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出版者:

作者:郭勇 编

出品人:

页数:233

译者:

出版时间:2004-7

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787040149340

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 验证
• 测试
• 芯片设计
• 电子设计自动化
• VLSI
• 设计方法学
• 半导体
• 电路分析

好的，这里有一份关于一本名为《EDA技术》的图书的简介，但内容完全不涉及任何与“EDA技术”相关的主题。这份简介旨在描述一本内容丰富、覆盖多个领域的专业书籍，具有很强的专业性和深度，旨在吸引对特定主题感兴趣的读者。 --- 《前沿计算科学与复杂系统建模》：深度解析与实践指南 作者： 张维 教授 / 李明 博士 出版社： 智汇科技出版社 书号： 978-7-5600-8921-0 定价： 168.00 元 页数： 850 页 --- 书籍简介： 本书《前沿计算科学与复杂系统建模》是一部集理论深度、前沿洞察与实践指导于一体的权威性著作。它系统性地梳理了当代计算科学领域的核心范式，特别聚焦于如何利用先进的计算模型、高性能并行算法以及复杂系统的理论框架，来解决现实世界中跨学科的重大挑战。全书内容涵盖了从基础理论到尖端应用的全链条知识体系，旨在为读者提供一套扎实的理论基石和实用的工程方法论。 核心内容概述： 本书结构宏大，共分为六大部分，每一部分都代表了计算科学前沿的一个重要分支。 第一部分：复杂系统的理论基础与动力学分析 本部分奠定了全书的理论基石。我们深入探讨了非线性动力学、混沌理论以及统计物理学在系统建模中的应用。重点阐述了马尔可夫过程、随机微分方程以及相空间重构等核心概念。通过对经典模型（如洛伦兹系统、Rössler 吸引子）的详细解析，读者将建立起对复杂系统内在行为模式的直观理解。我们特别关注了自组织临界性（SOC）和临界现象，这些概念是理解涌现行为的关键。 第二部分：高性能计算架构与并行算法设计 随着数据规模的爆炸性增长，高性能计算（HPC）已成为科学研究的必然趋势。本部分详尽介绍了当前主流的并行计算架构，包括多核CPU、GPU加速计算以及分布式集群的构建与优化。在算法层面，本书着重介绍了可扩展的并行求解器（如基于域分解的有限元方法、谱方法在三维网格上的并行实现）以及负载均衡策略。内容详尽覆盖了 OpenMP、MPI 以及 CUDA 编程模型在科学计算中的最佳实践，强调了如何有效管理内存层级和通信开销，以最大化计算效率。 第三部分：数据驱动的建模范式与机器学习融合 本部分聚焦于现代计算科学中日益重要的“数据驱动”方法。我们探讨了如何将机器学习，特别是深度学习框架，无缝集成到传统的基于物理的仿真模型中。内容涵盖了物理信息神经网络（PINNs）的构建原理、数据同化技术在模型校正中的应用，以及如何利用高维数据挖掘技术来揭示复杂系统中的潜在关联。本章还对基于梯度的优化算法在超大规模模型训练中的鲁棒性问题进行了深入讨论。 第四部分：网络科学与信息传播模型 本部分深入研究了复杂网络结构及其动力学演化。我们从图论的基础出发，系统分析了现实世界网络（如社会网络、生物分子网络）的拓扑特征，包括小世界效应、无标度特性以及社群结构检测算法。在此基础上，本书详细阐述了传染病模型（如 SIR、SEIR 模型）在不同网络结构下的传播动力学，并扩展到信息流和金融风险在网络中的扩散机制。重点突出了基于网络拓扑的干预策略设计。 第五部分：先进仿真技术与数值方法 仿真实验是验证复杂系统理论的必要手段。本部分专注于构建高精度、高稳定性的数值求解器。我们详细比较了不同类型的数值积分方法（如 Runge-Kutta 系列、隐式时间步进法）在处理刚性系统时的优缺点。此外，本书还专题介绍了蒙特卡洛方法的高级应用，包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）及其在贝叶斯推断中的实际案例。对于涉及多尺度问题的仿真，我们探讨了介观尺度模型与宏观连续介质模型的耦合技术。 第六部分：计算实验的设计、验证与不确定性量化 (UQ) 成功的科学计算离不开严谨的实验设计。最后一部分强调了计算实验的科学性。我们讨论了如何设计具有代表性的输入集合，以及如何运用灵敏度分析来识别关键参数。不确定性量化（UQ）是本章的重中之重，内容包括概率密度演化方法、Polynomial Chaos 扩张（PCE）技术在量化模型输出不确定性中的应用，以及如何通过后处理技术有效地向决策者传达仿真结果的可靠性区间。 本书特色： 理论与实践并重： 兼顾严格的数学推导和具体的工程实现细节。 跨学科视野： 将物理学、数学、计算机科学和工程学的前沿成果融会贯通。 丰富的案例研究： 穿插了气候模拟、金融市场波动、生物群体演化等多个领域的真实案例。 代码与算法附录： 随书附带关键算法的伪代码和开源实现链接，方便读者直接上手验证。 目标读者： 本书面向对高性能计算、复杂系统建模、计算物理、应用数学、数据科学以及相关工程领域有深入研究或学习需求的本科高年级学生、研究生、科研人员以及资深工程师。阅读本书需要具备一定的线性代数、微积分和基础编程知识。 --- 《前沿计算科学与复杂系统建模》 不仅仅是一本教材，更是一份引领未来科学计算方向的深度路线图。它致力于帮助读者掌握驾驭前沿计算工具的能力，从而在面对21世纪最具挑战性的复杂问题时，能够构建出既精确又高效的解决方案。

