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出版者:John Wiley & Sons

作者:Amos Gilat

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:2010-12-21

价格:GBP 92.07

装帧:Paperback

isbn号码:9780470767856

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• matlab
• 课本
• 工具书
• MATLAB
• 数值计算
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• 工程计算
• 矩阵运算
• 算法实现
• 数据分析
• 可视化
• 仿真
• 控制系统

《数据驱动的科学发现：解析现实世界的复杂性》 在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围。从基因组测序到天体物理观测，从金融市场波动到气候变化模式，无处不在的数据蕴藏着前所未有的知识宝藏。然而，如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出有意义的洞察，如何将原始的数字转化为深刻的科学理解，一直是我们面临的巨大挑战。《数据驱动的科学发现：解析现实世界的复杂性》正是这样一本致力于揭示这一过程的书籍。它并非一本技术手册，而是深入探索数据分析如何成为现代科学研究不可或缺的驱动力，如何引领我们突破认知边界，发现隐藏在现象背后的深刻规律。 本书的基石在于强调“数据驱动”这一核心理念。它认为，在许多科学领域，我们正从传统的理论驱动模式转向一种更加灵活、更具探索性的数据驱动模式。这意味着，我们不再仅仅依赖于先验的理论假设来指导研究，而是允许数据本身的声音来引导我们的探索方向。这种范式转变极大地扩展了我们解决问题的能力，尤其是在面对那些传统理论难以解释的复杂系统时。从生物学中识别致病基因，到社会科学中理解群体行为，再到工程学中优化复杂流程，数据驱动的方法都展现出其强大的生命力。 《数据驱动的科学发现》将带领读者踏上一段关于如何有效驾驭数据、转化为知识的旅程。它不会停留在对算法的简单罗列，而是深入探讨数据分析背后更深层次的科学思维和方法论。本书将从多个维度展开叙述，首先，它会阐述理解数据的基本原则。这意味着，在着手任何分析之前，理解数据的来源、收集方式、潜在偏差以及数据的质量是至关重要的。本书将通过生动的案例，说明一个微小的测量误差或采样偏差，可能导致完全错误的结论，强调数据预处理和质量控制的重要性，如同建筑的地基，稳固才能建造高楼。 接着，本书将深入探讨数据的可视化。数据的可视化不仅仅是制作精美的图表，它是一种强大的沟通工具，能够帮助科学家理解数据的分布、识别异常值、发现潜在的模式和关系，甚至激发新的研究假设。本书将介绍不同类型的数据可视化技术，以及如何根据数据的特性和研究目的选择最恰当的可视化方法。例如，散点图可以揭示变量之间的相关性，箱线图可以比较不同组的数据分布，而网络图则能展现复杂的相互作用关系。理解这些可视化语言，是解读数据信息的第一道关卡。 在数据理解和可视化之后，本书将聚焦于数据分析的核心技术，但并非以枯燥的技术细节为主，而是以概念的阐述和应用的展示为重点。