Handbook of Natural Computing

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出版者:Springer
作者:Kok, Joost N. 编
出品人:
页数:2052
译者:
出版时间:2012-7-9
价格:USD 799.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9783540929093
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • Computing
  • 自然计算
  • 计算智能
  • 生物计算
  • 进化计算
  • 人工生命
  • 群体智能
  • 模糊系统
  • 神经网络
  • 优化算法
  • 机器学习
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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.

《计算生物学前沿:模型、算法与应用》 导言:生命系统的复杂性与计算的必然性 生命是一个由无数相互关联的生物分子、细胞结构和复杂系统构成的动态实体。随着高通量测序技术、蛋白质组学和细胞成像技术的飞速发展,我们正以前所未有的速度积累关于生命过程的巨量数据。然而,这些原始数据本身并不能完全揭示生命现象背后的深层机制。理解生命,特别是从分子到系统的尺度,需要强大的数学框架和计算工具来处理数据的复杂性、识别隐藏的模式、预测系统行为,并最终构建可操作的生物学模型。 《计算生物学前沿:模型、算法与应用》正是为应对这一挑战而设计的。本书聚焦于将先进的计算科学、数学建模和统计推断应用于解决生物学和医学中的核心问题。它不仅是一本技术手册,更是一座连接理论计算机科学与前沿生命科学研究的桥梁,旨在为生命科学研究人员提供必要的计算思维,并为计算机科学家提供深入的生物学应用场景。 第一部分:基因组学与序列分析的计算基础 本部分深入探讨了处理和解释海量遗传信息所必需的计算范式和算法。 第一章:大规模基因组数据的预处理与质量控制 现代测序技术(如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore)产生的数据量巨大且带有特定的技术误差。本章首先详细阐述了短读长和长读长序列数据的校准、去噪和比对方法。重点讨论了基于局部敏感哈希(LSH)和种子匹配策略的快速比对算法(如BWA、Bowtie 2的底层原理)。同时,对于群体遗传学研究至关重要的人口级别变异的精确鉴定,我们将探讨基于贝叶斯推断的变异召回(Variant Calling)流程,包括GATK的最佳实践和新兴的深度学习方法在误差校正中的应用。 第二章:从序列到结构:结构生物信息学的计算挑战 蛋白质和核酸的三维结构决定了其功能。本章聚焦于预测生物大分子结构的核心算法。我们将回顾基于同源建模(Homology Modeling)的几何优化技术,特别是如何利用序列比对的统计信息构建可靠的结构模板。随后,本书将重点剖析蛋白质结构预测的革命性进展,详细分析AlphaFold 2等基于深度残差网络和注意力机制的端到端预测框架的架构和关键创新点,包括其如何解决残基间距离和角度预测的联合优化问题。对于小分子与生物大分子相互作用的模拟,分子动力学(MD)模拟的加速技术(如并行化、增强采样方法如Metadynamics)也将被详尽介绍。 第三章:系统发育与进化分析的计算方法 理解生命多样性的历史路径是生物学的基础。本章系统梳理了构建和解释进化树的计算方法。从传统的最大简约法(Maximum Parsimony)和最大似然法(Maximum Likelihood)到更现代的贝叶斯方法(如MCMC在分子钟校准中的应用),我们将比较它们在处理大规模基因组数据时的计算复杂度和统计效力。此外,对基因组重排、水平基因转移和基因家族扩张/收缩的推断模型也将被作为高级主题进行讨论。 第二部分:系统生物学与网络建模 生命现象的本质在于复杂的相互作用网络。本部分关注如何构建和分析描述这些动态系统的计算模型。 第四章:生物网络建模:拓扑、动力学与信息流 本章将生物学数据转化为可分析的网络结构。首先是基础的网络拓扑分析,包括中心性度量(介数、度中心性)在识别关键调控节点中的作用。随后,本书深入讲解了网络动力学建模的两种主要范式:布尔网络(Boolean Networks)用于描述离散状态的基因调控逻辑,以及常微分方程(ODE)系统用于刻画连续反应速率(如代谢通量分析、信号通路动力学)。我们将讨论如何从实验数据中进行参数估计和模型验证,特别是利用灵敏度分析来确定网络的鲁棒性和关键调控区域。 第五章:代谢通路与通量平衡分析(FBA) 代谢是细胞生命活动的基础。本章重点介绍了如何使用线性规划(Linear Programming)来分析细胞代谢网络。FBA的原理、如何构建其约束矩阵、以及如何利用它来预测在不同营养条件下的最大生长速率和代谢产物产量将得到细致的讲解。此外,对非平衡态下的代谢调控,如基于通量方差分析(FVA)和扩展FBA(pFBA)来探索解空间也将作为高级主题介绍。 第六章:高维数据降维与模式识别 单细胞测序和空间转录组学产生了具有极高维度和稀疏性的数据矩阵。本章探讨了用于揭示细胞异质性和状态转换的计算工具。我们将详细介绍主成分分析(PCA)、t-SNE和UMAP等经典降维技术在可视化中的应用与局限性。更重要的是,本章将侧重于流形学习(Manifold Learning)在轨迹推断(Trajectory Inference)中的应用,如何用图论方法连接离散的单细胞快照,重建连续的生物过程路径。 第三部分:新兴计算方法与临床转化 本部分聚焦于人工智能、机器学习在生物医学中的最新应用,以及这些工具的可靠性与可解释性。 第七章:深度学习在生物医学图像分析中的应用 从组织病理学到活细胞成像,生物医学图像分析已成为AI的主战场。本章将聚焦于卷积神经网络(CNN)在细胞分割、细胞核识别和病灶分类中的应用。重点讨论了U-Net架构在生物医学图像分割任务中的有效性,以及如何利用迁移学习(Transfer Learning)来应对生物学数据集有限的挑战。对于三维或时间序列数据,循环神经网络(RNN)和图神经网络(GNN)在追踪细胞命运和三维重建中的潜力也将被介绍。 第八章:因果推断与精准医疗 相关性不等于因果关系是生命科学研究中的重要陷阱。本章旨在介绍如何使用更严格的计算方法从观测数据中推断因果效应。我们将探讨倾向性评分匹配(Propensity Score Matching)在模拟随机对照试验(RCT)中的应用,以及贝叶斯因果网络模型在揭示疾病相关基因调控网络中的机制作用。对于药物重定向和个性化治疗方案的选择,基于个体数据的因果发现算法是实现精准医疗的关键计算支柱。 第九章:可解释性AI(XAI)与模型验证 随着AI模型在临床决策中的作用日益增强,理解“黑箱”决策过程变得至关重要。本章深入探讨了提高生物学模型透明度的技术。我们将介绍LIME、SHAP值等局部解释方法,它们如何量化单个特征对预测结果的贡献,从而帮助生物学家验证模型的合理性。同时,本书强调了模型在不同数据集和生物学背景下的泛化能力测试(Generalization Testing)和统计稳健性评估的重要性,确保计算发现的生物学意义能够经受住严格的实验检验。 结语:面向未来的计算生物学研究范式 本书的最终目标是培养读者将复杂生物学问题转化为可计算、可建模的形式的能力。计算生物学不再是传统生物学研究的辅助工具,而是驱动发现的核心引擎。通过掌握这些前沿的模型和算法,研究人员将能够驾驭下一波的生物学数据浪潮,实现对生命更深层次、更具预测性的理解。 --- (字数统计:约1500字)

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目录信息

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用户评价

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《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。

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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。

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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。

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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。

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《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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