无机及分析化学

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出版者:苏州大学
作者:周为群
出品人:
页数:425
译者:
出版时间:2009-7
价格:41.00元
装帧:
isbn号码:9787810909631
丛书系列:
图书标签:
  • 化学
  • 无机化学
  • 分析化学
  • 化学
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具体描述

《基础化学系列教材·无机及分析化学》从宏观上介绍化学的基本原理(溶液与胶体、化学热力学基础、化学平衡和反应速率),进而从微观上介绍物质结构的基本原理。在介绍定量分析的基础知识的基础上,讨论四大化学平衡以及相关滴定分析的应用。讨论了吸光光度分析的原理、测定条件、仪器设备使用和测定方法。并对一些近代常用分析方法进行了简单介绍。最后介绍了一些重要元素和化合物的组成、结构、性质及其变化规律。

复杂系统中的信息编码与解码 一、 序言:复杂系统的边界与信息流 现代科学研究的焦点正日益转向复杂系统,这些系统涵盖了从生命体的分子网络到全球气候模型,再到金融市场的宏观行为。复杂系统的核心特征在于其组成单元之间的非线性相互作用,这种互动往往导致涌现现象——即整体的性质无法简单地通过对部分的简单叠加来预测。本书将聚焦于在这些复杂的、多尺度的系统中,信息是如何被有效地编码、传输、存储,以及最终被解码和利用的。 我们并不探讨基础化学键的形成或元素周期律的规律,而是将目光投向信息本身——它在物质结构、能量转换与动态平衡中所扮演的角色。传统的还原论方法在面对高度耦合的系统时显得力不从心,因此,本书倡导一种更注重结构-功能关系和动态反馈机制的视角来理解信息的流动。 二、 基础理论框架:熵、复杂度和有效信息 本书首先构建了一个跨学科的信息论框架,用以量化复杂系统中的信息量。我们摒弃了仅依赖于统计概率的传统香农信息理论的局限性,转而深入探讨有效信息(Effective Information, EI)的概念。EI强调信息对系统未来状态的预测能力或对系统进行有效控制的可能性。 我们将探讨以下关键概念: 1. 结构熵与功能冗余: 如何区分系统中仅仅是结构上的随机性(结构熵)与真正承载着因果关系和操作指令的有效信息。在高冗余系统中,信息编码的效率和鲁棒性是相互制约的。 2. 最小描述长度(MDL)原则在系统识别中的应用: 复杂系统往往存在着简洁的底层规则,但表现出极高的复杂性。本书讨论如何利用MDL原则从大量观测数据中提取出最能解释系统行为的简洁模型。 3. 时间序列分析与反馈回路的识别: 复杂的动态系统依赖于精确的时间同步和反馈延迟。我们将介绍先进的时间序列分析技术(如互信息、格兰杰因果检验的非线性扩展),用于揭示信息在系统内部循环的路径和时间特征。 三、 信息编码机制:从分子机器到网络拓扑 信息在复杂系统中并非均匀分布,它被编码在特定的结构和动态模式之中。本章将详细分析信息编码的物理和拓扑实现方式。 1. 分子机器中的信息存储与读取: 我们将以生物大分子机器为例,讨论信息如何被嵌入到蛋白质的折叠构象、核酸的序列排列中。重点在于构象空间如何作为信息的载体,以及环境信号如何触发特定的构象转变,从而实现信息的“解码”与“执行”。这涉及对分子动力学模拟结果的解读,而非对反应速率常数的计算。 2. 网络拓扑与信息传输效率: 任何复杂系统都可以被抽象为一个网络(节点和边)。本书侧重于网络拓扑结构如何决定信息的传播速度和抗干扰能力。我们将分析诸如小世界网络、无标度网络等拓扑结构如何优化信息的局部传播和全局整合。讨论的重点是网络结构的可塑性——网络结构如何随信息的流动而自我重构。 3. 能耗与信息压缩: 信息的编码和传播必然伴随着能量的消耗。我们将考察在能量约束下,系统如何优化其编码方案,实现信息的最优压缩和最小化耗散。这包括对布雷默极限(Landauer's principle)在实际非平衡系统中的修正性探讨。 四、 信息解码与系统响应:动态的决策过程 信息的最终价值在于其能否转化为有效的系统响应或决策。本章关注的是从接收到的编码信号到输出行为之间的转换过程。 1. 多尺度整合与模式识别: 复杂系统通常同时接收来自不同尺度和时间尺度的信息流。解码过程要求系统能够对这些异构信息进行加权、整合,并识别出具有预测意义的模式。我们将利用多尺度熵(MSE)方法来分析系统在不同时间尺度上的信息处理能力。 2. 噪声在解码中的双重作用: 噪声在传统的信息论中被视为干扰,但在复杂系统中,适度的噪声(或随机性)往往是必要的“调谐器”。我们将讨论随机共振现象如何帮助系统在临界点附近提高对微弱信号的敏感性,从而实现对环境变化的有效解码和响应。 3. 前馈与前瞻性控制: 高级复杂系统表现出前瞻性,即根据当前信息预测未来状态并提前调整自身行为。本书将探讨如何通过分析系统的相空间轨迹,识别出用于建立“内部预测模型”的信息结构,这远远超出了对当前输入-输出关系的简单线性拟合。 五、 结论:复杂系统的信息涌现与未来方向 本书总结了信息在复杂系统中的编码、传输和解码的通用原则。我们强调,理解复杂性不是简单地列举更多的变量或更复杂的方程,而是要识别出那些决定系统行为的关键信息枢纽和信息瓶颈。 未来的研究方向将集中于如何利用我们对复杂系统信息流的理解,去设计更具鲁棒性、自适应性和能效的工程系统,以及如何更精细地干预和优化自然系统的功能失调状态。本书旨在为研究人员提供一套分析工具,用以揭示隐藏在物质表象之下的、驱动系统行为的深层信息逻辑。

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