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出版者:北京邮电大学出版社

作者:王仕�

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2004-4-1

价格:35.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787563508204

丛书系列:

图书标签:

• 信息光学
• 光学工程
• 光信息存储
• 光通信
• 激光技术
• 图像处理
• 光学传感器
• 生物医学光学
• 非线性光学
• 衍射光学

《计算神经科学：模型与方法》 书籍简介 本书深入探讨了计算神经科学的前沿领域，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解大脑如何通过复杂的计算过程实现感知、决策和行为。不同于传统的神经生物学研究侧重于分子和细胞层面，本书聚焦于宏观和中观层面，运用数学模型、统计物理学和机器学习的原理，来解析神经系统的功能。 第一部分：基础理论与数学工具 本书首先为读者奠定坚实的理论基础。详细阐述了信息论在神经科学中的应用，特别是如何量化神经编码的效率和容量。内容涵盖了信道容量、互信息、以及神经编码中的冗余和效率问题。此外，我们引入了概率论和随机过程，这是理解神经元动态和网络活动的基石。 我们深入分析了随机游走模型在神经元脉冲发放过程中的作用，并介绍了马尔可夫链和隐马尔可夫模型在描述神经元状态转换中的应用。书中还涵盖了非线性动力学，解析了神经元群体活动的分岔和混沌行为，这对于理解大脑状态转换和认知过程的复杂性至关重要。 第二部分：神经元模型的构建与分析 本部分侧重于对神经元个体和小型网络的建模。从经典的霍奇金-赫胥黎模型（Hodgkin-Huxley Model）出发，我们逐步过渡到更简化的积分-发放模型（Integrate-and-Fire Models）和Wilson-Cowan模型。这些模型简化了生物细节，但更便于分析大规模网络行为。 书中详细阐述了如何利用这些数学模型来模拟单个神经元的兴奋性、抑制性调节以及适应性。我们探讨了可塑性的数学描述，特别是赫布学习规则（Hebbian Learning）和STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）的量化模型，这些是理解学习和记忆的微观基础。 第三部分：大规模神经网络动力学 理解大脑的认知功能，必须研究数百万神经元组成的复杂网络。本部分聚焦于网络动力学。我们引入了平均场理论（Mean-Field Theory）来描述大规模网络活动，这允许我们在不追踪每个神经元的情况下，分析网络的全局状态，如振荡、同步和稳态。 书中详细分析了随机图理论在构建真实大脑网络结构模型中的应用，包括小世界网络和无标度网络的拓扑特性。我们还探讨了同步现象，从相位锁定到振荡耦合，这些是群体编码和信息传递的关键机制。此外，书中对环路吸引子（Attractor Networks）的动力学进行了深入分析，这被广泛认为是记忆和决策形成的基础。 第四部分：感知、决策与认知计算 计算神经科学的核心目标是解释认知功能。本部分将理论模型与实验观察相结合，探讨关键的认知过程。 感知： 我们详细介绍了贝叶斯推断在感觉信息处理中的作用，特别是概率编码模型如何解释视觉皮层和听觉皮层的响应。书中包含了证据积累模型（Drift-Diffusion Models）在描述决策过程中的应用，解释了反应时间和准确性之间的权衡。 运动控制： 从前馈控制到反馈控制，我们应用最优控制理论来模拟大脑如何规划和执行复杂的运动序列。特别是对运动意图和神经产出编码的分析，展示了大脑如何将抽象的目标转化为具体的肌肉指令。 学习与记忆： 我们探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的神经基础，将多巴胺信号与TD-误差（Temporal Difference Error）联系起来，解析了基底神经节在学习价值和策略中的作用。书中还讨论了联想记忆和工作记忆的计算模型。 第五部分：前沿方法与交叉领域 本书最后一部分涵盖了计算神经科学与新兴技术的结合。我们详细介绍了计算成像技术（如钙成像和光遗传学）产生的大规模数据集的分析方法。 机器学习与神经科学： 本部分着重于使用深度学习模型作为“计算假设”来解释生物观察。我们探讨了卷积神经网络（CNNs）在视觉皮层中的功能模拟，以及循环神经网络（RNNs）在序列处理中的作用。我们还讨论了编码/解码技术，利用这些模型来预测或重构神经活动或行为。 脑机接口（BCI）： 最后，我们探讨了计算模型在实际应用中的价值，特别是如何利用神经活动解码来构建高效的BCI系统，包括运动皮层的意图解码和感觉皮层的刺激重建。 目标读者： 本书适合对神经科学、数学建模、理论物理学、计算机科学有浓厚兴趣的研究生、博士后研究人员以及资深工程师。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础，并期望读者能够深入理解复杂的数学模型如何转化为对大脑功能的深刻洞察。本书结构严谨，逻辑清晰，旨在成为该领域内一本不可或缺的参考书。

