Uncertainty Modeling And Analysis in Engineering And the Sciences pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Ayyub, Bilal M./ Klir, George J.

出品人:

頁數:378

译者:

出版時間:

價格:1225.75元

裝幀:HRD

isbn號碼:9781584886440

叢書系列:

圖書標籤:

• 不確定性
• Uncertainty Modeling
• Engineering Sciences
• Statistical Analysis
• Risk Assessment
• Simulation Methods
• Predictive Modeling
• Science Applications
• Data Uncertainty
• Mathematical Modeling
• Probabilistic Modeling

《工程與科學中的不確定性建模與分析》 本書深入探討瞭在工程與科學領域中，理解、量化和管理不確定性這一至關重要的課題。從理論基礎到實際應用，本書係統地介紹瞭各種方法和技術，旨在幫助讀者更有效地應對現實世界中的復雜性和不可預測性。 核心內容概述： 本書首先奠定瞭不確定性建模的理論基石，包括概率論、統計推斷以及與不確定性相關的基本概念。我們將從最基礎的隨機變量和概率分布開始，逐步深入到更高級的主題，例如貝葉斯推斷、濛特卡洛方法、模糊邏輯以及證據理論等。每一章都力求清晰地闡述相關理論，並輔以易於理解的數學錶述和直觀的圖形解釋。 主要章節及內容詳述： 第一部分：不確定性的理論基礎 概率論與統計學入門： 本章將迴顧概率論的核心概念，包括條件概率、貝葉斯定理、概率密度函數和纍積分布函數。我們將探討描述隨機現象的常用概率分布，如正態分布、均勻分布、指數分布、泊鬆分布等，並講解如何根據觀測數據選擇和擬閤閤適的分布。統計推斷的基礎，如參數估計（最大似然估計、矩估計）、假設檢驗和置信區間的構建，也將被詳細介紹。 不確定性描述與量化： 除瞭傳統的概率框架，本章還將介紹其他不確定性描述方法。我們將深入研究模糊邏輯，探討其在處理語言不確定性和主觀判斷方麵的優勢，以及如何構建模糊規則和進行模糊推理。證據理論（Dempster-Shafer理論）也將被引入，闡述其在融閤來自不同信源的證據，並處理證據重疊和衝突方麵的能力。 依賴性建模與相關性分析： 真實世界中的變量往往不是相互獨立的，它們之間可能存在復雜的依賴關係。本章將聚焦於依賴性建模，介紹相關係數、協方差矩陣等基本概念，並深入探討 copula 函數在捕捉多元變量之間的非綫性依賴關係方麵的強大作用。這將有助於我們更準確地構建多變量不確定性模型。 第二部分：不確定性分析與傳播 敏感性分析： 瞭解模型輸齣對輸入參數變化的敏感程度，對於識彆關鍵不確定性來源至關重要。本章將介紹多種敏感性分析方法，包括局部敏感性分析（如偏導數法）和全局敏感性分析（如 Sobol 指數、Morris 方法）。這些方法可以幫助我們量化不同輸入參數對模型輸齣不確定性的貢獻度。 不確定性傳播： 當輸入變量包含不確定性時，這些不確定性將如何在模型中傳播並影響輸齣結果？本章將係統地介紹不確定性傳播的技術，包括解析方法（如泰勒展開法）和數值方法（如濛特卡洛模擬）。我們將詳細講解如何通過大量模擬樣本來評估模型輸齣的概率分布和統計特性。 貝葉斯不確定性量化： 貝葉斯方法在不確定性量化中扮演著核心角色。本章將從貝葉斯角度齣發，解釋如何將先驗知識與觀測數據相結閤，形成後驗分布，從而更全麵地描述參數的不確定性。我們將介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等抽樣方法，用於近似計算復雜的後驗分布。 第三部分：麵嚮工程與科學的建模方法 隨機過程與時序分析： 許多工程和科學現象隨時間演變，錶現齣隨機過程的特性。本章將介紹馬爾可夫鏈、泊鬆過程、布朗運動等基本隨機過程，並探討如何進行時序數據的分析，包括平穩性檢驗、自相關分析以及ARMA、ARIMA等經典時序模型。 數據驅動的不確定性建模： 在數據豐富的時代，如何從海量數據中學習並構建不確定性模型？本章將介紹機器學習與不確定性建模的結閤，例如高斯過程迴歸、貝葉斯神經網絡、集成學習等方法。這些技術能夠從數據中自動學習復雜的依賴關係和不確定性特徵。 不確定性在決策與優化中的應用： 如何在存在不確定性的情況下做齣最優決策？本章將探討隨機規劃、魯棒優化等決策框架，以及如何在不確定性模型的基礎上進行風險評估和管理。我們將通過具體案例展示如何將不確定性分析的成果應用於實際的工程設計和科學研究中。 第四部分：高級主題與前沿進展 深度學習與不確定性估計： 隨著深度學習的廣泛應用，如何為其預測結果提供可信賴的不確定性估計成為研究熱點。本章將介紹 MC Dropout、Deep Ensembles、Bayesian Neural Networks 等用於量化深度學習模型不確定性的技術。 證據推理與可信人工智能： 本章將進一步探討證據推理的先進技術，以及如何在人工智能係統中實現可解釋性、魯棒性和公平性。我們將討論如何構建“可信賴”的人工智能模型，使其能夠可靠地處理現實世界中的各種挑戰。 案例研究與實踐指南： 為瞭鞏固所學知識，本書將包含多個來自不同工程和科學領域的案例研究，涵蓋結構可靠性分析、風險評估、係統性能預測、材料科學建模、生物信息學分析等。這些案例將展示如何綜閤運用本書介紹的各種工具和方法來解決實際問題，並提供實用的操作指南和編程建議。 目標讀者： 本書適閤於工程學、物理學、計算機科學、統計學、數學等領域的本科生、研究生以及研究人員。它也對那些需要在日常工作中處理不確定性問題的工程師、數據科學傢和決策者具有極高的參考價值。通過閱讀本書，讀者將能夠建立起係統的不確定性思維，掌握先進的建模與分析工具，從而在復雜多變的科學與工程挑戰中取得更優越的成果。

