Physical Principles Of Meteorology And Environmental Physics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:David Blake

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2008-6

价格:$ 108.00

装帧:

isbn号码:9789812813848

丛书系列:

图书标签:

Meteorology
Environmental Physics
Atmospheric Science
Physics
Climate
Weather
Thermodynamics
Fluid Dynamics
Remote Sensing
Geophysics

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具体描述

This book starts with the big picture, relating Einstein's famous mass-energy formula E = mc2 to the global climate; and then proceeds to examine the structure and dynamics of the atmosphere, from the synoptic scale through to the microscale, including the interaction of living things with their environment. It covers a range of topics from the laboratory to the field, including the analysis of thermodynamic diagrams and dispersion of pollutants, simple micrometeorological experiments on a sports field, as well as a detailed study on the measurement of carbon dioxide exchange between the atmosphere and tropical rainforests.

Straightforward, simple models and short arguments are used wherever possible to promote physical understanding, for example, in the discussion of the greenhouse effect. The aim is to bring the reader to the point where he or she is able to understand and analyze weather charts in daily use around the world; obtain an appreciation of current experimental techniques; and also make informed, quantitative estimates in relation to current issues surrounding the current debate on climate change.

Contents:Theoretical Foundations: The Big Picture; Atmospheric Thermodynamics and Stability; Air Flow on a Rotating Earth; Divergence, Vorticity and Circulation; Boundary Layer Meteorology; Biometeorology, Environmental Biophysics; Experiments in the Tropical Boundary Layer: Introduction to the Experiments; Approaches to Measurement of Net Ecosystem Exchange; Application of the WPL Method; Experimental Methods; Results and Analysis.

好的，这是一份关于一本假设的、与《气象学与环境物理学基本原理》（Physical Principles of Meteorology and Environmental Physics）主题不同的书籍的详细简介。书名：深度学习在复杂系统建模中的前沿应用作者：[作者姓名，例如：李明, 张伟] 出版社：[出版社名称，例如：科学技术文献出版社] 出版年份：2024年 --- 书籍简介本书深入探讨了深度学习技术在处理和分析高维、非线性复杂系统数据方面的最新进展和实际应用。在当今的科学研究和工程实践中，从金融市场波动、生物分子相互作用到交通流动态等众多领域，我们都面临着从海量数据中提取深层结构和规律的挑战。传统的统计方法往往难以捕捉这些系统固有的复杂性和非局部依赖性，而深度学习，凭借其强大的特征学习能力，已成为解决这类问题的有力工具。本书结构严谨，内容全面，旨在为具有一定数学和计算机科学基础的研究人员、工程师和高年级本科生提供一个既有理论深度又不失工程实践指导的参考指南。全书共分为六个主要部分，共计十八章。第一部分：复杂系统建模的理论基础与挑战本部分首先回顾了复杂系统科学的基本概念，包括非线性动力学、涌现现象、相变理论以及信息熵在系统描述中的应用。随后，本章重点剖析了在处理高维时间序列和网络结构数据时，传统模型所面临的局限性，例如高维度的“诅咒”、模型的可解释性差以及对先验知识的过度依赖。这为引入深度学习方法提供了必要的理论铺垫。第二部分：深度学习基础回顾与系统建模适配虽然本书的核心在于应用，但本部分对深度学习的核心架构进行了精炼的回顾，特别关注那些对建模物理或工程系统至关重要的部分。内容涵盖了深度前馈网络（DNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU用于时间序列处理）、卷积神经网络（CNN，用于空间数据的特征提取）以及自编码器（用于降维和潜在空间学习）。关键在于阐述如何根据复杂系统的特定结构（如时序依赖性、空间局部性）来定制这些网络架构。第三部分：图神经网络（GNN）在网络结构系统中的应用许多复杂系统本质上是网络化的，例如社交网络、电力网或蛋白质相互作用网络。本部分是本书的一个亮点，详细介绍了图神经网络（GNN）的原理，包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）及其在系统状态预测、故障诊断和网络鲁棒性分析中的应用。通过多个实际案例，展示了GNN如何有效地处理非欧几里得结构数据，捕捉节点间的复杂依赖关系。第四部分：深度强化学习在动态控制与优化中的前沿探索对于那些需要实时决策和控制的复杂系统（如自动驾驶的路径规划、智能电网的负荷平衡），深度强化学习（DRL）提供了强大的解决方案。本部分介绍了策略梯度方法（如REINFORCE, A2C/A3C）和基于价值的方法（如DQN及其改进版DDPG, SAC）。重点分析了如何将物理系统的约束条件有效地编码到奖励函数和状态空间中，以实现安全、高效的系统优化。第五部分：可解释性、因果推断与物理知识融合随着深度学习模型在关键领域（如医疗诊断、关键基础设施）的应用日益加深，对模型透明度的要求也越来越高。本章探讨了后验可解释性方法（如LIME, SHAP）以及模型内部的注意力机制分析。更重要的是，本部分深入研究了如何将已知的物理定律或领域知识（例如守恒定律、热力学约束）通过损失函数设计或架构约束的方式嵌入到神经网络训练过程中，以确保模型预测结果的物理合理性，并推进“物理知情AI”的研究方向。第六部分：实际案例分析与未来展望最后一部分通过详细的案例研究，展示了上述技术在不同领域的集成应用。案例包括利用时间序列模型预测大规模物流系统的拥堵模式、使用GNN分析和优化多域能源系统的效率，以及利用生成模型（如GANs, VAEs）进行复杂系统状态的模拟和数据增强。本书以对该领域未来挑战的展望结束，包括对联邦学习在分布式复杂系统监测中的潜力、对异构数据融合的需求，以及开发更具泛化能力的表征学习方法的探讨。本书特点：理论与实践并重：每个章节都配有详细的数学推导和可复现的Python代码示例（基于PyTorch或TensorFlow）。前沿性强：紧密结合近三年的国际顶级会议（如NeurIPS, ICML, AAAI）的最新研究成果。跨学科视野：兼顾了计算机科学、应用数学和复杂系统科学的交叉视角。通过阅读本书，读者不仅能掌握应用深度学习解决复杂系统问题的技术栈，更能理解在信息爆炸时代下，如何构建既强大又可靠的科学计算模型。 ---