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这本书的语言风格可以说是典雅而严谨，几乎没有出现任何口语化的表达，这对于追求精确性的专业读者来说是极大的福音。在逻辑推进上，它展现出一种近乎于数学证明的美感。比如，在推导光传输矩阵时，作者采用了矩阵代数和张量分析的混合方法，将复杂的耦合问题分解为一系列清晰的线性变换。这种处理方式使得原本看似模糊的系统级联变得条理分明。我个人特别欣赏它对“信息容量”和“系统带宽”概念的引入。在讨论如何用光子来承载信息时，它并没有回避量子的不确定性原理，而是从经典信息论的角度出发，清晰界定了在特定物理约束下信息传输的理论上限。这种跨越经典与前沿物理的整合，让整个理论体系显得无比坚实。阅读过程中，我感觉自己仿佛在跟随一位顶尖的理论物理学家进行深度对话，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是，他让你明白“为什么必须是这样”。对于想深入理解光学物理限制和信息瓶颈的研究者，这本书提供了无与伦比的智力盛宴。

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作为一名有着多年光学系统集成经验的工程师，我更关注工具书的实用性和前沿性。很遗憾地发现，市面上大部分教材在更新速度上跟不上技术迭代的步伐，往往停留在上世纪末的技术点上。然而，这本《信息光学理论与应用》在这方面做得相当出色。它不仅涵盖了传统的角谱传播和薄透镜成像理论，还专门辟出章节详细介绍了基于快速傅里叶变换（FFT）的近场和远场模拟技术，这对于进行复杂结构的光散射分析至关重要。书中对机器学习方法在光学系统设计中的初步应用也有所涉及，虽然篇幅不长，但展示了作者对未来发展趋势的敏锐洞察。尤其在实际操作层面，书中提供的几个关键算法的伪代码清晰明了，配合相关的数值算例，使得读者可以迅速地将其转化为自己的仿真代码。特别是关于光束整形和自适应波前控制的章节，它深入剖析了Zernike多项式在描述和校正像差中的应用，这直接关系到高分辨率成像系统的性能优化，对于我们解决实际工程中的像差问题提供了强有力的理论支撑和计算指导。

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这本书的装帧和排版设计也体现了出版方的用心。纸张质量上乘，使得书中的高对比度图谱和复杂的微结构示意图都能清晰呈现，这在需要精细观察的领域非常重要。内容上，它的一大特色在于对“非线性光学”与“信息处理”交叉领域的探讨。书中没有将非线性效应视为单纯的干扰源，而是将其视为增强信息处理能力的潜在工具。例如，在讨论超快激光脉冲在介质中传播时，作者详细分析了自相位调制（SPM）如何被用来拓展光谱宽度，从而实现更精细的时间分辨率，这在超快光谱学和光纤通信的时分复用技术中具有直接指导意义。此外，书中对偏振态在信息编码中的应用也进行了详尽的论述，涵盖了琼斯矩阵和斯托克斯参量在复杂偏振态分析中的应用，并结合实际的偏振分复用系统给出了具体的系统设计考量。总而言之，这本书的深度、广度和前沿性，都使其超越了一般的教材范畴，更像是一部集大成的专业参考手册，对任何希望在信息光学前沿取得突破的人都极具参考价值。

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这本新近出版的《信息光学理论与应用》真是让人眼前一亮，尤其是它在理论深度与工程实践之间的平衡把握得恰到好处。我一直关注着光学信息处理领域的发展，市面上很多书籍要么过于偏重纯理论的数学推导，让人望而却步，要么就是流于表面的应用介绍，缺乏对底层物理原理的深入剖析。然而，这本书完全不同，它以一种非常清晰的逻辑链条，将波动光学、傅里叶光学与现代信息论完美地结合起来。书中对衍射理论的阐述，不仅涵盖了惠更斯-菲涅耳原理的经典描述，还引入了先进的数值模拟方法，使得复杂的物理过程变得可视化和可计算。特别是关于相干成像和非相干成像系统的对比分析部分，作者没有停留在教科书式的简单对比，而是结合了MTF（调制传递函数）的具体计算案例，让读者真切感受到信息损失和恢复的机理。对于任何希望在光计算、光通信或者先进光学传感领域有所建树的研究人员或高年级本科生来说，这本书无疑是构建扎实理论基础的绝佳教材。它的图表制作精良，公式推导严谨而不失优雅，阅读体验非常流畅，绝对值得收藏和反复研读。

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初次翻阅这本大部头时，我原本担心内容会过于晦涩难懂，毕竟“理论与应用”这几个字往往意味着两极分化。但出乎意料的是，作者在组织章节结构时展现了高超的叙事技巧。它似乎是为那些“跨界”的工程师和物理学家量身定制的。比如，在介绍信息编码与调制时，它并没有直接跳到光纤通信的速率问题，而是先用了一章的篇幅回顾了经典信号处理中的采样定理及其在光学系统中的等效实现，这种循序渐进的方式极大地降低了学习门槛。更让我惊喜的是，书中对于“应用”部分的讨论，并非是零散的案例堆砌。它围绕着几个核心应用场景——如全息存储、自适应光学以及计算层析成像——构建了一个系统的知识框架。例如，在讨论全息存储时，它不仅解释了布拉格衍射条件，还深入探讨了光存储介质的非线性效应如何影响记录密度和读取效率，这使得理论知识立刻拥有了实际的“重量感”。这本书的价值在于，它教会你如何用信息科学的思维去审视和设计光学系统，而不是仅仅停留在光场分布的数学描述层面，这种视角上的转变是极其宝贵的。

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