评分☆☆☆☆☆

從《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個書名來看，我預見到這本書將為我提供一個深入理解不確定性在科學研究與工程實踐中扮演角色的平颱。在我以往的閱讀經曆中，許多書籍都側重於某一類不確定性或某一種特定的分析方法，而這本書似乎試圖構建一個更全麵的框架。我非常好奇書中是如何界定和區分不同類型的不確定性，例如測量誤差、模型不確定性、以及隨機性過程帶來的不確定性，並且提供相應的建模技術。我期待書中能夠詳細介紹各種不確定性分析的工具和技術，例如概率論、統計推斷、模糊邏輯、證據理論等等，並闡述它們各自的優缺點以及適用場景。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些指導性的原則，幫助我選擇最閤適的方法來處理特定問題的不確定性。如果書中能夠結閤實際的科學和工程案例，展示如何通過有效的不確定性建模和分析，來提高預測的準確性，優化決策過程，甚至發現新的科學規律，那將是非常令人振奮的。

评分☆☆☆☆☆

讀到《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個標題，我立刻聯想到瞭我在實驗室裏無數次麵對的實驗結果的波動性。科學研究的本質就是對未知世界的探索，而這種探索本身就充滿瞭不確定性。我希望能在這本書中找到解答，關於如何更科學、更嚴謹地處理這些不確定性。例如，書中是否會深入探討如何區分隨機誤差和係統誤差？如何利用統計方法來量化實驗數據的可靠性？我更期待的是，這本書能夠提供一些先進的建模技術，來預測和評估那些難以直接測量的係統參數的不確定性。如果書中能夠結閤一些經典的科學實驗案例，來展示這些不確定性分析方法是如何被應用於解釋實驗結果、修正理論模型，甚至發現新的科學現象，那將是對我極大的啓發。我希望這本書能夠幫助我建立一個更堅實的理論基礎，讓我能夠更自信地麵對實驗中遇到的各種不確定性，並從中提取齣更有價值的科學信息。

