Modelling, Estimation and Control of Networked Complex Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chiuso, Alessandro (EDT)/ Fortuna, Luigi (EDT)/ Frasca, Mattia (EDT)/ Rizzo, Alessandro (EDT)/ Schen

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:

isbn号码:9783642031984

丛书系列:

图书标签:

• 网络复杂系统
• 建模
• 估计
• 控制
• 网络科学
• 复杂网络
• 分布式系统
• 优化
• 自适应控制
• 机器学习

《数据洪流下的智能决策：现代系统建模、分析与控制的深度探索》 在一个信息爆炸、连接无处不在的时代，我们所面临的系统正以前所未有的速度和复杂性演进。从庞大的全球物流网络到精密的生物医药研究，再到瞬息万变的金融市场和不断迭代的社交媒体平台，这些被称为“复杂系统”的实体，无一不展现出其内在的交织性、动态性和 emergent behavior（涌现行为）。理解这些系统的运作规律，预测其未来走向，并对其进行有效的干预和控制，已成为驱动科学进步、技术革新和社会发展的核心动力。 本书《数据洪流下的智能决策：现代系统建模、分析与控制的深度探索》，旨在为读者构建一个坚实的理论框架和实用的技术工具箱，以应对数字化时代下的复杂系统挑战。我们不局限于单一学科的视角，而是深度融合了数学、计算机科学、工程学、统计学以及信息科学等多个领域的精髓，为读者提供一种全新的、系统性的认知路径。本书的核心目标是赋能读者，使其能够驾驭海量数据，洞察系统本质，并在此基础上做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书涵盖的核心内容： 第一部分：复杂系统的建模范式与理论基础 在信息时代，理解一个复杂系统首先需要一个精确且具有解释力的模型。本部分将带领读者深入探索多种主流的建模方法，并阐释其背后的数学原理和适用场景。 统计建模的演进： 从经典的回归分析到贝叶斯统计推断，我们深入剖析如何利用统计方法从观测数据中提取有用的信息，并量化不确定性。我们将重点介绍广义线性模型、时间序列模型（如ARIMA、GARCH）以及状态空间模型，它们是理解和预测时间序列数据动态的基础。 机器学习在建模中的应用： 随着计算能力的飞跃，机器学习已成为复杂系统建模的强大引擎。本书将详细介绍监督学习（如支持向量机、决策树、神经网络、深度学习）、无监督学习（如聚类、降维）以及强化学习等核心算法。我们将聚焦于如何选择合适的模型，如何进行模型训练和调优，以及如何评估模型的泛化能力，强调模型的可解释性和鲁棒性。 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 对于微观个体行为汇聚成宏观模式的系统，如社会经济网络、生态系统等，ABM提供了一种独特的视角。我们将阐释ABM的设计原理，如何定义个体行为规则，如何进行仿真实验，以及如何分析仿真结果，以理解 emergent behavior 的产生机制。 网络科学与图论： 现代复杂系统往往具有明显的网络结构。本部分将深入探讨图论的基本概念、网络度量（如中心性、聚类系数）、社区检测算法、以及网络演化模型。我们将演示如何利用网络科学的工具来理解信息传播、疾病扩散、合作与竞争等现象。 动力学系统理论： 对于描述系统状态随时间变化的系统，如物理、化学、生物系统，动力学系统理论是理解其演化的关键。我们将介绍常微分方程（ODE）、偏微分方程（PDE）模型，以及离散动力学系统，并探讨稳定性分析、分岔理论、混沌动力学等概念，以理解系统的长期行为和临界现象。 第二部分：海量数据的分析与洞察 数据是复杂系统的“血液”。如何有效地处理、分析和挖掘这些海量数据，从中提炼出有价值的洞察，是本书的另一重要维度。 大规模数据处理技术： 面对PB甚至EB级别的数据，传统的单机处理方法已力不从心。