它将涵盖诸如统计建模、机器学习、模式识别等关键领域，并着重解释这些技术如何帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。例如，在统计建模部分，本书将探讨如何构建模型来描述变量之间的关系，预测未来趋势，以及量化不确定性。在机器学习部分，它将介绍监督学习、无监督学习和强化学习等概念，并展示它们在分类、聚类、回归等任务中的应用。本书强调的不是某种特定算法的精妙，而是理解这些算法能够解决的科学问题，以及它们如何服务于科学发现。 本书的一个重要论点是，数据分析并非一个孤立的技术过程，而是与科学研究的整个生命周期紧密相连。它强调了从研究问题的提出、实验设计、数据采集、数据分析到结果解释和模型验证的完整链条。本书将通过一系列精心挑选的案例研究，来展示数据分析如何在不同学科领域推动科学进步。 例如，在生物医学领域，本书将探讨如何利用大规模基因组数据来识别与疾病相关的基因变异，并理解这些变异如何影响蛋白质功能和疾病发生。它将展示如何通过分析病人的电子健康记录，来预测疾病风险，优化治疗方案，并发现新的药物靶点。这些案例将不仅仅是技术的展示，更是科学探索精神的体现，展示数据如何帮助我们更深入地理解生命的奥秘。 在环境科学领域，本书将介绍如何利用遥感数据、传感器网络和气候模型，来监测和预测气候变化的影响，评估自然灾害的风险，并制定可持续发展的策略。它将展示如何通过分析大量的环境数据，来理解生态系统的复杂动态，保护生物多样性，并应对全球性的环境挑战。 在社会科学领域，本书将探讨如何利用社交媒体数据、调查数据和公民科学数据，来理解人类行为模式，分析社会趋势，并评估政策的有效性。它将展示如何通过数据分析，来洞察群体心理，预测经济波动，并解决复杂的社会问题。 除了具体学科的应用，本书还将深入探讨数据驱动科学发现过程中所面临的哲学和伦理挑战。例如，当数据分析的结果与传统理论相悖时，我们应该如何处理？如何确保数据的公平性和隐私性？如何避免算法的偏见和歧视？这些问题对于建立一个负责任和可持续的数据驱动科学研究体系至关重要。本书将鼓励读者批判性地思考数据分析的局限性，并认识到科学研究中仍然需要人类的智慧、创造力和伦理判断。 《数据驱动的科学发现》也强调了合作的重要性。现代科学研究往往是跨学科的，数据分析的成功离不开不同领域专家的紧密合作。本书将展示，科学家、统计学家、计算机科学家和领域专家如何协同工作，共同解决复杂的问题。它鼓励读者打破学科壁垒，拥抱跨界合作，共同推动科学前沿的进步。 本书的语言风格将力求严谨而不失可读性，避免过度专业的术语，而是用清晰的语言和生动的比喻来解释复杂的概念。它旨在吸引广泛的读者群体，包括但不限于对科学研究充满热情的研究生、初级研究人员，以及任何对数据如何驱动我们理解世界感到好奇的读者。本书并非为特定软件或工具编写的教程，而是为读者提供一套通用的思维框架和方法论，帮助他们在未来的研究中，能够更加自信和有效地驾驭数据。 总而言之，《数据驱动的科学发现：解析现实世界的复杂性》是一本关于如何运用数据来探索未知、理解世界的指南。它不是关于“如何做”，而是关于“为何这样做”和“这样做的意义”。它旨在激发读者对数据分析的兴趣，培养科学研究的批判性思维，并最终引导他们成为能够驾驭数据、驱动科学发现的探险家。通过本书，读者将不仅仅学习到数据分析的技巧，更重要的是，将学会如何用数据作为一种强大的语言，去倾听世界的诉说，去揭示隐藏在现象背后的深刻真理。这本书将是一次思想的启迪，一次认知的飞跃，一次通往更深邃科学理解的旅程。

