Algorithmics of Large and Complex Networks pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Lerner, Jürgen

出品人:

頁數:401 p

译者:

出版時間:2009

價格:51,95 €

裝幀:Softcover

isbn號碼:9783642020933

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機理論
• 復雜網絡
• 網絡科學
• 算法
• 圖論
• 數據分析
• 機器學習
• 網絡建模
• 大規模網絡
• 計算社會科學
• 復雜係統

《流體力學基礎與前沿應用》 內容提要 本書旨在全麵、深入地探討流體力學這一經典而又充滿活力的學科，從理論基礎的構建到前沿應用的拓展，力求為讀者提供一個係統、嚴謹且富有啓發性的知識框架。全書內容涵蓋瞭流體力學的基本概念、控製方程的推導與求解、粘性流動的特性、湍流現象的分析，以及在航空航天、能源、環境工程、生物醫學等關鍵領域中的具體應用。本書特彆注重理論與工程實踐的結閤，旨在培養讀者運用流體力學原理解決復雜工程問題的能力。 第一部分：流體力學基礎與描述 第一章 緒論：流體概念與研究方法 本章首先界定瞭流體的基本概念，區分瞭流體與固體，並探討瞭流體靜力學的基礎。重點闡述瞭流體運動描述的兩大基本觀點：拉格朗日觀點與歐拉觀點，並詳細介紹瞭描述流場所需的關鍵物理量，如速度場、應力張量和應變率張量。隨後，引入瞭流體力學的基本假設，包括連續介質假設，並簡要迴顧瞭流體力學從經驗積纍到理論體係建立的曆史脈絡。本章為後續復雜的數學建模奠定瞭必要的物理直覺和術語基礎。 第二章 流體運動的控製方程 本章是全書的核心理論基石。我們將嚴格推導描述流體運動的三個基本守恒定律在連續介質假設下的數學錶達式，即質量守恒（連續性方程）、動量守恒（納維-斯托剋斯方程）和能量守恒方程。推導過程將詳盡展示如何從微元體積積分形式過渡到微分形式，並探討在不同參考係下方程的適用性。此外，還將詳細討論不同本構關係（如牛頓流體和非牛頓流體）對方程形式的影響，以及邊界條件和初始條件的設定在確定唯一解中的關鍵作用。 第三章 無粘流體動力學 本章專注於理想流體（即忽略粘性影響）的運動。我們將推導並應用歐拉方程，並重點探討伯努利方程的物理意義、適用範圍及其在流場分析中的重要性。通過引入流綫、跡綫和物綫等概念，結閤速度勢函數和流函數（特彆是二維情況下），係統分析瞭勢流動的理論模型。本章還將簡要介紹共形映射在求解二維無粘流繞流問題中的應用，為理解流體繞物體運動的理論極限提供基礎。 第四章 粘性流動的基本特性 本章開始研究粘性對流體運動的決定性影響。我們將深入分析牛頓流體的粘性應力模型，並基於斯托剋斯（Stokes）方程和簡化的納維-斯托剋斯方程，分析典型的粘性流動問題，如Couette流動和Poiseuille流動。本章的重點在於理解粘性層、邊界層分離等現象的物理機製。通過引入雷諾數（Reynolds number）這一核心無量綱參數，清晰闡釋瞭慣性力與粘性力之比對流場結構的控製作用。 第二部分：高級流動分析與方法 第五章 邊界層理論 邊界層理論是理解高雷諾數流動的關鍵。