具体描述
《应用统计学》系统地介绍了现代统计学的基本理论和常用的方法，全书共分为15章，内容包括：统计资料的来源及其质量，数据资料的描述方法，概率论初步，统计分布及抽样分布，统计估计与假设检验，非参数方法，时间序列分析，相关与回归分析，方差分析与试验设计，统计决策。《应用统计学》从统计应用的角度出发，力求运用浅显的语言叙述和介绍统计学的思想和方法。
《应用统计学》可作为财经类、工商管理类本科生的教学教辅材料，也可供工商管理硕士研究生及统计工作者学习参考。
好的，这是一本名为《复杂系统建模与仿真》的图书简介。 --- 复杂系统建模与仿真 内容简介 在现代科学与工程领域，我们面对的许多重要问题——从生态系统的动态演化到全球供应链的优化，从神经网络的行为预测到金融市场的波动分析——都源于复杂系统的特性。这些系统通常由大量相互关联的单元构成，展现出涌现性、非线性和自组织等特征，使得传统的线性分析方法力不从心。 《复杂系统建模与仿真》旨在为读者提供一套全面、深入且实用的工具箱，用以理解、描述和预测这类复杂系统的行为。本书不仅涵盖了复杂系统理论的基础概念，更侧重于如何将这些理论转化为可操作的数学模型和计算仿真方案。全书内容跨越了理论基础、建模范式、仿真技术到前沿应用的多个维度，力求构建一个从抽象概念到具体实践的完整桥梁。 第一部分：复杂系统的理论基石 本书首先构建了理解复杂系统的理论框架。我们详细探讨了非线性动力学的核心概念，如吸引子、分岔、混沌现象及其在工程和自然界中的具体表现。接着，引入了统计物理学的视角，解释了宏观集体行为如何从微观单元的相互作用中“涌现”出来，并重点讨论了相变和临界现象。 此外，本书对信息论和复杂性度量进行了深入分析。我们不仅介绍了香农熵，还深入探讨了有效复杂性、有效信息量等更精细的度量方法，这些工具对于量化系统的结构复杂性和信息处理能力至关重要。最后，我们概述了自组织临界性（SOC）理论，阐释了系统如何倾向于自发地演化到临界状态，并以雪崩模型为例进行了细致的剖析。 第二部分：核心建模范式 复杂系统的建模要求我们跳出单一学科的限制，采用更具适应性的范式。《复杂系统建模与仿真》系统地介绍了三种主流且强大的建模方法： 1. 基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： ABM被视为理解社会、经济和生物系统中异质性互动的黄金标准。本章详述了如何精确定义智能体（Agent）的行为规则、感知能力和决策机制。我们涵盖了从简单的伊辛模型（Ising Model）到复杂的异质性学习模型。更重要的是，本书提供了关于如何设计、实现和验证大规模ABM的实践指南，强调了自下而上的建模哲学。 2. 网络科学与图论： 网络是描述复杂系统结构骨架的语言。本书深入讲解了网络科学的数学基础，包括各种拓扑度量（如中心性、聚类系数）的计算。我们重点讨论了无标度网络（Scale-Free Networks）、小世界网络（Small-World Networks）的生成算法（如BA模型、Watts-Strogatz模型）及其在信息传播、故障传播中的应用。针对网络动力学，本书阐述了基于网络拓扑的流行病学模型（如SIR、SIS）的传播速率分析。 3. 演化与适应性系统： 这部分聚焦于系统如何通过学习、选择或演化来改变其结构和功能。我们引入了演化博弈论（Evolutionary Game Theory），解释了策略的稳定性和群体演化的路径。此外，还介绍了人工生命（Alife）和遗传算法在探索复杂解空间中的应用，展示了如何模拟物种的适应性或机器的自我优化过程。 第三部分：高级仿真技术与实现 理论模型需要可靠的计算手段来实现。《复杂系统建模与仿真》将大量的篇幅投入到仿真方法的实用性上。 离散事件仿真（DES）和基于微分方程的连续仿真的适用场景被清晰界定。特别地，针对高维、非线性系统，本书详细介绍了蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods），包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在参数估计和系统状态采样的应用。 一个关键的章节专门讨论并行与分布式仿真。随着模型规模的增大（例如，涉及数百万个智能体或海量传感器数据），传统单核计算已无法满足实时性要求。本书讲解了如何利用GPU加速或集群计算环境（如MPI）来优化复杂系统的模拟效率。 第四部分：前沿应用案例研究 为了将理论和技术落地，本书提供了多个跨学科的深度案例分析： 1. 城市交通流的动力学分析： 利用ABM和图论，我们模拟了高峰时段的交通拥堵、信号灯的全局优化以及自动驾驶车辆接入对系统稳定性的影响。重点讨论了“幽灵堵车”现象的涌现机制。 2. 生物网络调控与疾病传播： 从基因调控网络（GRN）的鲁棒性分析，到社会网络中虚假信息的传播模型，本书展示了如何利用网络动力学来理解生物和信息系统的脆弱性。 3. 金融市场的高频波动与风险管理： 将复杂系统理论应用于金融，我们构建了包含异质性交易者（如套利者、噪音交易者）的ABM，模拟了市场微观结构和极端风险事件（如闪崩）的发生机制，并讨论了基于网络结构的系统性风险识别。 4. 能源网格的韧性与自愈合能力： 分析大型互联电力系统的拓扑结构，研究在攻击或故障发生时，系统如何通过局部重构（基于SOC原理）来维持整体功能。 总结 《复杂系统建模与仿真》不仅仅是一本理论教科书，它更是一本面向研究人员和高级工程师的实践指南。它要求读者不仅要理解“为什么”复杂系统会表现出某些行为，更重要的是掌握“如何”利用现代计算工具去准确地模拟和预测这些行为。本书适合具备扎实的微积分、线性代数和基础编程知识（如Python或MATLAB）的研究生、博士后以及致力于解决跨学科复杂工程问题的专业人士阅读和参考。通过本书的学习，读者将能够驾驭当下最前沿的科学与工程挑战。
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