Enabling Technology for Simulation Science II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Sisti, Alex F. (EDT)

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:

价格:80

装帧:Pap

isbn号码:9780819428189

丛书系列:

图书标签:

• Simulation
• Scientific Computing
• High-Performance Computing
• Modeling
• Algorithms
• Numerical Analysis
• Computational Science
• Engineering
• Mathematics
• Computer Science

好的，这是一本关于前沿技术在复杂系统模拟中应用的图书简介，其内容完全独立于您提到的《Enabling Technology for Simulation Science II》。 --- 《复杂系统建模与计算：跨学科前沿技术综述》 图书简介 在当代科学与工程领域，面对气候变化、城市化进程、生物系统动态、金融市场波动以及先进制造等诸多挑战，对复杂系统的理解与精确预测已成为核心需求。这些系统固有的非线性、多尺度以及涌现行为，使得传统的解析方法或简化模型往往力不从心。因此，现代模拟科学正日益依赖于跨学科的前沿计算技术、数据驱动方法以及高性能计算基础设施。 本书《复杂系统建模与计算：跨学科前沿技术综述》旨在为研究人员、工程师及高级学生提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，探讨如何利用最新的信息技术和计算范式来克服复杂系统模拟中的核心障碍。本书不局限于某一特定应用领域，而是聚焦于那些具有普遍适用性的使能技术（Enabling Technologies）及其在构建高保真、高可信度模型中的集成应用。 全书结构围绕三大核心支柱构建：先进建模范式、高性能计算架构以及数据驱动的验证与校准。 第一部分：先进建模范式的革新 本部分深入探讨了超越传统微分方程框架的新兴建模方法，这些方法能够更好地捕捉现实世界中的异构性、不确定性与动态演化过程。 第一章：多尺度与多物理场耦合建模 本章详细介绍了如何构建跨越不同时间尺度（从微观量子效应到宏观动力学）和空间尺度（从纳米结构到行星尺度）的统一框架。重点讨论了异步时间积分方法、尺度间的映射技术（如均化法和粗粒化技术），以及如何有效地在不同层级之间传递和约束信息，以避免数值失真和计算爆炸。特别关注了材料科学中涉及的从分子动力学到连续介质力学的无缝过渡策略。 第二章：基于主体的复杂性与社会模拟（Agent-Based Modeling, ABM的深化） 超越基础的ABM，本章探讨了如何将现实世界的异质性、学习能力和认知偏差纳入智能体的设计中。讨论了如何集成深度强化学习（DRL）代理以模拟适应性行为，以及如何使用图神经网络（GNNs）来明确地建模代理间的相互作用拓扑结构。通过案例研究，展示了ABM在疫情传播、交通流优化和供应链韧性评估中的应用潜力。 第三章：随机过程与不确定性量化（UQ）的前沿技术 复杂系统本质上充满不确定性。本章系统回顾了不确定性量化领域的最新进展，包括高维随机变量的采样技术（如稀疏网格方法和张量分解）、基于信息论的敏感性分析（如Sobol'指数的计算优化）以及如何将贝叶斯方法与计算模型相结合，实现参数推断与模型证据的评估。重点讨论了如何利用机器学习技术加速不确定性传播的计算效率。 第二部分：高性能计算与计算范式的转变 现代复杂模拟的瓶颈往往在于计算资源的限制。本部分聚焦于如何利用新兴的硬件平台和分布式计算范式来应对大规模问题的求解需求。 第四章：异构架构上的并行计算策略 随着摩尔定律的放缓，通用CPU架构已不再是唯一的计算核心。本章详细分析了如何为特定的模拟算法（如有限元法、格子玻尔兹曼法或蒙特卡洛模拟）设计高效的GPU加速方案。内容涵盖了CUDA/OpenCL编程模型、内存层级优化、异步内核执行，以及如何平衡CPU与加速器之间的数据传输开销，实现最大化的吞吐量。 第五章：分布式与容错计算：面向大规模联邦模拟 对于需要跨越多个机构或数据中心的超大规模模拟（如全球气候模型或数字孪生），分布式计算至关重要。本章探讨了现代并行编程模型（如MPI的高级应用、PGAS模型）在解决内存一致性和负载均衡问题上的策略。此外，还深入讨论了容错机制的设计，包括检查点/回滚策略的优化，以确保长时间运行的模拟在发生硬件故障时能快速恢复，保证结果的完整性。 第六章：量子计算在模拟科学中的初步应用与潜力 作为对未来计算能力的展望，本章探讨了量子计算的原理及其对经典模拟范式的潜在颠覆。重点关注了量子算法（如HHL算法用于线性方程组求解）在数值微分方程求解中的可行性分析，以及量子退火技术在组合优化和材料基态搜索中的应用前景，同时客观分析了当前硬件的局限性与研究路线图。 第三部分：数据驱动的验证、校准与可解释性 在处理高度复杂的模型时，如何确保模型的准确性（Validité）和对现实的拟合程度（Calibration）是至关重要的。本部分关注数据科学与工程模拟的深度融合。 第七章：机器学习在模型替代与降阶中的应用（Surrogate Modeling） 构建高保真模拟往往耗时巨大。本章详细介绍了构建高效替代模型（代理模型）的技术，包括高斯过程回归（GPR）、深度神经网络（DNNs）和基于稀疏采样的径向基函数网络（RBFNs）。特别强调了如何利用主动学习（Active Learning）策略，指导模拟运行，以最小化实验或计算成本来达到预定的精度目标。 第八章：模型验证、确认与数据同化 本章将验证（Verification，模型是否正确求解了数学方程）和确认（Validation，模型是否准确反映了物理现实）的流程系统化。深入探讨了先进的数据同化技术，如集合卡尔曼滤波（EnKF）及其变种，如何将实时观测数据融入到动态模型中，实现对系统状态的实时修正与预测。这对于建立高可信度的“数字孪生”至关重要。 第九章：可解释性人工智能（XAI）在模拟结果分析中的作用 当复杂的计算模型，特别是基于深度学习的组件被引入模拟流程时，如何理解其决策过程成为信任模型的关键。本章探讨了后处理技术，如特征重要性分析、局部可解释性模型无关解释（LIME）和香农熵分析，如何帮助研究人员揭示模型内部的物理或统计驱动因素，从而增强科学发现和工程决策的信心。 --- 《复杂系统建模与计算：跨学科前沿技术综述》不仅是一本技术手册，更是一份指导未来模拟科学发展的路线图。它强调了不同技术栈之间的协同作用——从基础的数学建模到最后的计算部署与结果解释，为应对21世纪最棘手的科学挑战提供了坚实的理论基础和实用的计算工具。本书适合于计算物理、计算流体力学、系统生物学、运筹学、计算机科学以及相关工程领域的博士研究生、博士后研究人员及资深专业人士参考阅读。 预期页数： 约850页 目标读者： 高级研究人员、高校教师、需要进行复杂系统建模的工程师。

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