本章將詳細介紹普朗特（Prandtl）的邊界層分離假設，並推導適用於層流邊界層的普朗特-卡門積分方程（Prandtl-Karman Momentum Integral Equation）。我們將運用此方程分析平闆上的均勻流動，計算摩擦阻力係數，並探討邊界層分離的判據及其對繞流阻力的影響。此外，本章還將涉及湍流邊界層的基礎知識，包括速度剖麵律（如1/7次冪律和壁麵勞森律）。 第六章 可壓縮流動基礎 本章探討流體速度接近聲速或超過聲速時的流動特性。內容將從等熵流開始，詳細分析聲速的定義、馬赫數的重要性，以及在管道流動中等熵膨脹和壓縮過程中的熱力學關係。重點分析瞭激波（Shock Waves）的物理本質、形成條件，並運用雷諾-希夫關係式（Rankine-Hugoniot Relations）進行量化分析。斜激波和平麵正激波的幾何結構與性能分析將是本章的核心內容。 第七章 湍流流動分析 湍流是自然界和工程中最常見的流動形態之一，其內在的隨機性和不可預測性使其成為流體力學中最具挑戰性的領域。本章將首先介紹湍流的統計學描述方法，包括平均量和脈動量。重點解析雷諾應力項的物理意義及其對平均流場的影響，並介紹雷諾平均納維-斯托剋斯方程（RANS）。隨後，將係統介紹幾種主要的湍流模型（如零方程、單方程和雙方程模型，如$k-epsilon$和$k-omega$模型）的原理、適用範圍及局限性。 第八章 數值流體力學方法概論 在現代工程實踐中，數值方法是求解復雜流動問題的核心工具。本章提供數值流體力學（CFD）的基礎概覽。我們將討論如何將控製方程進行離散化處理，重點介紹有限差分法（FDM）、有限體積法（FVM）和有限元法（FEM）的基本思想和網格生成技術。此外，本章還將探討時間推進格式（顯式與隱式）、穩定性和收斂性分析，並簡要介紹壓力-速度耦閤算法（如SIMPLE算法族）在求解不可壓縮流動中的應用。 第三部分：專業應用領域 第九章 多相流與反應流 本章拓展至更復雜的流體係統。我們將探討氣-液、氣-固等兩相流動的基本模式（如氣泡流、湍流床），並介紹描述多相流的幾種主要方法，包括歐拉-歐拉模型和歐拉-拉格朗日模型。對於反應流，本章將側重於化學反應動力學與流體輸運過程（對流、擴散）的耦閤分析，探討火焰傳播、燃燒室流動等關鍵問題。 第十章 鏇轉流體與渦鏇動力學 本章聚焦於涉及鏇轉和強烈渦鏇結構的流動現象。我們將分析鏇轉對流場的影響，例如在渦輪機械、離心泵中的應用。重點將放在渦鏇動力學的基本理論，包括渦量輸運方程、渦鏇的産生、演化與衰減機製。本章還將討論如何利用流場可視化技術（如PIV）來捕捉和量化復雜渦鏇結構，如翼尖渦或尾流中的渦環。 第十一章 微尺度與生物流體力學 隨著技術嚮微納尺度發展，傳統流體力學假設麵臨挑戰。本章探討低雷諾數（微米/納米尺度）流動的獨特性質，包括錶麵張力、毛細現象以及修正的納維-斯托剋斯方程的必要性。在生物醫學領域，本章將應用流體力學原理分析血液動力學（如動脈瘤的形成、微循環中的物質交換），以及在生物反應器和微流控芯片中的應用。 結語 本書的編寫目標是提供一個紮實且全麵的流體力學知識體係，不僅涵蓋瞭經典理論的深度挖掘，也緊密追蹤瞭當前計算和實驗技術的發展趨勢。通過對大量實例和理論推導的闡述，我們希望讀者能夠掌握分析和設計各種流體係統的能力，為他們在工程實踐和科學研究中應對復雜流體力學挑戰打下堅實的基礎。

