Computational and Numerical Challenges in Environmental Modelling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Zlatev, Zahari/ Dimov, Ivan

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 226.00

装帧:HRD

isbn号码:9780444522092

丛书系列:

图书标签:

Environmental Modelling
Computational Methods
Numerical Analysis
Environmental Science
Computational Science
Mathematical Modeling
Water Resources
Air Pollution
Climate Change
Ecology

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

Many large mathematical models, not only models arising and used in environmental studies, are described by systems of partial differential equations. The discretization of the spatial derivatives in such models leads to the solution of very large systems of ordinary differential equations. These systems contain many millions of equations and have to be handled over large time intervals by applying many time-steps (up to several hundred thousand time-steps). Furthermore, many scenarios are as a rule to be run. This explains the fact that the computational tasks in this situation are enormous. Therefore, it is necessary to select fast numerical methods; to develop parallel codes and, what is most important when the problems solved are very large to organize the computational process in a proper way. The last item (which is very often underestimated but, let us re-iterate, which is very important) is the major topic of this book. In fact, the proper organization of the computational process can be viewed as a preparation of templates which can be used with different numerical methods and different parallel devices. The development of such templates is described in the book. It is also demonstrated that many comprehensive environmental studies can successfully be carried out when the computations are correctly organized. Thus, this book will help the reader to understand better that, while: it is very important to select fast numerical methods as well as; it is very important to develop parallel codes, this will not be sufficient when the problems solved are really very large. In the latter case, it is also crucial to exploit better the computer architecture by organizing properly the computational process. It presents the use of templates in connection with the treatment of very large models. It talks about the performance of comprehensive environmental studies and obtaining reliable and robust information about pollution levels. It studies the impact of future climatic changes on high pollution levels and investigates the trends related to critical levels of pollution.

复杂系统中的建模、模拟与决策：跨学科视角的深度探索本书旨在为研究人员、工程师、政策制定者以及对处理高度不确定性和复杂交互系统的专业人士，提供一个全面而深入的理论框架与实用工具集。本书聚焦于非线性、多尺度和信息不足情境下的系统分析与管理挑战，而非侧重于特定环境介质的计算方法。 --- 第一部分：复杂系统理论基础与抽象范式本部分建立理解复杂动态系统的基本概念和数学工具，重点在于如何将现实世界的挑战转化为可操作的计算模型。第1章：非线性动力学与涌现行为的认知障碍本章首先回顾经典线性系统在描述真实世界现象时的局限性，强调混沌理论、分岔分析在识别系统临界点上的关键作用。我们深入探讨复杂系统中的“涌现”现象——即整体行为无法通过简单地聚合个体组件行为来预测的特性。讨论的重点在于识别和量化信息丢失和冗余在模型简化过程中的影响。具体分析了相空间重构技术在识别低维吸引子（如洛伦兹吸引子、Rössler吸引子）的应用，并将其与高维、高熵的现实系统（如社会经济网络）进行类比和对比。第2章：信息论视角下的系统不确定性量化本章将信息论作为量化复杂系统不确定性的核心工具。我们探讨了香农熵、互信息以及克尔巴克-莱布勒 (Kullback-Leibler) 散度在评估模型对观测数据的拟合程度和预测信息量方面的应用。重点分析了“结构化不确定性”（即模型结构本身的错误）与“随机不确定性”（即数据噪声）之间的区别，并介绍了贝叶斯框架如何整合先验知识来处理信息稀疏性问题。此外，详细讨论了有效信息量度的概念，用于评估在多尺度观测下，哪些层次的细节对系统的整体动态贡献最大。第3章：多尺度交互与时间尺度分离的失效在真实世界中，不同尺度的过程往往相互耦合，破坏了传统模型中常用的时间尺度分离假设（如准稳态近似）。本章研究了跨尺度耦合的数学机制，包括快速过程对慢速过程的约束效应（和反之亦然）。我们引入了多尺度建模框架（如多尺度/多网格方法），旨在如何在保持计算可行性的同时，避免因简单粗粒化而丢失关键的快尺度瞬态信息。案例分析侧重于识别时间尺度集群，而非固定的时间步长策略。 --- 第二部分：计算挑战与前沿求解范式本部分关注在处理前述复杂系统模型时，传统数值方法面临的瓶颈，并介绍了应对这些瓶颈的新兴计算策略。第4章：高维状态空间的可扩展性与降维方法当系统的自由度或参数空间维度极高时，传统的网格化方法（如有限差分）会遭遇“维度灾难”。本章集中于模型降阶 (Model Order Reduction, MOR) 技术，但侧重于那些不依赖于预先设定的基函数的方法。详细探讨了基于数据驱动的非线性降维技术，如核主成分分析 (Kernel PCA) 和流形学习技术（如局部线性嵌入 LLE）在捕捉系统内在低维流形上的应用。关键在于如何构建一个能够反映系统内在物理限制的低维表示。第5章：异构计算与分布式求解的架构设计复杂模型往往需要结合多种数值技术（例如，部分解析解、部分数值积分、部分优化搜索）。本章讨论了如何设计灵活的计算架构来支持这种异构性。内容涵盖：如何有效地在CPU和GPU集群上分配求解器任务；领域分解方法 (Domain Decomposition Methods) 在跨越不同时间尺度模块时的适应性；以及如何利用高性能计算 (HPC) 资源来支持蒙特卡洛模拟中对高精度统计量的要求，特别是在处理路径依赖性问题时。第6章：求解不适定问题与反问题的高效处理许多复杂系统的“管理”问题本质上是反问题——即根据有限、有噪声的观测数据来推断未知的系统参数或初始条件。本章深入探讨了正则化理论在稳定这些不适定反问题中的核心地位。区别于标准的Tikhonov正则化，我们着重分析了基于物理信息（如守恒定律）或信息论度量（如最小描述长度 MDL）的结构化正则化方法，这些方法能更好地嵌入模型先验知识，提高反演结果的物理可靠性。 --- 第三部分：集成、验证与决策支持的框架本部分将计算模型置于实际决策和系统管理背景下，讨论模型的可靠性、透明度和实用性。第7章：模型校准、验证与不确定性传播 (UQ) 验证一个复杂模型不仅是检查数值精度，更重要的是确认模型是否准确捕获了系统的关键物理或逻辑机制（V&V）。本章详细介绍了集成校准策略，特别关注如何使用联合概率分布而非单一最优参数集来描述模型状态的不确定性。强调了概率加权方法和响应面法在高效传播输入不确定性到输出预测中的应用，特别是当模型评估成本高昂时。第8章：集成建模的互操作性与语义一致性在跨学科的复杂系统研究中，不同研究者可能使用基于不同数学范式（如基于主体的、基于微分方程的、基于网络流的）的模型。本章探讨了实现这些异构模型之间有效、语义准确的通信和耦合的挑战。引入了语义互操作层的概念，以及如何利用本体论（Ontology）来形式化模型组件之间的关系，确保信息交换的精确性，而非仅仅是数值的兼容性。第9章：基于模型的实时决策与优化最终，模型必须服务于决策。本章讨论了如何将高保真、高成本的复杂模型集成到实时或近实时优化框架中。内容包括：启发式优化算法在快速探索庞大参数空间中的作用；如何利用模型的代理模型 (Surrogate Models) 进行快速敏感性分析；以及如何结合强化学习（RL）的思想来训练决策策略，使其能够在模型预测的不确定性范围内，制定出鲁棒的、风险可接受的行动方案。本章的核心在于平衡模型的精确性与决策的时效性。