Inverse Problems in Distributed Systems Diagnosis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan & Claypool

作者:D'Antona, Gabriele/ Ponci, Ferdinanda (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:40

装帧:Pap

isbn号码:9781598293029

丛书系列:

图书标签:

• Inverse Problems
• Distributed Systems
• Diagnosis
• Fault Detection
• System Identification
• Modeling
• Algorithms
• Computer Networks
• Reliability
• Performance Analysis

好的，这是一份关于一本名为《网络与系统诊断中的逆问题》的书籍的详细简介，内容不涉及原书名《Inverse Problems in Distributed Systems Diagnosis》中的具体内容： 《网络与系统诊断中的逆问题：理论、方法与应用》 书籍简介 在当代工程与科学领域，从复杂的通信网络到大规模的工业过程控制系统，诊断与故障定位是确保系统可靠性、安全性和高效运行的核心挑战。传统的诊断方法往往依赖于直接观测和基于规则的推理，但在面对高度分布式、异步操作且测量受限的复杂系统时，这些方法显得力不从心。本书《网络与系统诊断中的逆问题：理论、方法与应用》正是在这一背景下应运而生，它系统地探讨了如何利用逆问题的数学框架来解决现代网络与复杂系统的诊断难题。 本书聚焦于一种根本性的转变：从“正问题”（给定系统的输入和模型，预测系统的输出）转向“逆问题”（给定系统的观测数据和部分模型信息，推断潜在的内部状态、故障源或结构）。这种范式转变对于处理信息不完全、测量冗余或高度耦合的系统至关重要。 第一部分：逆问题的理论基础与系统建模 本书的开篇部分奠定了逆问题解决的数学基础。我们首先详细阐述了什么是逆问题，特别是在系统诊断背景下的具体体现——如何从外部可测量的信号中，反演出内部的、通常不可直接观测的故障源或参数变化。 1. 正问题与逆问题的数学结构： 深入分析了线性与非线性系统中的正问题（通常是适定的），并系统地介绍了逆问题通常是不适定的特性。我们将讨论病态性（ill-posedness）的来源，例如解的不唯一性、不稳定性和缺乏解的存在性。 2. 系统描述与矩阵表示： 针对网络和分布式系统，我们采用状态空间模型、图论表示和基于流量/连接性的模型。重点讨论了如何将诊断问题转化为求解特定矩阵方程或优化问题的形式，如 $Ax = b$ 的最小二乘解或正则化求解。 3. 不确定性与随机性： 真实的诊断数据总伴随着噪声和模型误差。本书将贝叶斯框架引入逆问题求解，探讨了如何量化和处理这些不确定性，为后续的正则化和优化方法提供概率视角。 第二部分：核心算法与正则化技术 解决不适定的逆问题，关键在于引入外部信息或约束，即“正则化”。本书详细介绍了多种适用于系统诊断场景的正则化技术。 1. Tikhonov 正则化与谱方法： 这是处理病态问题的经典方法。我们将详细推导 Tikhonov 泛函，并展示如何选择合适的正则化参数，以在数据拟合误差和解的平滑性之间找到最佳平衡。此外，我们探讨了基于奇异值分解（SVD）的谱截断方法在系统状态恢复中的应用。 2. 稀疏性驱动的正则化（压缩感知原理）： 许多系统故障（如网络中的恶意节点或物理系统中的局部损坏）在底层是稀疏的。本书深入讨论了 $ell_1$ 范数最小化（LASSO）及其变体，展示了如何在观测数据远少于待定参数（欠定系统）的情况下，精确或近似地恢复稀疏故障模式。 3. 变分与迭代算法： 针对大规模、高维度的现代系统，需要高效的迭代求解器。我们介绍了梯度下降法、共轭梯度法以及针对特定正则化项（如 Total Variation, TV）的优化算法，并讨论了它们在实际诊断流程中的收敛性和计算效率。 第三部分：分布式系统诊断中的特定挑战与应用 本部分将理论框架应用于具体的网络和分布式系统环境，解决实际工程中的痛点。 1. 网络拓扑与数据路由诊断： 在大型网络中，数据包的丢失、延迟或路由错误是常见的故障。我们研究了如何利用端到端测量（如延迟或丢包率）来逆向推断内部的链路状态或路由策略错误。这涉及对图结构上的特定路径流量进行反演。 2. 传感器网络中的参数估计与定位： 考虑部署在物理过程中的传感器网络，当传感器读数出现异常时，如何利用空间相关性和时间序列数据来定位故障传感器或估计潜在的环境参数（如污染源的扩散）。 3. 模型不确定性与自适应诊断： 在系统动态模型可能随时间漂移或部分未知的情况下，诊断系统必须具备自适应性。我们探讨了在线逆问题求解方法，包括卡尔曼滤波的扩展形式以及对模型误差项进行正则化的策略，确保诊断的鲁棒性。 第四部分：前沿与展望 本书最后一部分展望了逆问题在系统诊断领域的未来发展方向。 1. 深度学习与数据驱动的逆问题求解： 讨论了如何利用深度神经网络（如 U-Net 结构）来学习复杂逆问题的映射关系，用以加速计算或在极度稀疏观测下提供高质量的重建。重点分析了如何将物理约束（物理信息神经网络 PNN）融入数据驱动模型，以保证解的物理合理性。 2. 因果推断与诊断： 将逆问题框架与因果模型相结合，旨在从相关性中区分出真正的因果关系，从而实现更精准的根源分析（Root Cause Analysis）。 本书特色： 本书的特点在于将抽象的数学理论（逆问题、正则化）与具体的工程挑战（分布式系统、网络故障）紧密结合。它不仅为研究人员提供了坚实的理论工具包，也为系统工程师提供了解决复杂、欠定诊断问题的实用算法路线图。阅读本书，读者将掌握将“观测”转化为“洞察”的关键技术。 目标读者： 本书适合于系统工程、计算机科学、应用数学、信号处理以及工业自动化领域的博士生、研究人员和资深工程师。需要具备基本的线性代数、微积分和概率论知识。

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