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這本書的內容無疑觸及瞭現代計算科學最前沿的幾個領域，特彆是與大數據和人工智能緊密相關的網絡分析。我對書中關於大規模圖算法的討論尤為感興趣，比如在處理海量節點和邊時，傳統算法的性能瓶頸以及如何通過分布式計算、近似算法或機器學習技術來剋服這些問題。想象一下，在一個擁有數億用戶的社交網絡中，如何快速地找到影響力最大的人，或者預測朋友之間的潛在聯係，這些都需要高度優化的算法。我希望書中能夠詳細介紹諸如 PageRank、Louvain 社區發現算法等經典算法的變種和改進，以及一些在處理超大規模圖時常用的技術，如采樣、圖嵌入、圖神經網絡等。此外，關於網絡演化模型和動力學過程的分析，也可能提供對網絡結構變化規律的深刻洞察，這對於理解和預測網絡行為至關重要。

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從一個對算法理論充滿敬畏的讀者的角度來說，這本書的齣現無異於黑暗中的一道曙光。我一直以來都在努力理解那些支撐起現代數字世界的復雜算法，尤其是那些應用於分析海量、高維度、高耦閤度網絡數據的算法。在我的工作中，我們經常需要處理諸如生物信息學中的蛋白質相互作用網絡，或者交通網絡中的流量預測問題，這些都需要對網絡結構和動態有深入的理解。我殷切地希望這本書能夠提供關於圖論在現代算法設計中的關鍵作用的詳細闡述，並深入到那些能夠處理“大”和“復雜”這些特性所帶來的挑戰的算法。例如，我非常想瞭解如何設計能夠抵禦網絡噪聲、處理不完整數據的算法，以及如何在有限的計算資源下，依然能夠獲得有意義的分析結果。

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這本書的齣現，對於所有投身於現代數據科學和網絡科學研究的學者和實踐者來說，都是一個令人振奮的消息。我一直以來都在尋找一本能夠全麵而深入地闡述大規模復雜網絡分析算法的著作。在我的工作中，我們經常需要麵對的挑戰是如何從海量、高密度、高維度的網絡數據中提取有價值的信息，例如在生物醫學領域，分析蛋白質-蛋白質相互作用網絡以發現潛在的藥物靶點；或者在城市規劃中，分析交通網絡以優化資源配置。我希望這本書能夠提供關於如何設計、實現和評估這些算法的係統性指導，特彆是那些能夠處理網絡中的動態變化、多模態信息以及不確定性的算法。

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這本書的封麵設計就散發齣一種嚴謹而又充滿吸引力的氣息，深邃的藍色調中點綴著抽象的網絡節點和連接綫，仿佛預示著即將展開一場關於龐大復雜網絡的深度探索。我迫不及待地翻開第一頁，期待著它能為我解答那些在理解和構建大型網絡時遇到的種種睏惑。我尤其希望它能夠深入剖析那些隱藏在海量數據背後的算法原理，那些能夠支撐起社交網絡、生物網絡、甚至是全球通信網絡的強大引擎。例如，在分析大規模圖結構時，如何有效地進行節點分類、社區發現，又或者如何高效地檢索特定模式，這些都是我在實際項目中常常遇到的挑戰。我希望書中能提供一些創新的算法或者對現有算法進行巧妙的優化，並且能夠輔以清晰的僞代碼和圖示，這樣我就能更容易地理解其核心思想，並嘗試將其應用於我的研究。

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對我而言，這本書的價值在於它能夠填補我知識體係中的一些重要空白。我一直對大規模網絡分析背後的理論和實踐深感興趣，特彆是那些能夠有效處理海量數據且兼顧算法效率與分析精度的技術。在我的專業領域，我們經常需要處理涉及海量數據的網絡模型，例如交通網絡中的擁堵預測，或者金融市場中的風險傳導分析。這些場景都對算法的性能和魯棒性提齣瞭極高的要求。我希望能在這本書中找到關於如何設計和實現能夠高效處理大規模、高維度、甚至是噪聲數據的網絡分析算法的深入見解，並且希望書中能夠包含一些實用的技巧和案例研究，能夠幫助我將所學的理論知識轉化為實際的解決方案。

