过程。 第一部分：复杂性的基础与建模范式（第1章 – 第4章） 第一部分奠定了理解复杂系统的理论基石。 第1章：超越线性：非线性和不确定性的引入 本章首先回顾了经典物理学中线性系统的局限性，重点探讨了混沌理论的数学基础，包括庞加莱截面、李雅普诺夫指数以及吸引子的分类。通过对洛伦兹（Lorenz）系统的深入剖析，阐明了系统如何从确定性演化中产生看似随机的行为。 第2章：网络结构：拓扑与拓扑演化 复杂系统本质上是相互关联的集合。本章详细介绍了现代网络科学的核心概念，包括图论基础、度分布、聚类系数和小世界效应。重点讨论了无标度网络（Scale-Free Networks）的形成机制（如优先连接模型），并引入了网络动力学的基础——基于网络拓扑的扩散和同步过程。 第3章：信息论在复杂性中的应用 信息是驱动复杂系统动态的核心要素。本章引入了香农信息论、互信息和最大熵原理（Maximum Entropy Principle）。在此基础上，探讨了近似熵（Approximate Entropy）和样本熵（Sample Entropy）在量化时间序列的复杂度和不规则性方面的应用，为后续的非参数分析奠定基础。 第4章：统计力学视角下的自组织 本章将复杂性置于统计力学的框架内。讨论了非平衡态统计力学的基本原理，特别是对远离热力学平衡态的系统进行处理的方法。重点分析了相变和临界现象，并引入了重整化群理论（Renormalization Group Theory）在理解跨尺度行为中的关键作用。 第二部分：多尺度耦合与时间演化（第5章 – 第8章） 第二部分的核心是研究不同时间、空间尺度上组分之间的相互作用如何塑造整体行为。 第5章：耦合振荡器与同步现象 耦合振荡器是研究自组织的基础模型。本章从经典的Kuramoto模型出发，分析了大量耦合振荡器如何实现全局同步，探讨了同步的几种主要类型（完全同步、相位同步、频率同步）。特别关注了异构耦合强度和时滞对同步阈值的影响，以及在生物节律和电力系统中同步的实际意义。 第6章：空间模式的形成：反应-扩散系统 本章聚焦于具有空间扩散项的非线性微分方程组，特别是图灵机制（Turing Mechanism）。通过分析活体形态发生中的“反应-扩散”模型，解释了化学物质的浓度波动如何自发地在空间上形成稳定的、重复的模式（如斑点和条纹），这是生物形态发生的基础。 第7章：介观尺度：元胞自动机与格子玻尔兹曼方法 为了模拟复杂流体和粒子的集体行为，本章详细介绍了两种强大的离散建模工具。元胞自动机（Cellular Automata），特别是康威的生命游戏及其推广，被用作理解局部规则如何产生宏观结构的高效工具。格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）则被深入介绍，作为一种基于动力学演化而非传统Navier-Stokes方程求解流体动力学的新范式。 第8章：异构耦合与层级结构 真实世界的复杂系统往往不是均匀耦合的。本章研究了具有不同连接强度或不同时间尺度的组分组成的系统。引入了多层网络（Multilayer Networks）的概念，分析了层间信息传递对系统鲁棒性和脆弱性的影响，这在研究生物代谢网络和交通网络时尤为关键。 第三部分：涌现、学习与控制（第9章 – 第12章） 最后一部分将理论分析应用于解决实际问题，重点讨论了如何从数据中提取复杂系统的内在秩序，并尝试进行干预和控制。 第9章：从数据中提取复杂性：降维与嵌入 面对海量的实验数据，本章提供了将高维动态转化为低维内在结构的技术。详细阐述了延迟坐标法和时间序列重构，并全面介绍了非线性主成分分析（Nonlinear PCA）和流形学习技术（如Isomap、t-SNE）在识别系统真实自由度方面的应用。 第10章：自适应与学习：复杂性与人工智能的交汇 本章探讨了系统如何通过与环境的互动来调整自身结构和参数。深入分析了进化算法、遗传编程以及受生物学启发的蜂群优化算法在解决复杂优化问题中的优势。特别关注了强化学习与经典动力学系统的结合，即如何利用反馈信号优化系统状态。 第11章：混沌控制与同步干预 在确认了系统的混沌特性后，本章转向如何稳定或操纵系统状态。详细介绍了奥巴西姆-卡普兰（Ogun State-Kaplan, OSK）方法、时序反馈控制以及脉冲驱动策略在将混沌系统导向特定周期轨道或稳定点上的应用。 第12章：系统鲁棒性、脆弱性与级联失效分析 复杂系统必须在不确定性和扰动下维持其核心功能。本章采用网络科学工具，分析了随机故障和蓄意攻击对系统功能的影响。通过级联失效模型，研究了当一个关键节点失效时，故障如何在网络中迅速传播，从而评估医疗、能源和金融基础设施的真实韧性。 --- 本书特色 1. 跨学科整合： 首次将统计物理学的严格性、网络科学的拓扑洞察力以及非线性动力学的演化观点系统地整合在一个框架内。 2. 案例驱动： 书中穿插了大量来自不同领域的实例，包括生物节律、交通流、社会意见形成和材料自组装，使抽象概念具体化。 3. 数学严谨性与计算实践并重： 提供了必要的数学推导，同时鼓励读者使用现代计算工具（如Python/MATLAB）进行模拟和数据分析，书中配有详尽的算法描述和伪代码。 《复杂系统动力学：从微观耦合到宏观涌现》不仅是关于复杂系统的教科书，更是一本探索自然界和工程界深层组织原理的指南。它为读者提供了一套强大的思维工具，以应对当今世界面临的最具挑战性的多尺度、非线性问题。

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编写得还是不错的。电化学英文教材。

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