Algorithmics of Large and Complex Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Lerner, Jürgen

出品人:

页数:401 p

译者:

出版时间:2009

价格:51,95 €

装帧:Softcover

isbn号码:9783642020933

丛书系列:

图书标签:

• 计算机理论
• 复杂网络
• 网络科学
• 算法
• 图论
• 数据分析
• 机器学习
• 网络建模
• 大规模网络
• 计算社会科学
• 复杂系统

《流体力学基础与前沿应用》 内容提要 本书旨在全面、深入地探讨流体力学这一经典而又充满活力的学科，从理论基础的构建到前沿应用的拓展，力求为读者提供一个系统、严谨且富有启发性的知识框架。全书内容涵盖了流体力学的基本概念、控制方程的推导与求解、粘性流动的特性、湍流现象的分析，以及在航空航天、能源、环境工程、生物医学等关键领域中的具体应用。本书特别注重理论与工程实践的结合，旨在培养读者运用流体力学原理解决复杂工程问题的能力。 第一部分：流体力学基础与描述 第一章 绪论：流体概念与研究方法 本章首先界定了流体的基本概念，区分了流体与固体，并探讨了流体静力学的基础。重点阐述了流体运动描述的两大基本观点：拉格朗日观点与欧拉观点，并详细介绍了描述流场所需的关键物理量，如速度场、应力张量和应变率张量。随后，引入了流体力学的基本假设，包括连续介质假设，并简要回顾了流体力学从经验积累到理论体系建立的历史脉络。本章为后续复杂的数学建模奠定了必要的物理直觉和术语基础。 第二章 流体运动的控制方程 本章是全书的核心理论基石。我们将严格推导描述流体运动的三个基本守恒定律在连续介质假设下的数学表达式，即质量守恒（连续性方程）、动量守恒（纳维-斯托克斯方程）和能量守恒方程。推导过程将详尽展示如何从微元体积积分形式过渡到微分形式，并探讨在不同参考系下方程的适用性。此外，还将详细讨论不同本构关系（如牛顿流体和非牛顿流体）对方程形式的影响，以及边界条件和初始条件的设定在确定唯一解中的关键作用。 第三章 无粘流体动力学 本章专注于理想流体（即忽略粘性影响）的运动。我们将推导并应用欧拉方程，并重点探讨伯努利方程的物理意义、适用范围及其在流场分析中的重要性。通过引入流线、迹线和物线等概念，结合速度势函数和流函数（特别是二维情况下），系统分析了势流动的理论模型。本章还将简要介绍共形映射在求解二维无粘流绕流问题中的应用，为理解流体绕物体运动的理论极限提供基础。 第四章 粘性流动的基本特性 本章开始研究粘性对流体运动的决定性影响。我们将深入分析牛顿流体的粘性应力模型，并基于斯托克斯（Stokes）方程和简化的纳维-斯托克斯方程，分析典型的粘性流动问题，如Couette流动和Poiseuille流动。本章的重点在于理解粘性层、边界层分离等现象的物理机制。通过引入雷诺数（Reynolds number）这一核心无量纲参数，清晰阐释了惯性力与粘性力之比对流场结构的控制作用。 第二部分：高级流动分析与方法 第五章 边界层理论 边界层理论是理解高雷诺数流动的关键。本章将详细介绍普朗特（Prandtl）的边界层分离假设，并推导适用于层流边界层的普朗特-卡门积分方程（Prandtl-Karman Momentum Integral Equation）。我们将运用此方程分析平板上的均匀流动，计算摩擦阻力系数，并探讨边界层分离的判据及其对绕流阻力的影响。此外，本章还将涉及湍流边界层的基础知识，包括速度剖面律（如1/7次幂律和壁面劳森律）。 第六章 可压缩流动基础 本章探讨流体速度接近声速或超过声速时的流动特性。内容将从等熵流开始，详细分析声速的定义、马赫数的重要性，以及在管道流动中等熵膨胀和压缩过程中的热力学关系。重点分析了激波（Shock Waves）的物理本质、形成条件，并运用雷诺-希夫关系式（Rankine-Hugoniot Relations）进行量化分析。斜激波和平面正激波的几何结构与性能分析将是本章的核心内容。 第七章 湍流流动分析 湍流是自然界和工程中最常见的流动形态之一，其内在的随机性和不可预测性使其成为流体力学中最具挑战性的领域。本章将首先介绍湍流的统计学描述方法，包括平均量和脉动量。重点解析雷诺应力项的物理意义及其对平均流场的影响，并介绍雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）。随后，将系统介绍几种主要的湍流模型（如零方程、单方程和双方程模型，如$k-epsilon$和$k-omega$模型）的原理、适用范围及局限性。 第八章 数值流体力学方法概论 在现代工程实践中，数值方法是求解复杂流动问题的核心工具。本章提供数值流体力学（CFD）的基础概览。我们将讨论如何将控制方程进行离散化处理，重点介绍有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）和有限元法（FEM）的基本思想和网格生成技术。此外，本章还将探讨时间推进格式（显式与隐式）、稳定性和收敛性分析，并简要介绍压力-速度耦合算法（如SIMPLE算法族）在求解不可压缩流动中的应用。 第三部分：专业应用领域 第九章 多相流与反应流 本章拓展至更复杂的流体系统。我们将探讨气-液、气-固等两相流动的基本模式（如气泡流、湍流床），并介绍描述多相流的几种主要方法，包括欧拉-欧拉模型和欧拉-拉格朗日模型。对于反应流，本章将侧重于化学反应动力学与流体输运过程（对流、扩散）的耦合分析，探讨火焰传播、燃烧室流动等关键问题。 第十章 旋转流体与涡旋动力学 本章聚焦于涉及旋转和强烈涡旋结构的流动现象。我们将分析旋转对流场的影响，例如在涡轮机械、离心泵中的应用。重点将放在涡旋动力学的基本理论，包括涡量输运方程、涡旋的产生、演化与衰减机制。本章还将讨论如何利用流场可视化技术（如PIV）来捕捉和量化复杂涡旋结构，如翼尖涡或尾流中的涡环。 第十一章 微尺度与生物流体力学 随着技术向微纳尺度发展，传统流体力学假设面临挑战。本章探讨低雷诺数（微米/纳米尺度）流动的独特性质，包括表面张力、毛细现象以及修正的纳维-斯托克斯方程的必要性。在生物医学领域，本章将应用流体力学原理分析血液动力学（如动脉瘤的形成、微循环中的物质交换），以及在生物反应器和微流控芯片中的应用。 结语 本书的编写目标是提供一个扎实且全面的流体力学知识体系，不仅涵盖了经典理论的深度挖掘，也紧密追踪了当前计算和实验技术的发展趋势。通过对大量实例和理论推导的阐述，我们希望读者能够掌握分析和设计各种流体系统的能力，为他们在工程实践和科学研究中应对复杂流体力学挑战打下坚实的基础。

