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《网上交易管理实训教程》基于典型的电子商务环境——阿里巴巴中文站，通过买家与卖家的交易过程的分步展示，让读者体会到基于第三方支付中介平台的网络交易的安全眭、便捷性；同时还介绍了如何通过管理平台进行网络交易的管理，使读者了解了如何将网络交易事务中的管钱、管货、管客户等变得有序、轻松、清晰。
跨学科前沿探索：数据科学与复杂系统建模实战指南 图书简介 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，如何有效驾驭海量数据，并基于数据洞察构建精准、鲁棒的复杂系统模型，已成为衡量科研机构、高新技术企业乃至国家核心竞争力的关键要素。《数据科学与复杂系统建模实战指南》正是为应对这一时代挑战而精心编撰的一部深度实践型著作。本书并非侧重于某一特定领域的应用教程，而是致力于构建一套贯穿理论基础、方法论选择、工具链应用到实际问题求解的系统化知识体系。 本书的定位是为具备一定数学和编程基础的读者提供一个从“数据采集”到“系统预测与优化”的完整思维框架。我们深知，现代科学研究与工程实践中，绝大多数有价值的难题都表现为高度耦合、非线性、多尺度的复杂系统。因此，本书的核心目标是教授读者如何识别、量化并模拟这些复杂性。 第一部分：数据科学基础与复杂性认知 本部分首先奠定了坚实的数据科学理论基础，但着重于其在处理非传统、非结构化数据时的扩展应用。我们不会重复介绍基础的统计学原理，而是将焦点放在高维数据结构的特征提取与信息熵的精细化度量上。 1. 信息量化与不确定性度量： 探讨了香农信息论在描述复杂系统状态空间时的局限性，并引入了非线性系统中的李雅普诺夫指数作为刻画系统敏感性和混沌特性的核心指标。详细分析了如何从时间序列数据中估计这些指数，以判断系统是否处于可预测的临界状态。 2. 数据降维与流形学习的深度应用： 相比于传统的PCA或t-SNE，本书深入探讨了核主成分分析（KPCA）和局部线性嵌入（LLE）在保留高维非线性结构上的优势。在实例中，我们展示了如何利用这些技术从大规模传感器网络数据中分离出真正驱动系统行为的低维内在流形。 3. 动态网络拓扑分析： 复杂系统本质上是相互连接的实体网络。本章详述了小世界（Small-World）、无标度（Scale-Free）网络的拓扑特征量化方法，并引入了动态网络演化模型（如Preferential Attachment的变体），重点分析了网络结构在外部扰动下如何快速重构和适应。 第二部分：复杂系统建模的核心范式 本部分是全书的理论核心，重点在于模型选择的哲学和数学工具的掌握。我们不再局限于单一的微分方程或纯粹的统计回归，而是推崇多范式融合的建模策略。 1. 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）的构建与验证： ABM是模拟自下而上涌现现象的强大工具。本章详细介绍了ABM的四个核心要素：主体定义、环境交互规则、空间约束以及异质性处理。重点内容包括非马尔可夫过程在主体决策中的嵌入，以及如何通过多尺度仿真（Multi-Scale Simulation）连接微观个体行为与宏观系统涌现。本书提供了使用NetLogo/Mesa框架构建高度定制化模型的实战案例，而非简单的预设示例。 2. 随机过程与随机微分方程（SDEs）的实际应用： 很多现实系统（如金融市场、生态系统中的随机波动）无法用确定性方程描述。本书详细阐述了伊藤积分的基本概念，并重点讲解了如何利用欧拉-玛雅法（Euler-Maruyama）等数值方法求解具有噪声项的系统动力学方程，尤其是在边界条件处理上的技巧。 3. 物理信息神经网络（PINNs）的引入： 这是一个前沿交叉领域。当系统动力学方程（PDEs）已知但缺乏足够训练数据时，PINNs通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中，实现对未知参数的有效辨识和解的近似。本书提供了在流体力学和电磁学简化模型中应用PINNs进行数据融合与模型修正的详细流程。 第三部分：模型求解、验证与鲁棒性分析 一个模型如果不能被有效验证和评估其在未知条件下的表现，其价值将大打折扣。本部分专注于模型从“构建”到“实用”的转化过程。 1. 模型校准与参数辨识： 面对高维参数空间，传统的网格搜索效率低下。本书侧重讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）和遗传算法（Genetic Algorithms）在复杂模型参数空间探索中的优势，尤其是在计算成本高昂的仿真场景中如何实现高效的全局最优搜索。 2. 复杂系统的不确定性量化（UQ）： 区分了模型结构不确定性（Model Uncertainty）和参数不确定性（Parameter Uncertainty）。我们深入探讨了概率加权敏感性分析（Sobol Indices），用于确定系统中哪些变量或模型假设对最终输出的贡献最大，从而指导进一步的简化或细化工作。 3. 模型的可解释性与黑箱评估： 随着机器学习模型在系统预测中占据主导地位，如何理解“为什么”模型做出了某个预测成为关键。本书介绍了局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值等技术，并将其应用于解释复杂网络中某一节点突然失效的原因归属，而非仅仅给出失效的概率。 4. 时空序列预测的高级方法： 针对具有内在时间依赖性和空间关联性的数据，本书对比了图卷积网络（GCNs）、时空图网络（STGNNs）的结构设计，并给出了在交通流预测或疾病传播模拟中如何有效编码拓扑依赖关系的实战经验。 本书的特色 本书最大的特色在于其极强的操作性和跨越学科壁垒的视角。它假定读者寻求的不仅仅是单一软件的使用手册，而是解决复杂问题的思维工具箱。书中所有的理论推导都紧密结合Python (NumPy, SciPy, TensorFlow/PyTorch, NetworkX) 和MATLAB的实现细节。我们避免了对商业软件的过度依赖，力求使读者能够掌握那些能够迁移到任何新研究领域的底层计算思想和数学原理。 本书适合对象包括但不限于：应用数学、物理学、计算机科学、工程控制论及经济计量学的高年级本科生、研究生，以及从事系统仿真、风险评估和数据驱动决策的工程师和研究人员。阅读本书后，读者将有能力独立构建、验证并分析任何具有显著非线性和互作用特征的复杂系统模型。
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