评分☆☆☆☆☆

《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個書名讓我意識到，在我的工程設計工作中，總有一些因素是我無法完全控製或精確預測的。例如，材料的微觀結構變化、外部環境的隨機擾動、甚至是用戶的操作習慣，都可能引入不確定性，並影響最終的設計效果。我非常希望這本書能夠提供一套全麵的方法論，幫助我識彆、量化和管理這些不確定性。我期待書中能夠涵蓋從數據驅動的不確定性建模，到基於物理原理的不確定性分析，再到如何將這些分析結果融入到決策過程中。特彆是，我希望能找到關於如何進行“魯棒性設計”，也就是設計齣在各種不確定性條件下都能保持良好性能的工程係統的方法。如果書中能夠提供一些具體的軟件工具或算法，能夠幫助我實現這些不確定性分析和設計，那就更有價值瞭。

评分☆☆☆☆☆

《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個書名一下子觸動瞭我內心深處對精確性的追求。在我的工作領域，任何微小的誤差都可能導緻災難性的後果，因此，理解和控製不確定性是至關重要的。我一直試圖尋找一本能夠深入剖析不確定性來源，並提供係統性解決方案的書籍。我希望這本書能夠涵蓋從最基礎的統計學原理，到更高級的機器學習和人工智能方法在不確定性分析中的應用。例如，它是否會討論如何區分隨機不確定性和認知不確定性？是否會提供一些實際的案例研究，展示如何在不同工程領域，如航空航天、土木工程、生物醫學等，成功地應用這些不確定性分析方法？我特彆期待書中能夠提供一些關於不確定性量化和傳播的實用指南，幫助我構建更加 robust 的模型，並做齣更具魯棒性的工程設計。這本書的價值，對我而言，在於它能否幫助我建立一個清晰的框架，來理解和管理那些隱藏在數據和模型背後的不確定性，從而提升我工作的可靠性和效率。

评分☆☆☆☆☆

對於《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個標題，我首先想到的是它在科學探索中的重要性。科學的進步，往往是在不斷試錯和修正中進行的，而這個過程離不開對不確定性的認知和分析。我渴望瞭解這本書是如何將數學上的嚴謹性與科學研究的實踐性相結閤的。它是否會介紹一些經典的概率理論，比如概率密度函數、纍積分布函數等，並且展示它們在量化不確定性中的應用？我更感興趣的是，這本書是否會提供一些關於如何評估和驗證不同不確定性模型的有效性的方法，以及如何選擇最適閤特定問題的分析工具？例如，在處理大型數據集時，如何有效地識彆和量化數據中的不確定性，並利用這些信息來優化實驗設計或模型構建，這將是極具價值的。我希望這本書能夠教會我如何將抽象的數學概念轉化為解決具體科學問題的能力，從而在我的研究中取得更顯著的突破。

评分☆☆☆☆☆

這本《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》的書名本身就充滿瞭吸引力，讓我這個在實際工程中飽受不確定性睏擾的讀者躍躍欲試。我一直在尋找一本能夠係統性地解釋不確定性來源、量化方法以及如何在實際工程決策中有效應用這些分析的書籍。從書名來看，它似乎能填補我在這方麵的知識空白。我尤其好奇書中是如何將理論框架與工程實踐相結閤的，例如在項目風險評估、産品可靠性設計，甚至是復雜的係統仿真中，不確定性是如何被納入考量的。我希望這本書能夠提供清晰的步驟和可操作的建議，幫助我更好地理解和應對那些常常讓我們項目陷入泥潭的模糊性。從讀者的角度齣發，我更看重的是實用性，即這些理論和方法是否能夠轉化為 tangible 的成果，幫助我做齣更明智、更穩健的工程決策。這本書是否能夠教會我如何識彆數據中的不確定性，如何選擇閤適的概率分布來描述它們，以及如何在後續的計算和分析中傳播和管理這些不確定性，都是我非常期待的。我希望它不僅僅是一本理論書，更是一本能夠指導我解決實際問題的工具書，讓我在麵對復雜工程挑戰時，能夠更加自信和從容。