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从一个对算法理论充满敬畏的读者的角度来说，这本书的出现无异于黑暗中的一道曙光。我一直以来都在努力理解那些支撑起现代数字世界的复杂算法，尤其是那些应用于分析海量、高维度、高耦合度网络数据的算法。在我的工作中，我们经常需要处理诸如生物信息学中的蛋白质相互作用网络，或者交通网络中的流量预测问题，这些都需要对网络结构和动态有深入的理解。我殷切地希望这本书能够提供关于图论在现代算法设计中的关键作用的详细阐述，并深入到那些能够处理“大”和“复杂”这些特性所带来的挑战的算法。例如，我非常想了解如何设计能够抵御网络噪声、处理不完整数据的算法，以及如何在有限的计算资源下，依然能够获得有意义的分析结果。

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这本书的名称本身就充满了吸引力，“Algorithmics of Large and Complex Networks”。这不仅仅是关于算法的罗列，更是关于如何系统性地思考和解决在处理庞大、错综复杂的网络时所遇到的挑战。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，而不仅仅是一些孤立的算法。例如，在分析一个社交网络时，我们可能需要从多个维度来理解它：节点的属性、边的类型、网络的演化趋势、信息传播的模式等等。我希望书中能够涵盖如何将这些不同的分析层面有机地结合起来，并提供相应的算法工具。我对那些能够处理动态网络、多层网络，或者具有异质性节点的网络分析算法尤其感兴趣，这些在现实世界中更为普遍，也更具挑战性。

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当我看到“Algorithmics of Large and Complex Networks”这个标题时，我立刻联想到了一系列我在工作中经常面临的难题。如何在一个包含数十亿节点的网络中，快速地找出最相似的节点对？如何在海量的用户行为数据中，识别出潜在的欺诈模式？又或者，如何模拟并预测一个大型基础设施网络中的故障传播？这些问题都需要强大的算法来支撑。我非常期待这本书能够深入探讨那些能够处理这些挑战的算法，包括但不限于近似算法、概率图模型、以及基于深度学习的网络分析方法。我希望书中能够提供清晰的理论解释，并辅以能够启发思考的例子，让我能够更好地理解这些算法的内在逻辑，并能够灵活地应用于我自己的研究问题。

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当我看到“Algorithmics of Large and Complex Networks”这个书名时，我的脑海中立刻浮现出无数个与我的研究相关的场景。我一直在寻找一本能够提供对大规模、高维度、动态变化的复杂网络进行深入分析的算法理论和实践指导的权威著作。在我的工作中，我们经常需要处理金融交易网络、生物信息网络、或者电子商务平台上的用户行为网络。这些网络往往具有海量的节点和边，并且其结构和属性会随着时间不断变化。我希望这本书能够提供关于如何设计和实现能够高效处理这些挑战的算法，例如，如何进行大规模图的表示学习，如何进行动态社区发现，或者如何预测网络中的趋势和模式。我期待书中能够提供清晰的理论框架，丰富的算法示例，以及能够启发我解决实际问题的思路。