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说实话，我之前对**高层次综合（HLS）**抱有怀疑态度，总觉得它只是个“玩具”，无法处理复杂的实际项目。但《EDA技术》彻底扭转了我的看法。书中用大量的篇幅和扎实的数学推导，讲解了HLS如何将C/C++语言转化为高效的寄存器传输级（RTL）代码。它不仅仅停留在展示结果上，而是深入剖析了**调度算法和资源分配**的底层机制，这一点非常关键。作者甚至提供了一个专门章节来讨论如何“优化”C代码以便更好地被HLS工具映射，这才是真正的工程智慧所在。更不用提它在**低功耗设计**方面的处理，书中对比了多种门控技术和电压调节策略的优缺点，并配有实际的功耗模型分析，让那些原本高不可攀的低功耗指标变得触手可及。这本书对前沿技术的捕捉非常敏锐，展现了作者紧跟行业步伐的专业素养。

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我必须强调这本书在**设计流程自动化**方面的独到见解。它没有将EDA工具视为孤立的软件集合，而是将其融入到一个完整的、可迭代的流水中进行讨论。例如，书中详细分析了**签核（Sign-off）流程**中的关键检查项，从物理验证到电磁兼容性（EMC）的初步考量，提供了一个非常实用的自检清单。最让我印象深刻的是，它探讨了如何利用**机器学习/人工智能**来辅助EDA流程中的某些瓶颈环节，比如优化布线结果或者预测时序收敛性。虽然这些内容在其他新书中也偶有提及，但本书将其与成熟的后端设计流程结合得更为紧密和务实，没有陷入过度的理论幻想。它教会我的不是“如何使用工具”，而是“如何设计流程”，这种更高维度的思考方式，对于一名致力于提升架构能力的工程师来说，是无价之宝。

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这本书的结构编排简直是艺术品级别的，它不像其他技术书籍那样一头扎进技术细节里无法自拔，而是构建了一个非常清晰的知识层次。它首先用宏观的视角描绘了**集成电路设计流程的全局图景**，就像是站在太空俯瞰整个大陆，让你知道每个模块在整个系统中的位置和作用。接着，作者才缓缓深入到微观层面，比如对**版图设计规则（DRC）**的讲解，其详尽程度令人咋舌，几乎涵盖了从纳米级别到系统级别的所有关键约束。最让我佩服的是，作者在介绍**综合与布局布线（Synthesis and P&R）**时，并没有简单地罗列算法，而是探讨了不同优化目标（如面积、功耗、时序）之间的权衡艺术，那种对工程实践的深刻洞察力，不是纸上谈兵就能写出来的。读完后，我感觉自己对现代EDA软件背后的决策逻辑有了更深一层的理解，不再是单纯地敲击鼠标，而是真正理解了软件是在为什么而优化。这种由宏观到微观、由概念到实践的递进，让学习过程流畅而富有逻辑性。

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这部《EDA技术》读起来真是让人眼前一亮，完全出乎我的意料。我原本以为它会是那种枯燥乏味、充满晦涩术语的教科书，没想到作者在讲解复杂概念时，竟然能运用如此生动形象的比喻和详实的案例。特别是关于**数字电路仿真**的部分，书里通过一个虚构的芯片设计流程，将抽象的验证流程描绘得如同侦探破案一般引人入胜。作者对**时序分析**的阐述也极其到位，不再是简单的公式堆砌，而是深入剖析了建立时间和保持时间违例背后的物理原因。我尤其欣赏它对不同**仿真工具**的特性对比分析，那种细致入微，仿佛带我去实际操作了一遍，让我能清晰地辨别出哪种工具更适合特定设计阶段的需求。而且，书中穿插的“设计误区警示”环节非常实用，避免了我在实际项目中走弯路。这本书的排版和图示质量也值得称赞，复杂的时序图和逻辑图都清晰明了，极大地减轻了阅读负担。总而言之，这是一本将理论深度与实践指导完美结合的典范之作，对于提升我对底层硬件实现的理解裨益良多。

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这本书的语言风格极为凝练且具有权威感，读起来有一种被资深专家领进门的踏实感。它对于**验证方法学**的阐述，特别是关于**形式验证（Formal Verification）**的部分，达到了教科书级别的高度。它清晰地界定了属性规范语言（PSL）和SystemVerilog Assertions (SVA)的应用场景和局限性。我过去在处理复杂的异步交互场景时总是感到力不从心，但书中给出的几个经典错误场景的SVA描述范例，简洁而精准，让我茅塞顿开。此外，书中关于**寄生参数提取和建模**的章节，虽然技术性极强，但作者通过对现实中噪声耦合问题的描述，极大地增强了内容的可读性。它没有回避技术难点，反而将其拆解得层次分明，使读者能够循序渐进地掌握这些核心技能。这种深入浅出，又处处体现专业深度的写作手法，极大地提升了全书的价值。

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