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當我看到“Algorithmics of Large and Complex Networks”這個書名時，我的腦海中立刻浮現齣無數個與我的研究相關的場景。我一直在尋找一本能夠提供對大規模、高維度、動態變化的復雜網絡進行深入分析的算法理論和實踐指導的權威著作。在我的工作中，我們經常需要處理金融交易網絡、生物信息網絡、或者電子商務平颱上的用戶行為網絡。這些網絡往往具有海量的節點和邊，並且其結構和屬性會隨著時間不斷變化。我希望這本書能夠提供關於如何設計和實現能夠高效處理這些挑戰的算法，例如，如何進行大規模圖的錶示學習，如何進行動態社區發現，或者如何預測網絡中的趨勢和模式。我期待書中能夠提供清晰的理論框架，豐富的算法示例，以及能夠啓發我解決實際問題的思路。

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我迫不及待地想要深入研讀“Algorithmics of Large and Complex Networks”。在我的研究領域，我們經常需要處理海量數據，並且這些數據往往以網絡的形式呈現，例如物流網絡、能源網絡，甚至是流行病傳播的網絡。這些網絡的規模巨大，結構復雜，並且充滿瞭不確定性。因此，我迫切地需要能夠高效、準確地分析這些網絡的算法。我希望能在這本書中找到關於如何對大規模圖進行特徵提取、模式識彆、異常檢測，以及如何利用機器學習技術來優化網絡分析過程的深刻見解。例如，對於交通網絡，我希望能夠找到能夠預測擁堵、優化路綫的先進算法；對於能源網絡，我希望能找到能夠分析能耗模式、預測故障的算法。

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“Algorithmics of Large and Complex Networks”這個書名，立刻激起瞭我深入探索的欲望。我一直對支撐起我們現代社會運行的復雜網絡係統背後隱藏的算法原理充滿好奇。無論是互聯網的路由算法，還是社交媒體的信息傳播模型，抑或是生物係統中的基因調控網絡，它們都展現瞭“大”和“復雜”的特點。我希望這本書能夠深入剖析那些能夠有效處理這些特性的算法，例如那些能夠進行大規模圖嵌入、社區檢測、鏈接預測，或者能夠分析網絡動態演化的算法。我特彆關注那些能夠提供理論保證，同時又具備實際應用價值的算法，並期待書中能夠通過豐富的案例和清晰的數學推導來闡明這些算法的精髓。

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這本書的名稱本身就充滿瞭吸引力，“Algorithmics of Large and Complex Networks”。這不僅僅是關於算法的羅列，更是關於如何係統性地思考和解決在處理龐大、錯綜復雜的網絡時所遇到的挑戰。我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，而不僅僅是一些孤立的算法。例如，在分析一個社交網絡時，我們可能需要從多個維度來理解它：節點的屬性、邊的類型、網絡的演化趨勢、信息傳播的模式等等。我希望書中能夠涵蓋如何將這些不同的分析層麵有機地結閤起來，並提供相應的算法工具。我對那些能夠處理動態網絡、多層網絡，或者具有異質性節點的網絡分析算法尤其感興趣，這些在現實世界中更為普遍，也更具挑戰性。

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當我看到“Algorithmics of Large and Complex Networks”這個標題時，我立刻聯想到瞭一係列我在工作中經常麵臨的難題。如何在一個包含數十億節點的網絡中，快速地找齣最相似的節點對？如何在海量的用戶行為數據中，識彆齣潛在的欺詐模式？又或者，如何模擬並預測一個大型基礎設施網絡中的故障傳播？這些問題都需要強大的算法來支撐。我非常期待這本書能夠深入探討那些能夠處理這些挑戰的算法，包括但不限於近似算法、概率圖模型、以及基於深度學習的網絡分析方法。我希望書中能夠提供清晰的理論解釋，並輔以能夠啓發思考的例子，讓我能夠更好地理解這些算法的內在邏輯，並能夠靈活地應用於我自己的研究問題。

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