具体描述
本书是根据教育部组织实施的“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划“要求并在教学实践的基础上编写的。
全书采用标准化试题形式，按照有机化学教学内容分为十四章，最后有综合试题和详细的解题分析及答案。全书围绕有机化学的基本内容，突出重点，强调知识的灵活应用。多项选择的标准化试题形式使学生可以许多信息提示下进行思考和分析问题，能有效地减少对知识的死记硬背，从而加强了分析问题和思维能力的训练。引导学生积极思考以 利于学生智力的开发和能力的培养。
本书可作为高等学校学生学习有机化学时的辅助教材与复习参考书，可以供报考研究生的人员使用，由于有详细的解题分析及答案，所以特别适合自学。
复杂系统动力学导论 著者： 陆远 著 出版社： 科学文献出版社 出版日期： 2023年10月 --- 内容简介 本书旨在为初学者和希望深入理解复杂系统科学的科研人员，提供一套严谨而直观的理论框架与实用分析工具。《复杂系统动力学导论》超越了传统线性分析的局限，聚焦于非线性、涌现性、反馈机制在自然界、工程技术乃至社会科学中扮演的关键角色。全书结构清晰，从基础概念的铺陈到前沿模型的探讨，力求构建一个坚实的知识体系。 第一部分：基础概念与数学工具 本部分着重于建立分析复杂系统的数学基础。我们首先回顾了动力学系统的基本定义，包括相空间、轨迹、平衡点与极限环等核心要素。不同于侧重于静态结构的描述，本书强调系统随时间演化的“过程性”。 非线性动力学的基石： 详细阐述了为什么线性模型在描述真实世界的复杂现象时存在局限性，并引入了非线性方程组（常微分方程和偏微分方程）作为主要描述工具。特别关注了拓扑学在动力系统分析中的应用，如流、吸引子和敏感依赖性。 稳定性分析的深化： 除了传统的李雅普诺夫稳定性理论，本书引入了分岔理论的初步概念，解释了系统参数微小变化如何导致定性行为的剧烈转变。通过对一维和二维映射的分析，读者将掌握如何识别鞍点、结点、霍普夫分岔等关键结构。 遍历理论与统计力学基础： 复杂系统往往具有高度随机性。本章介绍了遍历性、混合性以及各种时间平均与集合平均之间的关系，为后续的随机过程建模奠定基础。 第二部分：混沌与湍流现象 混沌理论是复杂系统动力学的核心议题之一。本部分深入剖析了确定性系统中出现的不可预测性，以及这种“无序中的有序”的内在机制。 混沌的特征： 详细分析了对初值敏感依赖性（蝴蝶效应），并介绍了衡量混沌强度的关键指标——李雅普诺夫指数。通过洛伦兹吸引子等经典案例，直观展示了混沌系统的几何特征。 怪异吸引子与分形几何： 复杂系统的吸引子往往具有自相似结构。本章系统介绍了分形维度（如豪斯多夫维度和关联维度）的概念，并将其应用于描述湍流、海岸线等自然现象的复杂形态。 湍流的动力学视角： 针对流体力学中的经典难题，本书从动力系统和统计物理学的交叉角度，探讨了过渡到湍流的路径，包括兰道（Landau）的模式展开和鲁埃尔-特罗布（Ruelle-Takens）的混沌序列理论。 第三部分：自组织与涌现现象 复杂系统的迷人之处在于宏观层面的新颖特性——涌现性，它是无数简单组分相互作用的结果。 元胞自动机（CA）： 作为一个强大的建模工具，CA被用于模拟局部规则如何产生全局复杂模式。本书重点分析了康威的生命游戏以及Wolfram的分类系统，揭示了简单规则在计算能力上的潜力。 反应扩散系统： 关注空间结构如何在没有外部模板的情况下形成。通过Turing模式的经典模型（如斑点和条纹的形成），解释了自催化与抑制过程如何导致形态发生的生物学和化学意义。 耦合振荡器网络： 许多自然系统（如生物节律、电网同步）涉及大量相互连接的振荡单元。本章讨论了相位锁定、同步现象以及缺陷波的传播机制，并探讨了网络拓扑结构（如小世界、无标度网络）对同步效率的影响。 第四部分：网络科学与复杂性测量 现代复杂系统研究离不开对系统结构——网络的分析。本部分将动力学与网络结构相结合，探讨结构如何制约功能。 经典网络模型： 对Erdős–Rényi随机网络、小世界网络（Watts-Strogatz）和无标度网络（Barabási-Albert）进行了深入比较，并分析了它们在信息传播、鲁棒性等方面的差异。 网络动力学： 研究信息或疾病如何在网络上扩散。引入了SIS/SIR模型在网络上的推广，分析了级联失效和级联同步的可能性。 信息理论与复杂性度量： 探讨如何量化系统的复杂程度。介绍了信息熵、互信息以及有效复杂性（Effective Complexity）的概念，以区分随机噪声、简单周期性和真正的复杂结构。 第五部分：高级主题与前沿应用 本部分将视角扩展到更具挑战性的交叉学科领域，并对未来研究方向进行了展望。 非平衡态统计力学： 讨论了远离热力学平衡的系统的能流、熵产生和涨落定理，特别是Jarzynski等式和Crooks公式，这些是理解微观过程能量转换的关键。 多尺度建模与降维： 面对包含微观、介观和宏观尺度的系统，如何有效地进行跨尺度耦合与信息传递是关键。介绍了平均场理论的现代发展及其在多尺度模拟中的应用。 应用案例研究： 选取了如金融市场的突变（闪崩现象）、生态系统中的捕食者-猎物动态、以及神经元网络的集体行为等典型案例，展示如何运用前述理论工具进行实际分析和预测。 --- 本书特色： 严谨的数学推导与直观的物理图像相结合： 理论部分力求严密，同时配有大量的图示和仿真结果，帮助读者建立直观理解。 强调计算模拟： 提供了多种算法和软件（如MATLAB/Python的实现思路）指导，鼓励读者通过编程实践来验证理论结果。 跨学科视野： 理论构建充分借鉴了物理学、数学、计算机科学和工程学的前沿进展，确保内容的前瞻性。 本书适合高等院校物理、数学、工程、计算机科学及相关交叉学科的高年级本科生、研究生以及从事复杂系统研究的科研人员和工程师阅读。掌握本书内容，将为理解和解决当今世界面临的复杂挑战奠定坚实的基础。
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