Neural Networks and Sea Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Tirozzi, Brunello (EDT)/ Puca, Silvia/ Pittalis, Stefano

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 157.07

装帧:HRD

isbn号码:9780817643478

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 时间序列
• 海洋学
• 深度学习
• 预测
• 数据分析
• 机器学习
• 信号处理
• 海洋时间序列
• 海况预测

复杂系统中的信息涌现与跨尺度耦合：基于先进统计物理模型的视角 （图书简介） 本书聚焦于复杂系统中信息如何从微观相互作用中涌现，以及信息在不同空间或时间尺度上如何进行有效耦合与传输的核心科学问题。我们摒弃了单一学科的传统框架，转而采用跨学科的视角，深度融合了统计物理学的基本原理、非线性动力学理论、信息论的最新进展以及高维数据分析的计算方法，旨在构建一套全面且具有普适性的理论工具箱，用以解析自然界和工程领域中涌现现象的底层机制。 第一部分：复杂系统的基础构建与信息度量 本部分首先奠定了理解复杂系统的理论基础。我们从统计力学的基本假设出发，探讨了平衡态与非平衡态系统的性质差异，并引入了构建复杂网络拓扑结构的基本模型，如随机图、小世界网络与无标度网络。 核心在于对“信息”的重新定义和量化。我们不再局限于香农熵的经典概念，而是深入探讨了关联熵（Correlation Entropy）和互信息（Mutual Information）在高维状态空间中的局限性与修正。特别地，我们详细阐述了转移熵（Transfer Entropy）在量化时间序列中因果方向性信息流上的优势，并将其推广至多变量系统中的条件转移熵（Conditional Transfer Entropy）。这些工具将成为后续分析信息涌现和传播路径的量化基础。此外，我们引入了有效信息（Effective Complexity）的概念，用以衡量系统状态的不可约性，并展示了如何利用归一化互信息矩阵（Normalized Mutual Information Matrix）来识别系统内部的关键模态和冗余信息。 第二部分：非平衡态动力学与相变中的信息放大 复杂系统的核心魅力在于其非平衡态下的自组织行为。本部分将重点剖析信息在系统跨越临界点（相变）时所经历的极端放大和重组过程。 我们利用随机过程理论和朗之万方程来描述系统在噪声驱动下的演化。重点讨论了非平衡态热力学的最新成果，特别是涨落定理（Fluctuation Theorems），如杰布斯-克拉克（Jarzynski）等式，它们揭示了在远离平衡态的系统，功与熵的耗散之间存在的精确关系。这些定理从微观可逆性的角度，为理解信息耗散与生成提供了新的视角。 在信息涌现的视角下，我们分析了自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）。通过沙堆模型、森林火灾模型等经典案例，我们论证了系统如何通过内部反馈机制，自发地调整到对微小扰动最敏感的临界状态。在临界点附近，信息传播的距离（尺度）被最大化，表现为幂律分布的“雪崩”事件，这表明信息处理效率在此状态下达到最优。 第三部分：多尺度信息耦合与跨尺度界面 真实世界的复杂系统总是存在多尺度的结构，信息的有效流动要求不同尺度间的协调耦合。本部分致力于解析这些尺度间的界面效应。 我们引入了多尺度熵分析（Multiscale Entropy Analysis, MSE）和小波变换（Wavelet Transform）作为处理时间序列多尺度特征的强大工具。通过对时间序列进行不同时间尺度上的分解，我们可以精确地分离出高频的局部波动（微观信息）和低频的全局趋势（宏观信息）。 关键挑战在于如何量化尺度间的“耦合强度”。我们提出了基于多尺度互信息（MSMI）的框架，用于衡量高频模态对低频模态预测能力的影响，反之亦然。在空间尺度上，我们利用空间自相关函数和重标度群（Renormalization Group）的思想，分析了信息在空间网格上的有效平均化过程。通过模拟湍流、地质构造演化或生态系统中的能量流动，我们展示了如何识别出信息流动的瓶颈和优先通道，即“尺度桥梁”。 第四部分：信息流网络的拓扑重构与预测建模 本部分将理论框架应用于实际数据，重点在于如何从高维、高噪声的观测数据中，准确地重构出系统的潜在信息流网络，并利用此网络进行鲁棒的预测。 我们借鉴了图论和拓扑数据分析（TDA）的方法。首先，讨论了如何利用延迟嵌入（Delay Embedding）技术，将时间序列转化为高维相空间，从而揭示潜在动力学的结构。接着，我们详细介绍了基于信息论指标（如转移熵）的有向网络构建算法，并比较了与基于相关性的无向网络构建方法的根本差异。 在预测方面，我们重点关注网络的可预测性边界。通过分析网络的集聚系数、平均路径长度以及模态分解（Modal Decomposition）的稳定性，我们评估了系统对外部扰动的敏感性。最后，我们探讨了利用图神经网络（GNNs）来学习复杂系统动态的潜在嵌入空间，从而实现对长期行为和突发事件的概率性预测，强调了网络结构在编码系统记忆和预测能力中的关键作用。 结论：泛函与普适性 本书旨在为研究人员提供一套严谨的、可计算的理论框架，用以解析从物理、生物到社会经济系统中普遍存在的“信息涌现”问题。我们强调，理解复杂性不在于描述每一个组成部分的细节，而在于刻画这些部分如何通过非线性、非平衡的机制，形成具有整体特征的信息结构。全书内容丰富，数学推导严谨，结合了丰富的仿真案例和实际数据的分析示例，是致力于理解复杂系统动态机制的研究人员和工程师的必备参考。

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