Protein Structure Prediction pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zaki, Mohammed J. (EDT)/ Bystroff, Christopher (EDT)

出品人:

页数:349

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9781588297525

丛书系列:

图书标签:

• 蛋白质结构预测
• 生物信息学
• 计算生物学
• 蛋白质科学
• 分子建模
• 机器学习
• 深度学习
• 结构生物学
• 生物物理学
• 算法

好的，这是一本名为《The Algorithmic Loom: Weaving Order from Digital Chaos》的图书简介： --- 《The Algorithmic Loom: Weaving Order from Digital Chaos》 图书简介 在数字时代的洪流中，我们被无尽的数据和复杂系统的迷雾所包围。我们如何在这些浩瀚的、看似随机的信息海洋中，捕获到隐藏的结构、预测未来的走向，并最终构建出可控的、具有逻辑性的框架？《The Algorithmic Loom: Weaving Order from Digital Chaos》正是深入探讨这一核心命题的权威著作。 本书并非停留在对现有技术的表面罗列，而是深入挖掘了驱动现代计算、人工智能和复杂系统分析的底层逻辑、数学基础与哲学意涵。它旨在为读者提供一套完整的工具箱，不仅能理解“算法如何工作”，更能洞察“算法如何塑造我们对世界的认知”。 核心主题与结构深度解析 本书分为四个主要部分，层层递进，构建起一个从纯粹的数学抽象到实际工程应用的完整认知框架： 第一部分：混沌的几何学——可计算性的边界 本部分着眼于算法的哲学根基与数学极限。它从图灵机和可计算性理论的经典构建出发，探讨了信息处理的根本约束。 信息论的重构： 我们将超越香农的经典信源编码，深入研究柯尔莫哥洛夫复杂性（Kolmogorov Complexity）——衡量一个对象固有复杂度的“最短程序”概念。这不仅仅是信息量的度量，更是对“本质”与“冗余”的深刻区分。 随机性的多重面貌： 区分统计随机性、因果随机性和伪随机性。探讨拉姆齐理论（Ramsey Theory）如何在看似随机的集合中保证结构的存在，并引入随机图理论（Random Graph Theory）作为分析大规模网络拓扑的基石。 可判定性与不可判定性： 通过分析停机问题（Halting Problem）的深远影响，阐明计算世界中“必然的无知”区域。这对于设计鲁棒系统至关重要，因为它告诉我们哪些问题永远无法被通用算法彻底解决。 第二部分：编织的艺术——生成模型与结构发现 此部分聚焦于如何通过算法从噪声中“编织”出有意义的结构，即生成模型和模式识别的前沿技术。 高维空间的拓扑学： 介绍拓扑数据分析 (TDA) 的核心概念，特别是持久同调（Persistent Homology）。本书强调，数据点之间的关系并非仅仅是距离问题，更是拓扑连接问题。我们将展示如何用代数工具来识别数据集的“洞”、“环”和“连通分量”，从而揭示潜在的低维流形。 生成对抗网络（GANs）的内在动力学： 深入分析非对称博弈在生成高保真数据中的作用。重点探讨最优传输理论（Optimal Transport）如何作为连接真实数据分布与生成分布的“桥梁”，以及如何稳定和控制这种动态平衡。 稀疏表示与压缩感知： 探索信号如何在远低于奈奎斯特速率的信息量下被精确重建。本书将详尽阐述$ell_1$范数最小化在信息恢复中的数学优雅性，揭示数据固有的稀疏性如何成为高效表示的关键。 第三部分：动态的耦合——复杂系统的演化与预测 本部分将视角从静态结构转向时间演化的系统，探讨算法如何模拟和干预非线性、自适应的生态。 元胞自动机与涌现行为： 回顾康威的生命游戏等基础模型，并扩展到更复杂的非线性偏微分方程模型（如反应-扩散系统）。重点在于理解局部规则如何导致宏观上不可预测的涌现现象（Emergence）。 信息流的度量： 引入互信息和基于因果推断的度量，如格兰杰因果关系和更前沿的传递熵（Transfer Entropy）。这些工具用于量化系统中信息是如何从一个节点传递到另一个节点的，区分真正的因果驱动力与单纯的相关性。 自适应网络的鲁棒性分析： 分析大规模、互联系统的脆弱性。探讨小世界效应和无标度网络（Scale-Free Networks）的结构如何影响系统对攻击或故障的抵抗力。如何设计“缓冲”算法来确保关键路径的持续功能。 第四部分：可解释性的伦理与未来算法的架构 最终部分，本书转向算法的社会影响、可靠性以及下一代计算范式的构建。 从“黑箱”到“白盒”： 探讨可解释性人工智能（XAI）的真正挑战。不仅仅是可视化特征权重，而是如何构建因果图谱来解释决策路径。分析反事实解释（Counterfactual Explanations）的计算可行性与哲学界限。 概率编程与贝叶斯推理的复兴： 介绍概率编程语言（PPLs）如何统一建模与推理。重点在于如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 方法高效探索高维参数空间，从而将不确定性纳入模型的核心输出。 后图灵时代的计算蓝图： 展望量子计算的逻辑框架及其对传统算法复杂度的颠覆。讨论量子信息论与经典信息论的交汇点，并思考在指数级增长的计算能力面前，人类如何重新定义“可计算”的边界。 读者对象 本书适合： 希望深入理解现代机器学习和数据科学背后数学原理的研究人员。 对复杂系统建模、网络科学和理论计算机科学有浓厚兴趣的工程师与科学家。 寻求超越技术表层，探究计算本质与信息结构哲学的学者。 通过《The Algorithmic Loom》，读者将获得一套强大的分析工具，足以驾驭和重塑我们所处的数字世界，将纷乱的输入转化为清晰、可操作的结构。这是一部关于发现隐藏秩序的史诗。 ---

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