An Introduction to Molecular Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Paul & Co Pub Consortium

作者:Slater, Robert J./ Brzeski, Henry, Ph.D./ Brodie, Marjorie E., Ph.d./ Adisen, Asli (CON)/ Xu, Fangse

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:109.95

装帧:HRD

isbn号码:9781905313006

丛书系列:

图书标签:

• 分子生物学
• 生物化学
• 遗传学
• 细胞生物学
• 生命科学
• 生物技术
• 医学
• 科学
• 教材
• 入门

现代计算科学与人工智能的基石：面向复杂系统的设计与优化 本书导言： 在信息技术飞速发展的今天，我们正面临着前所未有的复杂性挑战。无论是超大规模集成电路的设计、全球供应链网络的优化、复杂的生态系统的建模，还是前沿的生物信息学分析，其核心都在于如何有效地处理和理解高度耦合、非线性、以及动态变化的系统。传统的、基于简化模型的线性方法已难以应对这些挑战。本书《现代计算科学与人工智能的基石：面向复杂系统的设计与优化》，旨在系统性地介绍处理和解决复杂系统问题的核心理论、算法和工程实践，为跨学科研究人员和高级工程技术人员提供一套坚实的理论框架与实用的工具箱。 第一部分：复杂系统理论基础与建模 本部分首先奠定了理解复杂系统的理论基础。我们从信息论和控制论的基本原理出发，探讨了系统复杂性的量化方法，包括梅塔斯（Metzger）熵、有效信息量（Effective Complexity）以及系统的信息瓶颈（Information Bottleneck）原理。 第一章：复杂系统的拓扑学表示与网络科学 系统不再被视为孤立的组件，而是相互连接的集合体。本章深入探讨了图论在复杂系统建模中的应用。我们将详细分析各种网络拓扑结构（如随机网络、小世界网络、无标度网络）的生成模型（如Barabási-Albert模型）。重点在于网络的核心属性分析，包括中心性度量（度中心性、介数中心性、特征向量中心性），以及网络中的群组识别技术（社区发现算法，如Louvain方法和标签传播算法）。最后，我们将讨论网络中的鲁棒性分析，特别是针对级联失效和靶向攻击的抵抗能力评估。 第二章：非线性动力学与混沌系统 复杂性往往源于系统的非线性行为。本章将复习关键的非线性动力学概念，如相空间、极限环、分岔理论（Hopf分岔、鞍点分岔）。特别关注洛伦兹吸引子等经典混沌系统的特性，以及庞加莱截面法在识别周期轨道中的应用。我们引入了基于Lyapunov指数的系统敏感性分析，用以量化系统的混沌程度，并探讨了确定性系统中的随机性来源及其在工程实践中的处理方法。 第三章：多尺度建模与涌现现象 理解复杂系统必须学会跨越不同的空间和时间尺度进行观察和建模。本章聚焦于多尺度建模的框架，包括介尺度建模（Mesoscale Modeling）的策略。我们将详细分析宏观现象（如群体行为、相变）如何从微观相互作用中“涌现”出来。在建模方法上，本书将对比分子动力学模拟（MD）、蒙特卡洛方法（MC）与基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）的适用场景和局限性，并强调如何通过尺度耦合技术（如多尺度耦合算法）实现信息的有效传递。 第二部分：面向复杂系统的优化与控制 在准确描述系统后，挑战在于如何对其进行最优控制或设计。本部分将焦点集中于处理高维、非凸优化问题的先进算法。 第四章：启发式搜索与元启发式算法 传统优化方法在处理大型、非凸、多模态的复杂系统设计空间时效率低下。本章系统介绍了元启发式算法。我们将深入解析遗传算法（GA）的交叉与变异策略，模拟退火（SA）的降温曲线设计，以及粒子群优化（PSO）中的认知与社会学习机制。此外，我们还将探讨蚁群优化（ACO）在路径规划中的应用，并比较不同元启发式算法在收敛速度和解的质量之间的权衡。 第五章：强化学习与自适应控制 对于状态空间连续且环境动态变化的复杂系统，强化学习（RL）提供了强大的决策框架。本章将从马尔可夫决策过程（MDP）出发，详细讲解值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）。随后，我们将重点介绍深度强化学习（DRL）的前沿进展，包括深度Q网络（DQN）在离散控制中的应用，以及策略梯度方法（如REINFORCE、A2C/A3C）和演员-评论家（Actor-Critic）架构在连续动作空间控制中的优势。我们将展示如何利用这些技术实现对动态系统的实时、自适应最优控制。 第六章：分布式优化与协同计算 现代复杂系统往往是去中心化的，其优化需求也倾向于分布式。本章探讨了在不依赖中央协调器的情况下，多智能体系统如何达成一致性和最优解。我们将分析共识算法（Consensus Algorithms）的收敛条件，以及去中心化随机梯度下降（Decentralized SGD）在处理大规模数据和模型时的挑战与对策。针对网络中断或通信延迟，我们将介绍基于博弈论的鲁棒分布式优化方法，确保系统在部分失效情况下的性能稳定。 第三部分：应用案例与前沿交叉 本部分将理论和算法应用于具体领域，展示复杂系统方法论的实际威力。 第七章：大规模数据流的实时分析与决策 在处理物联网（IoT）和金融交易等产生海量、高速、有时间依赖性数据的场景中，决策必须是实时的。本章介绍如何将时间序列分析（如ARIMA模型的非线性扩展）与滑动窗口的流式机器学习模型相结合。重点是欠采样、增量学习和概念漂移（Concept Drift）的处理技术，确保模型在系统动态变化时仍能保持高准确率和低延迟。 第八章：复杂系统的因果推断与可解释性 现代人工智能模型（如深度神经网络）的“黑箱”特性在要求高可靠性的复杂系统中是不可接受的。本章转向因果关系建模，介绍 Judea Pearl 的因果图（Causal Graphs）和do-calculus。我们将探讨如何利用结构方程模型（SEM）来辨识系统中的因果路径，并介绍如 LIME 和 SHAP 值等模型解释性技术，帮助工程师和科学家理解复杂系统决策背后的驱动因素，从而建立可信赖的自动化系统。 第九章：人机共融系统中的认知建模 未来的复杂系统将越来越多地涉及人类参与者（如自动驾驶的驾驶员、医疗诊断团队）。本章将复杂系统理论应用于人机交互（HCI）领域。我们引入人类认知负荷模型和决策心理学框架，探讨如何构建反映人类局限性的预测模型。最终目标是设计出能够提供恰当辅助、增强而非干扰人类决策的交互界面和控制策略，实现真正的人机共融。 结语： 本书为读者提供了从理论构建到工程实现的完整路线图，旨在培养读者识别、量化和优化复杂系统的能力。掌握这些工具，将是应对未来科学和工程领域诸多重大挑战的关键。

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