Advances in Photochemistry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Neckers, Douglas C. (EDT)/ Jenks, William S. (EDT)/ Wolff, Thomas (EDT)

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2006-10

价格:733.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471682400

丛书系列:

图书标签:

• Photochemistry
• Photosynthesis
• Photophysics
• Organic Photochemistry
• Inorganic Photochemistry
• Spectroscopy
• Reaction Mechanisms
• Light-Matter Interactions
• Chemical Kinetics
• Photochemical Processes

好的，这是一份为一本名为《 Advances in Photochemistry 》的图书撰写的、内容详尽的图书简介，但这份简介完全不涉及光化学领域的内容，而是聚焦于一个完全不同的主题：深度学习在复杂系统建模中的应用与前沿进展。 --- 图书简介： 《先进复杂系统建模：基于深度学习的范式革新与前瞻应用》 作者： [此处留空或填写虚构作者名] 出版社： [此处留空或填写虚构出版社名] 页数： 约 1500 页 装帧： 精装，四色印刷，附带大量流程图与案例代码片段 --- 导言：时代的呼唤——从传统方法到深度表征 在二十一世纪的信息洪流中，我们面临的科学、工程乃至社会经济系统复杂度呈指数级增长。无论是气候动力学的多尺度耦合、生物网络的复杂调控、还是金融市场的非线性反馈，传统的、基于解析方程或简化统计模型的手段，已越来越难以捕捉这些系统内在的深层依赖关系与涌现行为。 《先进复杂系统建模：基于深度学习的范式革新与前瞻应用》正是在此背景下应运而生。本书并非一本单纯的算法汇编，而是一部旨在为研究人员、高级工程师及决策者提供系统性、前沿性指导的深度专著。它清晰地阐述了如何利用深度学习（Deep Learning, DL）的强大特征学习和高维映射能力，来重塑我们对复杂系统的理解、预测与控制。 本书的核心论点在于：复杂系统的本质在于其多层次的、非线性的特征表征，而深度神经网络正是挖掘这种表征的理想工具。 第一部分：复杂系统建模的基础重构 (Foundation Reframing) 本部分为后续的深入探讨奠定理论基石，重点在于将复杂系统科学的经典概念与深度学习的结构对应起来。 第 1 章：复杂性范畴界定与现代挑战 本章首先梳理了从混沌理论、耗散结构到网络科学中的复杂性定义。随后，深入探讨了当前模型构建面临的三大瓶颈：数据稀疏性与高噪声、模型可解释性缺失、以及时空尺度耦合难题。 第 2 章：深度学习的结构适配性 详细剖析了为什么某些深度架构天然适合处理复杂系统的结构。重点分析了图神经网络（GNN）在处理非欧几里得结构（如分子网络、交通网络）中的优势，以及循环神经网络（RNNs）及其变体（如LSTM、GRU）在捕捉时间依赖性与长程记忆方面的能力。同时，引入了神经算子（Neural Operators）的概念，作为处理偏微分方程（PDEs）解空间的有效替代方案。 第 3 章：表征学习与低维流形映射 复杂系统的动态往往局限于一个低维流形之上。本章详述了变分自编码器（VAE）和对比学习（Contrastive Learning）如何从海量观测数据中高效地提取出系统的本征动力学模式，从而实现对高维状态空间的降维和有效压缩。 第二部分：前沿算法与特定领域应用 (Frontier Algorithms and Domain Specific Implementations) 这是本书的技术核心，详细介绍了当前最尖端、最实用的深度建模技术及其在关键复杂系统中的落地实践。 第 4 章：物理信息驱动的深度学习（PINNs 2.0） 传统PINNs（Physics-Informed Neural Networks）的局限在于其对强非线性方程的敏感性。本章引入了约束感知型网络结构（Constraint-Aware Architectures）和残差加权策略，极大地增强了网络在满足守恒定律（如质量、能量）约束下的鲁棒性。案例集中在多相流模拟与材料科学中的晶格演化预测。 第 5 章：可解释性建模与因果推断 在涉及生命安全或大规模经济决策的复杂系统中，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本章系统性地介绍了归因方法（Attribution Methods）在识别关键驱动变量上的应用，并重点阐述了如何结合结构因果模型（SCMs）与深度学习的时间序列分析，构建具有因果解释能力的预测模型，区分相关性与真正的驱动力。 第 6 章：时空动态系统的强化学习控制 复杂系统的控制往往需要序列决策。本章深入探讨了分布式强化学习（DRL）在协调大规模异构系统（如智能电网的负荷平衡、无人机群协同）中的应用。内容涵盖了多智能体信道通信、奖励函数的非平稳性处理，以及如何利用模型预测控制（MPC）的思想来指导深度RL的探索策略。 第 7 章：高精度数字孪生与数据融合 本书将数字孪生定义为深度学习驱动的、高保真度的系统映射。本章专注于如何使用异构数据融合架构，将传感器数据、历史记录、物理定律文本描述等不同来源的信息，通过多模态深度网络进行有效整合，以实现对物理系统的实时、高精度状态估计与预测。 第三部分：前瞻：泛化、鲁棒性与伦理挑战 (Prospects: Generalization, Robustness, and Ethical Hurdles) 收尾部分着眼于未来研究方向，确保模型不仅强大，而且可靠和负责任。 第 8 章：模型泛化与域适应性 复杂系统建模的最大挑战在于，模型在训练数据域之外的表现往往难以预测。本章详细介绍了领域泛化（Domain Generalization）的技术，包括元学习（Meta-Learning）在快速适应新系统参数集上的应用，以及如何量化和减轻模型在“未见”环境下的不确定性。 第 9 章：应对恶意扰动与系统安全性 在网络化、智能化的复杂系统中，恶意攻击（如数据投毒、对抗性样本攻击）可能导致灾难性后果。本章探讨了针对物理系统建模的对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）防御策略，包括训练中的正则化技术和运行时对异常输入的检测机制。 第 10 章：伦理、责任与知识共享 最后，本书以审慎的态度讨论了深度学习应用于关键基础设施建模所带来的社会责任问题，包括偏见传播、决策透明度，以及建立开放、可复现的建模标准的重要性。 --- 本书特色： 深度融合：首次系统性地将图论、控制论、信息论与最新的深度学习架构进行深度整合。 实践导向：每章均配有针对特定复杂系统（如材料失效、生态系统动态）的实际案例分析和代码实现思路（基于Python/PyTorch框架）。 面向未来：不仅关注现状，更引领读者思考神经算子、神经因果推断等新兴领域对未来建模范式的颠覆潜力。 《先进复杂系统建模：基于深度学习的范式革新与前瞻应用》是致力于推动科学计算和工程实践跨越当前瓶颈的必备参考书。它将指导读者如何驾驭数据的复杂性，重塑对世界的理解。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