Multidimensional Models of Perception and Cognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Ashby, F.Gregory 编

出品人:

页数:538

译者:

出版时间:1992-7

价格:$ 180.80

装帧:HRD

isbn号码:9780805805772

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 感知
• 认知
• 多维模型
• 心理学
• 认知科学
• 神经科学
• 信息处理
• 表征
• 建模
• 理论

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书名为《非线性动力学在复杂系统建模中的应用》，其内容与您提到的《Multidimensional Models of Perception and Cognition》无关。 --- 图书简介：《非线性动力学在复杂系统建模中的应用》 导言：理解混沌与涌现 在自然科学、工程技术乃至社会经济领域，我们所面对的系统往往表现出高度的复杂性和非线性特征。传统的线性模型在描述这些系统（如天气模式、生态平衡、金融市场波动或神经元网络活动）的长期行为时显得力不从心。《非线性动力学在复杂系统建模中的应用》一书旨在为读者提供一套强大的理论框架和实用的分析工具，用于深入理解和精确建模那些表现出混沌、分岔、同步和自组织现象的复杂系统。 本书聚焦于从基本原理出发，逐步构建和分析多尺度、高维非线性系统的数学模型。我们探讨的核心问题在于：如何将看似随机的复杂现象转化为可预测的、基于确定性规则的动态过程？ 第一部分：非线性动力学基础与数学工具 本书的开篇部分建立起坚实的数学基础，确保读者能够掌握后续复杂分析所需的全部工具。 第一章：从线性到非线性：范式转变 本章首先回顾了经典线性系统的局限性，重点阐述了非线性系统独有的特性，如相空间、极限环和吸引子。我们将介绍拓扑学在动力系统分析中的初步应用，为理解系统轨迹的长期行为奠定基础。 第二章：常微分方程（ODE）系统与相空间分析 本章深入探讨了由一组常微分方程描述的动力学系统。我们将详细分析低维系统（如洛特卡-沃尔泰拉捕食者-猎物模型、范德波尔振荡器）的平衡点、稳定性分析（雅可比矩阵的应用）以及局部分岔理论（鞍结分岔、 Hopf 分岔）。重点在于如何通过相图直观地理解系统的定性行为。 第三章：混沌的数学本质与测量 混沌是复杂系统的标志性特征之一。本章将严格定义确定性混沌，并介绍关键的定量指标，包括庞加莱截面、李雅普诺夫指数的计算及其物理意义。我们将详细演示如何通过数值模拟和实验数据分析来识别系统是否处于混沌状态。 第四章：延迟微分方程（DDE）与时间滞后效应 许多实际系统（如生物反馈回路或远程控制系统）的演化不仅依赖于当前状态，还依赖于过去的状态。本章专门处理延迟微分方程，探讨时间滞后如何引入新的复杂性和周期性行为，以及其与无限维动力系统的关系。 第二部分：复杂系统中的特定现象与建模技术 在掌握了基础理论后，本书转向应用，关注几种在工程和科学领域普遍存在的复杂现象，并介绍相应的建模方法。 第五章：分岔理论与系统可控性 分岔是系统参数变化时其定性行为发生突变的过程。本章将深入探讨泰勒展开在高阶分岔分析中的应用，特别是周期倍增路径（倍周期分岔）和通往混沌的路径。我们还将讨论如何利用分岔分析来设计控制策略，以避免系统进入不期望的、高不稳定性状态。 第六章：网络动力学与同步现象 现代复杂性研究的焦点之一是相互连接的单元（节点）组成的网络。本章将探讨耦合振荡器系统（如 Kuramoto 模型），分析同步、部分同步和群集现象的机制。我们将比较拓扑结构（如无标度网络、小世界网络）对同步速度和稳健性的影响，这在电网稳定和神经科学研究中至关重要。 第七章：耗散结构、耗散性与奇异吸引子 洛伦兹系统作为描述大气对流的经典模型，展示了耗散系统如何通过能量耗散而产生高度有序的结构——奇异吸引子。本章将解释耗散率的概念，并分析这些吸引子的几何特性，例如分数维度（分形维数），揭示复杂系统在低维流形上表现出无限复杂性的原因。 第八章：随机扰动与随机动力学 现实世界中的系统总是受到噪声或随机事件的影响。本章引入随机项（如白噪声、有色噪声）到确定性模型中，形成随机微分方程（SDE）。我们将探讨随机共振、噪声驱动的能级穿越以及如何在随机背景下维持或破坏系统的有序性。 第三部分：高级应用与计算方法 本书的最后一部分着眼于实际建模的挑战，介绍先进的数值工具和跨学科的应用案例。 第九章：计算建模与数值模拟技术 有效的非线性分析往往依赖于可靠的数值方法。本章将详细介绍求解非线性ODE/DDE 的高级算法，如自适应步长控制的龙格-库塔法、隐式积分法以及针对高维系统的并行化策略。我们将讨论模型简化（降维）和模型识别的技术。 第十章：从数据到模型：动力系统识别 在许多情况下，我们无法直接写出描述系统的精确微分方程，只能获取时间序列数据。本章介绍如何利用实验数据重构相空间（时间延迟嵌入法），并应用如稀疏识别（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）等技术，从观测数据中提取潜在的、简洁的动力学方程。 第十一章：案例研究：生态系统的非线性演化 本章将展示如何利用前述工具分析真实的生态系统模型，如捕食者-捕食者或竞争模型。我们将模拟环境压力（参数变化）对物种共存、灭绝或爆发的影响，强调非线性模型的预测能力。 第十二章：案例研究：金融市场的非线性波动 从经济学角度看，金融市场是一个典型的多主体、非线性和延迟耦合的复杂系统。本章将探索将混沌理论和网络理论应用于资产价格波动、市场崩溃预警以及复杂衍生品定价模型的构建，区别于传统的有效市场假说。 结论：面向未来的复杂性科学 本书最后总结了非线性动力学作为现代科学统一语言的地位，并展望了其在人工智能、气候建模和生物工程等新兴领域的潜在突破方向。 目标读者： 本书面向物理学、工程学、生物学、经济学及计算机科学等领域的本科高年级学生、研究生、研究人员以及希望掌握复杂系统分析工具的专业工程师。要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础。通过系统学习，读者将能够自信地构建、分析和解释具有高度非线性行为的任何复杂系统模型。 ---

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