评分☆☆☆☆☆

《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個書名讓我眼前一亮，因為它觸及瞭我作為一名工程師一直以來最為關注的核心問題之一。在工程實踐中，我們每天都在與各種形式的不確定性打交道：材料性能的差異、環境條件的波動、操作人員的經驗差異等等，這些都可能導緻最終結果的偏差。我迫切希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，幫助我理解這些不確定性的來源，並且量化它們對工程係統性能的影響。我特彆期待書中能夠包含一些關於如何利用仿真技術，如濛特卡洛模擬，來評估不同設計方案在不確定性條件下的錶現，並給齣相應的優化建議。此外，我也非常關心書中是如何將不確定性分析的結果，轉化為實際的工程決策和風險管理的策略的。如果這本書能夠提供一些實際的案例，展示如何在具體工程項目中，成功地應用這些不確定性分析技術來規避風險、提高效率，那將是我最看重的價值所在。

评分☆☆☆☆☆

《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個書名本身就充滿瞭學術深度和實踐意義，讓我這樣一個在科技領域工作多年的研究者充滿瞭期待。我一直在思考如何更有效地量化和管理那些影響科學發現和技術創新的不確定性因素。我希望能在這本書中找到對“不確定性”的深入哲學和數學層麵的探討，比如它如何定義不確定性，如何將其與“風險”區分開來，以及在不同的學科背景下，不確定性可能呈現齣哪些不同的形態。我特彆關注書中是否會介紹一些能夠處理高維度、非綫性、以及動態不確定性的先進建模技術，例如深度學習中的不確定性估計，或者復雜係統中的湧現性行為分析。如果書中能夠提供一套清晰的流程，指導我們如何從數據的采集、預處理，到模型的構建、驗證，再到不確定性分析的實施和結果的解釋，都能夠做到嚴謹和科學，那將對我的研究工作具有極其重要的指導意義。

评分☆☆☆☆☆

讀到《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這個書名，我 immediately 聯想到瞭我在多年的科學研究過程中所遇到的無數挑戰。科學研究的本質就是探索未知，而未知往往伴隨著不確定性。無論是實驗數據的噪聲，模型參數的估計誤差，還是理論假設的局限性，都可能引入不確定性。這本書的齣現，恰好迎閤瞭我對如何更嚴謹、更科學地處理這些不確定性的渴望。我特彆想知道書中是如何從數學和統計學的角度來嚴謹地定義和量化不確定性的，例如，它是否會深入探討貝葉斯方法、濛特卡洛模擬等在不確定性分析中的核心作用？更重要的是，我希望這本書能夠提供一些前沿的分析技術，幫助我在復雜係統中揭示潛在的風險和隱藏的關聯。例如，在我的研究領域，我們常常需要構建復雜的模型來描述自然現象，而這些模型的輸入參數往往是無法精確得知的。這本書是否能提供一些先進的技術，讓我們能夠在這種情況下，依然能夠對模型的輸齣結果做齣 reliable 的預測，並且量化這些預測的不確定性範圍，這將是我非常看重的。

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聽到《不確定性建模與分析在工程與科學中的應用》這本書名，我腦海中立即浮現齣許多科研項目中的關鍵時刻：在模擬復雜物理現象時，對輸入參數的敏感性分析；在評估新材料性能時，對實驗數據的可靠性評估；在進行風險評估時，對未來可能事件發生概率的估計。這本書似乎能為解決這些難題提供係統性的指導。我特彆想知道書中是如何將抽象的數學工具與具體的工程和科學問題聯係起來的。例如，它是否會講解如何利用貝葉斯推斷來更新模型參數，或者如何利用馬爾可夫鏈濛特卡洛方法來對復雜模型進行采樣和分析？更重要的是，我期待書中能夠提供一些關於如何清晰地傳達不確定性分析結果的指導，以及如何利用這些信息來支持更明智、更具有前瞻性的科學研究和工程決策。如果這本書能幫助我提升在不確定性環境下進行科學探索和工程實踐的能力，那將是我最希望看到的。

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