Data Analysis of Asymmetric Structures pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Saito, Takayuki

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2004-12

价格:$ 128.76

装帧:HRD

isbn号码:9780824753986

丛书系列:

图书标签:

数据分析
不对称结构
结构分析
统计分析
计量经济学
金融工程
风险管理
机器学习
时间序列分析
复杂系统

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

"Data Analysis of Asymmetric Structures" provides a comprehensive presentation of a variety of models and theories for the analysis of asymmetry and its applications and provides a wealth of new approaches in every section. It meets both the practical and theoretical needs of research professionals across a wide range of disciplines and considers data analysis in fields such as psychology, sociology, social science, ecology, and marketing. In seven comprehensive chapters, this guide details theories, methods, and models for the analysis of asymmetric structures in a variety of disciplines and presents future opportunities and challenges affecting research developments and business applications.

《数据驱动的复杂系统洞察：从湍流到金融市场的非线性动力学分析》图书简介本书深入探讨了在物理学、工程学、生命科学乃至经济金融领域中普遍存在的复杂非线性系统的分析方法与数据驱动的洞察力构建。重点聚焦于如何利用前沿的数学工具和计算技术，揭示那些传统线性模型无法捕捉的系统行为、涌现现象与内在结构。第一部分：复杂系统的基础与数学建模本部分首先为读者建立起理解复杂系统的理论框架。我们从经典的动力系统理论出发，回顾了相空间、吸引子、分岔理论等核心概念，并引入了高维系统的概念。非线性动力学的基石：详细阐述了描述非线性现象的基本方程组，包括常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述自组织和耗散系统中的应用。重点分析了洛伦兹吸引子、瑞利-贝纳德对流等经典模型的数学结构及其对混沌的启示。概率论与随机过程在复杂性中的角色：复杂系统往往伴随着随机性。本章探讨了马尔可夫过程、泊松过程以及布朗运动在线性与非线性系统中的耦合机制。特别讨论了随机共振现象，即噪声如何非预期地增强系统信号的识别度。信息论与熵的概念：引入香农信息论、柯尔莫哥洛夫复杂度以及热力学熵，用以量化系统的无序程度、信息含量和有效度量。重点分析了高维数据的有效降维，包括主成分分析（PCA）的局限性以及核方法（如核PCA）在高维特征空间中的应用。第二部分：时间序列的识别与挖掘数据分析的核心挑战在于如何从时间序列中提取有意义的、具有预测价值的结构。本部分专注于开发和应用先进的时间序列分析工具。时间序列分解与趋势分离：探讨了更精细的分解方法，如经验模态分解（EMD）及其改进版集合经验模态分解（EEMD）。这些方法允许我们自适应地将复杂信号分解为具有物理意义的固有模态函数（IMF），有效处理非平稳和非线性的信号分量。非线性依赖性的量化：传统的相关性分析（如皮尔逊相关系数）无法捕捉复杂的非线性耦合。本书详细介绍了互信息（Mutual Information, MI）的计算方法及其在识别时间序列之间非线性滞后依赖性中的优势。同时，引入了小数据互信息（Small Data Mutual Information, SDMI）方法，以应对样本量受限时的依赖性估计问题。混沌时间序列的识别：系统地介绍了用于检测时间序列是否源于一个确定性混沌系统的定量指标。包括最大李雅普诺夫指数（Maximal Lyapunov Exponent, MLE）的数值估计方法（如狼算法和拟近邻法），以及嵌入维度的确定（如虚假最近邻法）。这些工具是判断系统是否具有长期不可预测性的关键。第三部分：网络科学与拓扑结构分析现代复杂系统，无论从生物分子互作到全球贸易，都可以被抽象为网络结构。本部分关注于网络拓扑结构如何决定系统的功能与鲁棒性。网络拓扑基础：涵盖了无标度网络（如Barabási-Albert模型）、小世界网络（如Watts-Strogatz模型）的生成机制及其在真实世界中的对应物。重点讨论了度分布、聚类系数和平均路径长度的计算与解释。功能连接性与有效网络：探讨了如何利用时间序列数据构建功能网络。例如，在神经科学中，使用格兰杰因果关系（Granger Causality, GC）或更先进的基于信息的因果分析（Transfer Entropy, TE）来确定网络中的信息流向和驱动力。网络中心性与鲁棒性分析：深入分析了不同中心性指标（介数中心性、特征向量中心性）如何反映节点在信息传播、级联故障中的关键作用。评估网络面对随机故障和蓄意攻击时的脆弱性曲线。第四部分：面向预测与控制的深度学习方法面对海量高维数据，传统统计物理方法在实时应用中面临计算瓶颈。本部分结合计算智能，展示如何利用深度学习模型进行高级的数据驱动建模和预测。序列建模的进阶：聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长期依赖性序列数据上的优势。特别关注自编码器（Autoencoders, AE）及其变体（如变分自编码器VAE）在特征提取和降维中的应用，用于从高维观测中恢复系统的低维动力学流形。物理信息神经网络（PINNs）的初步应用：讨论了如何将系统的已知微分方程结构嵌入到神经网络的损失函数中，以实现既满足数据观测又遵守物理定律的混合模型。这对于数据稀疏但理论模型明确的工程问题具有重要价值。时空数据的分析：结合卷积神经网络（CNN）和循环结构，分析具有空间相关性和时间演化的数据，如气象场或材料形变过程的模拟与预测。总结与展望本书旨在为研究人员提供一套集成化的分析工具箱，使他们能够跨越学科界限，以统一的数学和计算视角处理从微观到宏观的复杂系统。通过对非线性动力学、信息论、网络科学和现代机器学习技术的深入整合，读者将能够更有效地从看似随机的数据中提取出系统背后的确定性规律与潜在的结构性洞察。本书的最终目标是赋能读者，在面对前沿科学与工程中的“黑箱”问题时，能够构建出更具解释性和预测能力的模型。