我们将介绍分布式计算框架（如Hadoop、Spark）的核心概念和技术，包括分布式文件系统、MapReduce编程模型以及流式计算，以应对大数据存储和处理的挑战。 特征工程与降维： 高维数据是复杂系统分析的常见难题。本部分将详细讲解特征选择、特征提取、以及数据降维技术（如主成分分析PCA、t-SNE、UMAP），旨在减小数据维度，提高模型效率和可解释性。 探索性数据分析（EDA）： 在构建模型之前，深入理解数据至关重要。我们将教授如何运用可视化技术（如散点图、直方图、热力图、箱线图）和统计摘要来发现数据中的模式、异常值和潜在关系。 异常检测与识别： 在海量数据中，异常事件往往隐藏着关键信息，可能是系统故障、欺诈行为或新现象的萌芽。我们将探讨多种异常检测方法，包括基于统计、基于密度、基于距离以及基于机器学习的方法。 因果推断： Correlation does not imply causation（相关性不等于因果性）。本书将引导读者理解因果推断的基本原理，如潜在结果模型、匹配方法、倾向得分匹配、以及工具变量法，以帮助我们更准确地理解变量之间的因果关系，而非仅仅是统计上的关联。 第三部分：智能控制策略的设计与实现 理解和预测系统行为的最终目的是为了对其进行有效的控制，以达到预期的目标。本部分将聚焦于复杂系统中的控制理论与实践。 经典控制理论的扩展： 从PID控制到状态空间控制器，我们将回顾经典控制理论的基石，并探讨如何将其应用于更复杂的系统。 模型预测控制（MPC）： MPC是一种先进的控制策略，它利用系统的模型来预测未来的行为，并根据预测结果来优化控制输入。我们将详细阐释MPC的原理，包括滚动优化、约束处理，以及其在工业过程控制、机器人等领域的广泛应用。 鲁棒控制与自适应控制： 真实世界的系统往往存在模型不确定性和外部扰动。本部分将介绍如何设计鲁棒控制器以应对这些不确定性，以及如何利用自适应控制技术使控制器能够实时调整参数以适应系统变化。 强化学习在控制中的作用： 尤其是在系统模型未知或难以建立的情况下，强化学习提供了强大的解决方案。我们将深入探讨Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic等强化学习算法，以及如何将其应用于学习最优控制策略，实现自主决策和优化。 分布式控制与协同控制： 对于由多个相互连接的子系统组成的复杂系统，分布式和协同控制策略至关重要。我们将探讨如何设计协调各子系统行为的控制律，以实现全局最优或期望的整体表现。 控制系统的安全性与可靠性： 在关键基础设施和高风险应用中，控制系统的安全性和可靠性是首要考虑。我们将讨论如何进行故障检测与隔离（FDI），以及如何设计容错控制系统。 谁将受益于本书？ 本书适用于所有对理解和驾驭现代复杂系统感兴趣的读者。这包括但不限于： 在校学生： 计算机科学、电气工程、机械工程、应用数学、物理学、经济学、生物学、环境科学等专业的本科生和研究生，为他们提供跨学科的学习视角和前沿知识。 科研人员： 致力于复杂系统研究的科学家和工程师，为他们提供新的理论工具和分析方法。 行业从业者： 在人工智能、大数据、物联网、自动化、金融科技、生物医药、能源、交通等领域工作的工程师、数据科学家、算法专家和决策者，帮助他们提升解决实际问题的能力。 对前沿科技充满好奇的读者： 任何希望深入理解我们所处时代的技术和社会复杂性，并掌握驾驭这些复杂性的核心技能的读者。 本书的特色： 跨学科的视角： 打破学科壁垒，整合多领域的知识体系。 理论与实践并重： 既有深入的理论阐释，也有丰富的案例分析和算法实现指导。 前沿技术的聚焦： 涵盖当前最热门和最具潜力的建模、分析和控制技术。 清晰的逻辑结构： 从基础概念到高级应用，循序渐进，易于理解。 启发性的思考： 鼓励读者批判性地思考问题，并探索新的解决方案。 在这个日益互联和智能化的世界里，理解复杂系统并对其进行有效控制，已不再是遥不可及的理论，而是驱动创新和解决现实挑战的关键。本书《数据洪流下的智能决策：现代系统建模、分析与控制的深度探索》，将是您开启这段旅程的得力助手。我们相信，通过掌握本书中的知识和工具，您将能更深刻地洞察这个复杂多变的数字世界，并成为塑造其未来的重要力量。

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