具体描述
Natural Computing is the field of research that investigates both human-designed computing inspired by nature and computing taking place in nature, i.e., it investigates models and computational techniques inspired by nature and also it investigates phenomena taking place in nature in terms of information processing. Examples of the first strand of research covered by the handbook include neural computation inspired by the functioning of the brain; evolutionary computation inspired by Darwinian evolution of species; cellular automata inspired by intercellular communication; swarm intelligence inspired by the behavior of groups of organisms; artificial immune systems inspired by the natural immune system; artificial life systems inspired by the properties of natural life in general; membrane computing inspired by the compartmentalized ways in which cells process information; and amorphous computing inspired by morphogenesis. Other examples of natural-computing paradigms are molecular computing and quantum computing, where the goal is to replace traditional electronic hardware, e.g., by bioware in molecular computing. In molecular computing, data are encoded as biomolecules and then molecular biology tools are used to transform the data, thus performing computations. In quantum computing, one exploits quantum-mechanical phenomena to perform computations and secure communications more efficiently than classical physics and, hence, traditional hardware allows. The second strand of research covered by the handbook, computation taking place in nature, is represented by investigations into, among others, the computational nature of self-assembly, which lies at the core of nanoscience, the computational nature of developmental processes, the computational nature of biochemical reactions, the computational nature of bacterial communication, the computational nature of brain processes, and the systems biology approach to bionetworks where cellular processes are treated in terms of communication and interaction, and, hence, in terms of computation. We are now witnessing exciting interaction between computer science and the natural sciences. While the natural sciences are rapidly absorbing notions, techniques and methodologies intrinsic to information processing, computer science is adapting and extending its traditional notion of computation, and computational techniques, to account for computation taking place in nature around us. Natural Computing is an important catalyst for this two-way interaction, and this handbook is a major record of this important development.
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用户评价