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这本书的出现，对于所有投身于现代数据科学和网络科学研究的学者和实践者来说，都是一个令人振奋的消息。我一直以来都在寻找一本能够全面而深入地阐述大规模复杂网络分析算法的著作。在我的工作中，我们经常需要面对的挑战是如何从海量、高密度、高维度的网络数据中提取有价值的信息，例如在生物医学领域，分析蛋白质-蛋白质相互作用网络以发现潜在的药物靶点；或者在城市规划中，分析交通网络以优化资源配置。我希望这本书能够提供关于如何设计、实现和评估这些算法的系统性指导，特别是那些能够处理网络中的动态变化、多模态信息以及不确定性的算法。

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“Algorithmics of Large and Complex Networks”这个书名，立刻激起了我深入探索的欲望。我一直对支撑起我们现代社会运行的复杂网络系统背后隐藏的算法原理充满好奇。无论是互联网的路由算法，还是社交媒体的信息传播模型，抑或是生物系统中的基因调控网络，它们都展现了“大”和“复杂”的特点。我希望这本书能够深入剖析那些能够有效处理这些特性的算法，例如那些能够进行大规模图嵌入、社区检测、链接预测，或者能够分析网络动态演化的算法。我特别关注那些能够提供理论保证，同时又具备实际应用价值的算法，并期待书中能够通过丰富的案例和清晰的数学推导来阐明这些算法的精髓。

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这本书的封面设计就散发出一种严谨而又充满吸引力的气息，深邃的蓝色调中点缀着抽象的网络节点和连接线，仿佛预示着即将展开一场关于庞大复杂网络的深度探索。我迫不及待地翻开第一页，期待着它能为我解答那些在理解和构建大型网络时遇到的种种困惑。我尤其希望它能够深入剖析那些隐藏在海量数据背后的算法原理，那些能够支撑起社交网络、生物网络、甚至是全球通信网络的强大引擎。例如，在分析大规模图结构时，如何有效地进行节点分类、社区发现，又或者如何高效地检索特定模式，这些都是我在实际项目中常常遇到的挑战。我希望书中能提供一些创新的算法或者对现有算法进行巧妙的优化，并且能够辅以清晰的伪代码和图示，这样我就能更容易地理解其核心思想，并尝试将其应用于我的研究。

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这本书的内容无疑触及了现代计算科学最前沿的几个领域，特别是与大数据和人工智能紧密相关的网络分析。我对书中关于大规模图算法的讨论尤为感兴趣，比如在处理海量节点和边时，传统算法的性能瓶颈以及如何通过分布式计算、近似算法或机器学习技术来克服这些问题。想象一下，在一个拥有数亿用户的社交网络中，如何快速地找到影响力最大的人，或者预测朋友之间的潜在联系，这些都需要高度优化的算法。我希望书中能够详细介绍诸如 PageRank、Louvain 社区发现算法等经典算法的变种和改进，以及一些在处理超大规模图时常用的技术，如采样、图嵌入、图神经网络等。此外，关于网络演化模型和动力学过程的分析，也可能提供对网络结构变化规律的深刻洞察，这对于理解和预测网络行为至关重要。

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对我而言，这本书的价值在于它能够填补我知识体系中的一些重要空白。我一直对大规模网络分析背后的理论和实践深感兴趣，特别是那些能够有效处理海量数据且兼顾算法效率与分析精度的技术。在我的专业领域，我们经常需要处理涉及海量数据的网络模型，例如交通网络中的拥堵预测，或者金融市场中的风险传导分析。这些场景都对算法的性能和鲁棒性提出了极高的要求。我希望能在这本书中找到关于如何设计和实现能够高效处理大规模、高维度、甚至是噪声数据的网络分析算法的深入见解，并且希望书中能够包含一些实用的技巧和案例研究，能够帮助我将所学的理论知识转化为实际的解决方案。

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我迫不及待地想要深入研读“Algorithmics of Large and Complex Networks”。在我的研究领域，我们经常需要处理海量数据，并且这些数据往往以网络的形式呈现，例如物流网络、能源网络，甚至是流行病传播的网络。这些网络的规模巨大，结构复杂，并且充满了不确定性。因此，我迫切地需要能够高效、准确地分析这些网络的算法。我希望能在这本书中找到关于如何对大规模图进行特征提取、模式识别、异常检测，以及如何利用机器学习技术来优化网络分析过程的深刻见解。例如，对于交通网络，我希望能够找到能够预测拥堵、优化路线的先进算法；对于能源网络，我希望能找到能够分析能耗模式、预测故障的算法。

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