Intelligent Systems and Soft Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Azvine, Benham (EDT)/ Azarmi, Nader (EDT)/ Nauck, Detlef (EDT)

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:

价格:79.95

装帧:Pap

isbn号码:9783540678373

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 软计算
• 智能系统
• 机器学习
• 数据挖掘
• 优化算法
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 专家系统
• 计算智能

深入探索：下一代计算范式与工程实现 书名：《先进算法设计与高性能计算系统》 --- 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨构建和优化现代高性能计算系统所需的前沿理论基础、核心算法设计原则以及实际的系统工程实践。我们聚焦于超越传统计算模型的限制，着眼于如何利用并行化、分布式架构和新型计算资源，解决当前科学研究、工程仿真乃至大规模数据处理中面临的复杂挑战。 本书的内容结构围绕三大支柱构建：基础理论与模型深化、高效算法设计与分析，以及系统架构与性能优化。 --- 第一部分：基础理论与模型深化 (Foundational Theory and Model Deepening) 本部分将为读者打下坚实的理论基础，超越经典的冯·诺依曼架构局限，探索支撑未来计算发展的数学和逻辑框架。 第一章：现代计算的拓扑结构与复杂度重审 本章从信息论和图论的交叉视角出发，重新审视计算过程中的资源消耗与时间复杂度。我们深入探讨了P/NP问题在特定约束下的实际意义，并引入了“资源受限复杂性理论”的概念，特别关注在内存带宽、能效比等实际物理限制下，如何重新评估和分类问题的难度。讨论内容包括非均匀内存访问（NUMA）环境下的信息传播速率，以及“计算几何中的容错性模型”，这对于设计在噪声环境下运行的分布式系统至关重要。 第二章：随机过程与概率模型在系统分析中的应用 本章聚焦于使用随机过程来精确建模和预测复杂系统的动态行为。内容涵盖了马尔可夫链的更高阶扩展（如高阶马尔可夫模型和隐式马尔可夫模型在负载预测中的应用）。重点分析了排队论在并发系统中的不均匀到达过程（如混合泊松过程和负二项分布），并详细阐述了如何利用蒙特卡洛模拟的改进版本——准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo, QMC）方法，来加速高维积分的收敛速度，并减少方差，这在金融工程和气候模型模拟中至关重要。 第三章：代数结构与矩阵计算的泛化 本部分挑战了传统稠密矩阵运算的局限性。我们探讨了稀疏矩阵代数在网络科学中的最新进展，特别是针对超大规模图结构（如社交网络和生物分子相互作用网络）的存储和高效迭代求解器。此外，我们深入研究了张量代数（Tensor Algebra），包括Tucker分解、CP分解及其在多维数据压缩和特征提取中的应用。本书还专门开辟章节讨论非标准代数结构，例如使用伽罗瓦域（Galois Fields）的计算在纠错码和密码学加速中的实际部署。 --- 第二部分：高效算法设计与分析 (Efficient Algorithm Design and Analysis) 本部分是本书的核心，专注于如何将理论转化为可实际运行且具有极致效率的算法。 第四章：大规模并行化策略与数据依赖性管理 本章系统地梳理了并行计算的底层挑战：数据依赖性和同步开销。我们详细分析了指令级并行（ILP）、线程级并行（TLP）和数据级并行（DLP）在现代CPU/GPU架构上的协同工作机制。重点讨论了“同步原语的性能影响分析”，包括锁、屏障和无锁（Lock-Free）数据结构的权衡。针对图算法，本章提出了“动态数据布局优化”技术，旨在通过运行时调整内存结构以最大化缓存命中率和最小化跨核心通信延迟。 第五章：面向特定硬件加速的算法重构 算法必须适应硬件。本章关注如何根据目标硬件特性（如GPU的SIMT架构、FPGA的可编程逻辑或专用ASIC）来重构经典算法。内容包括位精度缩减策略（Precision Reduction）在深度学习推理和科学计算中的有效性分析，以及如何利用数据流编程模型（如DSL）来显式定义计算图，从而允许编译器和硬件驱动程序进行更深层次的优化，特别是在处理脉冲神经网络（SNN）和稀疏矩阵向量乘法（SpMV）时。 第六章：自适应与在线优化算法 面对环境动态变化，算法必须具备自适应性。本章介绍了一系列“在线优化”方法，例如利用随机梯度下降（SGD）的变体（如AdamW或Lookahead）来处理连续到达的数据流，而无需重新计算整个数据集。我们还探讨了“在线组合优化”，包括如何高效地解决时间窗交通调度和动态资源分配问题，其中算法必须在极短时间内对新出现的约束做出反应。 --- 第三部分：系统架构与性能优化 (System Architecture and Performance Optimization) 本部分将视野从算法层面扩展到整个计算堆栈，关注如何设计、构建和调优支持这些复杂算法的软硬件系统。 第七章：异构计算环境的互操作性与内存模型 现代系统普遍采用CPU、GPU、FPGA以及特定加速器（如TPU）的异构组合。本章专注于解决这些不同单元之间的数据传输和同步问题。我们深入探讨了统一内存模型（Unified Memory）的底层实现细节和性能陷阱，并对比了基于消息传递接口（MPI）的分布式内存模型与远程直接内存访问（RDMA）在超算集群中的应用场景和带宽瓶颈。此外，还分析了CXL（Compute Express Link）等新兴互连技术对内存一致性和缓存一致性协议的影响。 第八章：高性能I/O与数据持久化策略 对于处理PB级数据集的应用，I/O系统往往成为最终的性能瓶颈。本章考察了并行文件系统（如Lustre, GPFS）的内部机制，并重点讨论了“近数据处理（In-Situ Processing）”和“数据流卸载”技术，旨在减少数据在存储层和计算单元之间的无效迁移。内容还包括基于持久性内存（PMEM）的应用程序设计模式，如何利用其接近DRAM的速度来持久化关键的中间计算状态。 第九章：系统级性能分析与调试工具链 高效的系统需要精确的度量。本章提供了一套实用的性能分析工具箱和方法论。我们详细介绍了硬件性能计数器（HPC）的使用，如何通过事件采样（Sampling）和确定性追踪（Deterministic Tracing）来定位程序中的热点和瓶颈。此外，本章讲解了“性能归因模型”，即如何将观测到的系统延迟准确地归因于特定的软件逻辑或硬件竞争事件，并提出了基于时序分析（Timing Analysis）的调试框架，用于解决复杂的竞态条件问题。 --- 目标读者： 本书适合于高级计算机科学、软件工程、应用数学及相关专业的硕士和博士研究生，以及在高性能计算、大规模数据分析、金融建模、工程仿真等领域工作的专业工程师和研究人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数、离散数学和基础编程能力。 核心价值： 本书不仅教授“是什么”，更强调“如何做”以及“为什么这样做”。通过对底层原理的深入挖掘和前沿工程实践的结合，读者将能够设计出能够充分利用下一代异构计算资源、解决极端规模问题的核心技术和系统。

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