Understanding and Managing Emotional and Behavior Disorders in the Classroom pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Flick, Grad L.

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2010-3

价格:550.00元

装帧:

isbn号码:9780130417138

丛书系列:

图书标签:

• 情绪与行为障碍
• 课堂管理
• 特殊教育
• 行为干预
• 情绪调节
• 学生心理健康
• 教学策略
• 行为问题
• 学习障碍
• 心理健康

好的，以下是一份关于一本不涉及《Understanding and Managing Emotional and Behavior Disorders in the Classroom》一书内容的图书简介，力求详尽且自然流畅，旨在介绍一本专注于复杂系统建模与仿真的前沿应用的专业著作。 --- 《涌现与复杂性：跨尺度动力学建模的理论与实践》 作者： [此处可虚构一位资深学者或研究团队名称] 出版社： [此处可虚构一家专注于理工科或交叉学科的出版社名称] 图书导言：探寻万物之“涌现” 在自然界、工程技术乃至社会经济系统中，我们经常观察到“涌现”（Emergence）现象：由大量独立元素间的简单相互作用，宏观上却展现出高度复杂、不可预测的集体行为。这些集体行为——无论是流体中的湍流、生物种群的动态平衡，还是金融市场的剧烈波动——往往无法简单地通过叠加个体特征来解释。理解和预测这些复杂系统的动力学，是当代科学面临的核心挑战之一。 《涌现与复杂性：跨尺度动力学建模的理论与实践》正是为应对这一挑战而诞生的前沿专著。本书系统性地梳理了复杂系统建模的理论基础，并深入探讨了如何利用先进的计算方法，实现从微观机制到宏观现象的精确桥接。它不是对某一特定学科现象的简单综述，而是致力于提供一套普适性的、跨越尺度的建模范式。 第一部分：复杂系统理论基石与信息论视角 本书首先为读者奠定了理解复杂性的理论基础。我们超越了传统的线性模型和平衡态假设，深入探讨了非平衡态热力学、自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）以及耗散结构理论（Dissipative Structures）在构建动力学模型中的核心作用。 核心章节聚焦于： 1. 信息熵与复杂性度量： 详细介绍了Kolmogorov复杂度、有效复杂性（Effective Complexity）以及最新的信息压缩算法在量化系统复杂程度方面的应用。重点阐述了如何利用信息论工具来识别系统中的关键耦合参数。 2. 网络拓扑与鲁棒性分析： 区别于基础的图论描述，本书侧重于动态网络（Dynamic Networks）的建模。我们详细剖析了小世界网络、无标度网络在信息传播、故障传播中的拓扑特征，并引入了基于时间序列的有效耦合强度估计方法，用以揭示网络结构如何“记忆”并影响未来的动态演化。 3. 随机过程与涨落动力学： 探讨了在存在噪声和随机输入的情况下，如何使用随机微分方程（SDEs）和马尔可夫跳跃过程来精确描述微观粒子的随机运动及其对宏观稳定性的影响。特别关注了在边界条件不确定性下的系统响应。 第二部分：跨尺度建模范式与计算技术 复杂系统建模的真正难度在于如何有效地跨越不同的时间与空间尺度。本书的精髓在于引入并详细阐述了多种先进的尺度分解与耦合技术，使研究人员能够构建出既包含微观细节，又能高效模拟宏观趋势的混合模型。 关键方法论包括： 1. 多尺度建模（Multiscale Modeling）： 深度解析了从分子动力学（MD）到介观（Mesoscopic）再到连续介质模型的层级映射技术。本书详述了均值场理论（Mean-Field Theory）在不同尺度上的适用性边界，并提供了粗粒化（Coarse-Graining）的先进算法，如投影算符方法和基于能量最小化的重标度技术，确保在尺度缩减过程中关键物理量的守恒性。 2. 代理基模型（Agent-Based Modeling, ABM）的高级应用： 传统ABM往往计算成本高昂。本书介绍了一种将ABM与连续方程相结合的混合代理模型（Hybrid ABM）框架。我们展示了如何用微分方程描述低灵敏度区域的群体行为，而仅在关键决策点使用高分辨率的个体模拟，极大地提高了复杂社会、生态系统仿真的效率。 3. 数据驱动的建模增强： 面对实验数据稀疏或模型结构未知的情况，本书提出了结合物理定律和机器学习的物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）在动力学方程识别中的应用。这允许研究者从观测数据中自动“学习”出未知的系统耦合项或边界条件。 第三部分：前沿应用案例与仿真实践 理论的价值在于指导实践。本书的最后一部分通过详尽的实际案例，展示了这些建模范式在多个前沿领域的强大预测能力。 案例分析深入探讨了： 材料科学中的相变动力学： 运用相场模型（Phase-Field Models）结合蒙特卡洛模拟，预测合金在快速冷却过程中的晶粒形貌演化和缺陷生成机制。重点分析了温度梯度和应力场对形核率的非线性影响。 生态系统中的疾病传播与资源竞争： 构建基于异质性网络（Heterogeneous Networks）的SIR（易感-感染-康复）模型的扩展形式，模拟气候变化或入侵物种对局部生态系统稳定性的破坏阈值。 金融工程中的市场微观结构： 采用基于深度学习的强化学习框架来模拟高频交易中的流动性涌现与崩塌现象。模型不仅复现了已知的市场“闪崩”（Flash Crash）事件，还能对未知的外部冲击做出稳健的概率预测。 大规模传感器网络的自适应路由： 将网络视为一个动态演化的粒子系统，利用分布式优化算法确保在节点失效或信息拥堵时，系统能够自发地重构最优通信路径，实现全局效率的最大化。 总结与展望 《涌现与复杂性》不仅仅是一本教材或参考书，它是一份面向未来科学研究的路线图。它要求读者跳出单一学科的藩篱，以系统性的思维去理解世界。通过掌握本书介绍的理论工具和计算方法，研究人员将能更有效地构建预测性模型，揭示隐藏在看似混乱现象背后的深刻动力学规律，从而在工程、生物、经济等多个领域实现更精细化的控制和干预。本书适合高等院校的物理学、工程科学、计算机科学、应用数学以及计算生物学等专业的博士生、研究生以及致力于复杂系统研究的科研人员和高级工程师阅读和参考。 ---

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