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这本书给我最深刻的印象，是它对“工程思维”的培养。很多编程书籍只是教你“怎么做”，但《MATLAB》这本书却在潜移默化中引导你思考“为什么这样做更有效”。我尤其对其中关于“代码效率优化”的章节赞不绝口。在讲解矩阵操作时，作者没有满足于展示基础的 `for` 循环，而是详细对比了向量化操作和循环结构的性能差异，并用实测数据证明了向量化带来的数量级的性能提升。这对于我们这些处理大量科学数据的用户来说，无疑是至关重要的知识。更贴心的是，它还覆盖了 Simulink 的一些核心应用场景，尽管篇幅不深，但足以让人了解这个强大模块的功能边界。我感觉作者是在用一种非常成熟且久经考验的视角来组织内容，每一个知识点都经过了实际应用的打磨。读完这本书，我感觉自己对 MATLAB 这款工具的理解上升到了一个新的层次，不再是停留在简单的绘图和基本运算上，而是真正理解了它作为“科学计算平台”的强大内核。

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这本书的语言风格非常严谨，带着一丝不苟的学者气质，但绝不枯燥。它最大的成功之处在于，它成功地将一门看似冰冷的计算语言，赋予了清晰的逻辑脉络和生动的应用场景。我个人偏爱那些能够激发探索欲的书籍，而《MATLAB》恰恰做到了这一点。例如，在讨论数据可视化时，作者没有停留在简单的二维曲线图，而是深入探讨了如何利用三维渲染和交互式控件（如滑块和按钮）来构建动态的、可供用户探索的数据模型。这对于我们进行教学演示或者产品原型验证时，提供了极大的帮助。每一次合上这本书，我都感觉自己的“工具箱”里又多了一件趁手的利器。它让我明白，掌握一个工具的真正意义不在于记住多少命令，而在于能够用它去解决那些看似无解的复杂问题。这本书，就是通往高效解决问题路径的一张详尽地图。

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坦白说，我对技术书籍的要求一向很高，尤其是在涉及软件应用和编程实践方面，我更看重的是其实用性和前沿性。《MATLAB》这本书在这两个方面都做得非常出色，让我感到非常惊喜。它的深度足以让资深用户挖掘出新的技巧，而其广度又保证了新手可以快速上手。我特别欣赏作者在讲解高级特性时所采用的那种“先展示效果，后剖析原理”的叙事方式。例如，在介绍并行计算工具箱时，作者没有直接陷入线程同步的细节，而是先展示了使用该工具箱后计算速度的惊人提升，吊足了读者的胃口，然后再逐层深入讲解如何设置集群、如何编写并行化的代码。这种写作手法极大地激发了我的学习兴趣，让我不再觉得并行计算是遥不可及的高深学问。书中的配图质量极高，那些流程图和结构示意图清晰直观，很多复杂的系统架构仅凭一张图就能迅速建立起概念模型。我发现自己经常把这本书带在身边，遇到工作中的疑难点，信手翻开，总能找到灵感或直接的解决方案。

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我对这本书的评价是：一本充满“野心”的参考手册，但野心没有让内容变得冗杂，反而让它异常充实。我平时工作接触的领域涉及信号处理和控制系统，对工具的通用性要求很高。《MATLAB》这本书的覆盖面之广，让我印象深刻。它不光涵盖了基础的线性代数运算和绘图功能，竟然还花费了相当篇幅去介绍它在金融建模和图像处理中的应用模板。我特别留意了它在时间序列分析部分的处理方式，作者引入的不仅仅是标准的傅里叶变换，还包括了更现代的、针对非平稳信号的分析方法，并且都提供了配套的 toolbox 调用指南。这本书的优点在于，它既能作为初学者入门的阶梯，又能成为资深用户查阅特定高级函数参数的“字典”。我经常在阅读最新的学术论文时，遇到不熟悉的算法，然后翻开这本书，几乎总能找到对应的 MATLAB 实现思路或函数名称，这极大地加快了我的研究进度。它的实用性和即时解决问题的能力，是其他同类书籍难以比拟的。

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这本书简直是为我量身定做的，我前段时间一直在为我的工程项目寻找一本既能深入讲解理论基础，又能提供大量实用案例的参考书，终于让我找到了《MATLAB》。从我翻开第一页开始，就被它清晰的逻辑和详尽的解释所吸引。作者并没有将复杂的数学模型堆砌起来，而是非常巧妙地将其转化为易于理解的编程概念。特别是对于那些初次接触数值计算的学生来说，这本书的循序渐进的方式简直是福音。我记得有一次我被一个复杂的优化算法卡住了好几天，几乎要放弃的时候，翻阅到书中关于“遗传算法”那一章，书中不仅给出了算法的数学推导，更重要的是，它提供了完整的、可以直接运行的代码示例，并配有详细的注释，让我茅塞顿开，问题迎刃而解。这本书的排版也非常人性化，关键的公式和代码块都用醒目的方式标示出来，即使是在深夜学习，眼睛也不会感到疲劳。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的导师，随时准备在你遇到困难时伸出援手。我强烈推荐给所有需要用强大的计算工具解决实际问题的工程师和研究人员，它的价值远远超出了书本的价格。

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为了research不得已必须看。。。其实发现写得挺好的

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