这本书的封面设计就有一种深邃而引人入胜的感觉，那种融合了生物形态和计算元素的抽象图案，立刻就勾起了我对“自然计算”这个概念的好奇心。我一直在寻找一本能够系统性地介绍这个跨学科领域的书籍，而这本书的标题——《Handbook of Natural Computing》——听起来就充满了权威性和全面性。我期待它能引领我进入一个全新的视角，去理解那些启发自生物世界、并被应用于解决复杂计算问题的算法和模型。 尤其是“自然计算”这个词本身，就包含着无限的可能性。我设想这本书会深入探讨那些模拟自然现象的计算范式，比如遗传算法、蚁群优化、神经网络，甚至更前沿的诸如DNA计算或量子计算中的生物启发思想。我希望这本书能详细阐述这些方法的理论基础，解释它们是如何从生物学、物理学等自然科学中汲取灵感的，以及它们在解决实际问题时展现出的独特优势。 我很想知道，这本书是如何组织内容的？是按照不同的自然计算范式进行划分，还是按照应用领域来呈现？我希望它能提供丰富的案例研究，展示这些自然计算技术在人工智能、机器人学、生物信息学、优化问题等领域的成功应用。 对我来说，一本优秀的“handbook”不仅仅是知识的堆砌，更应该是一种思想的启迪。我希望这本书能够激发我对于如何利用自然界智慧来构建更强大、更智能的计算系统的思考。即使我可能还未深入阅读，仅从书名和设计就能感受到它蕴含的知识量和深度，以及它所能带来的思维上的革新。 它给我一种感觉，就是这不只是一本技术手册，更像是一扇通往全新计算哲学的大门。我期待在阅读过程中，能够被书中提出的那些“类自然”的解决方案所震撼，学习如何将生命体的适应性、鲁棒性和效率转化为数字世界的强大工具。
评分这本书的标题，本身就充满了吸引力——《Handbook of Natural Computing》。我一直对那些从自然界汲取灵感的计算方法着迷，总觉得大自然本身就是最伟大的计算工程师。这本书听起来就像是打开了一扇通往这个奇妙世界的窗户。 我猜测，这本书会详细介绍各种“自然计算”的范式。也许会涵盖那些耳熟能详的，比如基于模拟生物进化的遗传算法，以及模仿群体行为的粒子群优化和蚁群算法。但我更期待的是，书中是否还会深入探讨那些更加前沿或不那么主流的计算模型。 我非常想了解，这些自然计算方法在解决现实世界中的复杂问题时，究竟有哪些独特的优势？例如，在优化、搜索、模式识别等领域，它们是否比传统的算法更加高效、鲁棒，或者更具创造性？ 我希望这本书能提供一些具体的算法细节和理论框架，让我能够理解它们是如何运作的，并且最好能有相关的应用案例分析，展示它们在人工智能、机器人、生物信息学等领域的实际应用成果。 这本书给我的感觉，它不只是一本技术参考书，更是一种思维的拓展。我期待它能启发我去思考，如何从生物体的结构、功能和行为中，发现更多解决计算难题的新思路。
评分这本《Handbook of Natural Computing》的书名，给我一种沉甸甸的学术感，仿佛里面汇聚了无数前沿的研究成果。我一直对计算科学和生物学之间的交叉领域非常感兴趣，总觉得大自然本身就是一个极其高效和精妙的计算系统。这本书听起来就像是专门为我们这些渴望探究这种联系的人准备的。 我非常期待它能提供关于“自然计算”的深入理论阐述。我猜测里面会有关于进化计算、模糊逻辑、神经网络、群体智能等概念的详细介绍，并且会解释这些方法论是如何模仿生物系统中的学习、适应、协作等过程来实现计算任务的。 特别想知道的是，书中会不会涉及一些非常规的计算模型，比如用DNA分子进行信息存储和处理的DNA计算，或是模拟神经元网络形成决策的计算模型。这类听起来就充满想象力的计算方式，一直让我觉得非常迷人。 我希望这本书能够提供一些实际的算法实现指导，或者至少能清晰地解释这些自然计算方法的数学模型和核心思想，让我能够理解它们的工作原理，甚至在未来能够尝试将其应用于自己的研究或项目。 这本书给我的第一印象是，它能够连接起生物世界的智慧与计算机科学的强大能力，打开一个全新的解决问题的思路。我期待它能像一本百科全书一样，为我提供一个全面而深入的自然计算知识体系。
评分《Handbook of Natural Computing》这个书名，一听就充满了科学探索的意味，而且“自然计算”这个概念本身就足够吸引人。我一直在思考，我们人类设计出来的计算系统，与大自然亿万年演化出来的精巧机制之间，是否存在着某种深刻的联系。这本书，似乎就是要去解答这个疑问。 我非常好奇，书中会不会深入介绍那些模仿生物过程的计算模型。例如，那些模拟神经元网络连接和学习的神经网络，或者那些借鉴了生物进化机制的遗传算法。我猜测，书中会详细讲解这些算法的理论基础，以及它们是如何从自然界获得灵感的。 我特别想知道，这些“自然计算”方法在面对一些非常规的、高度复杂的计算问题时，是否能够展现出独特的优势。例如，在处理模糊信息、动态环境，或者需要大规模并行处理的任务时，它们是否比传统的计算方法更加得心应手？ 我希望这本书能够提供丰富的案例研究，展示这些自然计算技术在不同领域的实际应用。比如，它们在优化问题、模式识别、人工智能、甚至是在一些生物科学研究中的应用。 这本书给我一种感觉，它不仅仅是关于算法的介绍，更是一种关于如何从自然界学习、如何借鉴生命智慧来构建更强大计算系统的哲学思考。我期待它能为我打开一个全新的视角，让我看到计算科学的无限可能。
评分《Handbook of Natural Computing》这个名字，让我立刻联想到的是那些充满生命力的、生生不息的计算方式。我一直觉得，人类创造的许多算法，无论是多么精妙，似乎都与大自然鬼斧神工的创造力存在着某种共通之处。这本书，大概就是试图去揭示这种联系的吧。 我猜想，这本书的内容会包含很多借鉴了生物学原理的计算模型。比如，我好奇它会不会详细介绍遗传算法，讲述它们是如何模拟自然选择和遗传变异来寻找最优解的。还有像蚁群优化算法，那种群体协作、路径寻找的机制，听起来就充满了自然的智慧。 我特别希望能从书中了解到，这些“自然计算”技术是如何在实际应用中发挥作用的。它们是否能够解决传统算法难以应对的复杂问题？比如在工程设计、药物研发、金融建模等方面，有没有成功的案例？ 另外，我也想知道，这本书是否会探讨一些更具前瞻性的概念，比如生物传感器、仿生机器人，或者那些受限于物理定律的计算极限。这些话题总能让我感到，计算的未来可能比我们现在想象的要更加广阔和奇妙。 总而言之，这本书给我一种感觉，它不是在教你如何编写代码，而是在引导你理解一种更深刻、更贴近生命本质的计算哲学。我期待它能带我进入一个充满奇思妙想的计算世界。
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