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出版者:

作者:王恒

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2008-3

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787122020444

丛书系列:

图书标签:

• 1111
• 金属加工
• 润滑液
• 冷却液
• 切削液
• 磨削液
• 金属切削
• 工业润滑
• 机械制造
• 材料科学
• 表面工程

好的，这是一本关于复杂系统建模与仿真、专注于跨学科应用的图书简介。 --- 书名：《复杂系统动力学：跨学科建模、仿真与优化前沿》 导言 在当今科技与工业领域，我们面对的问题日益复杂化，它们往往涉及多变量、非线性和动态反馈的系统。从气候变化、生态系统演变到城市交通网络、供应链管理，再到金融市场的波动和生物细胞的调控，这些系统都展现出超越简单线性叠加的复杂特性。传统的分析方法往往难以捕捉这些系统的内在机理和未来趋势。 《复杂系统动力学：跨学科建模、仿真与优化前沿》正是在这一背景下应运而生。本书致力于为研究人员、工程师、数据科学家以及政策制定者提供一套系统化、前沿的工具箱，用以理解、模拟和管理复杂系统的行为。本书的核心思想是将不同学科的理论——如非线性动力学、网络科学、概率论和计算数学——融为一体，构建出能够反映真实世界复杂性的综合性模型。 第一部分：复杂系统理论基础与建模范式 本书首先奠定了理解复杂系统的理论基石。我们超越了还原论的视角，强调涌现（Emergence）现象的考察。 第一章：复杂系统的定义、特征与哲学基础 本章深入探讨了复杂系统的核心特征，包括自组织、适应性、反馈回路和临界性。我们将讨论系统边界的确定、层次结构的分析，并引入“涌现”概念在不同领域的应用案例，例如蚁群的觅食行为或神经网络的集体智能。 第二章：系统动力学建模的深化与扩展 系统动力学（System Dynamics, SD）是理解时间演化过程的有力工具。本章详细介绍了从经典流图到现代控制理论在SD中的融合。重点讲解了如何处理系统中的时滞效应、饱和非线性和多重反馈结构。我们还将引入事件驱动的仿真方法，以精确捕捉系统状态的突变点。 第三章：基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM被誉为研究社会、经济和生态系统中个体交互行为的“虚拟实验室”。本章详细介绍了如何设计具有异质性（Heterogeneity）和局部交互规则的“主体”。内容涵盖主体间通信协议的建立、空间结构的嵌入（如基于地理信息系统的网络构建）以及如何从微观个体行为中导出宏观系统模式。 第四章：网络科学在复杂系统中的应用 网络是描述复杂系统连接结构的基本语言。本章聚焦于如何将物理系统或信息流抽象为网络结构。内容包括：无标度网络（Scale-Free Networks）、小世界网络（Small-World Networks）的特征分析、网络鲁棒性（Robustness）与脆弱性（Vulnerability）评估，以及动态网络（Dynamic Networks）中的信息传播模型。 第二部分：高级仿真技术与计算方法 理论模型必须辅以强大的计算工具才能转化为可验证的预测。第二部分侧重于现代计算仿真技术的实现。 第五章：高精度数值求解器与并行计算 对于包含大量微分方程或离散事件的复杂模型，传统的求解器往往效率低下。本章深入探讨了自适应时间步长控制算法、随机微分方程（SDEs）的欧拉-丸山法，以及如何利用GPU和分布式计算平台实现模型的并行加速，尤其是在处理大规模ABM仿真时的优化策略。 第六章：不确定性量化与敏感性分析 真实世界的复杂系统总是伴随着参数和结构的不确定性。本章系统介绍了蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）、概率加权集成方法（Weighted Ensemble Path Methods）在量化模型输出不确定性中的应用。同时，详细阐述了Sobol指数法等高级敏感性分析技术，用以识别模型中起关键作用的输入变量。 第七章：混合建模方法（Hybrid Modeling） 现实世界往往是连续过程与离散事件交织的。本章专门探讨了如何集成连续的微分方程模型（如SD或物理模型）与离散的事件驱动模型（如ABM或排队论模型）。我们将介绍耦合仿真框架的设计原则，确保不同尺度和机制的模型间能够平滑、一致地进行信息交换。 第三部分：模型校准、验证与应用案例 一个有效的复杂系统模型必须经过严格的校准和验证，才能投入实际应用。第三部分关注模型的实践环节与前沿应用。 第八章：模型校准与数据驱动的优化 如何利用有限的历史观测数据来确定模型的数百个参数是一个巨大挑战。本章重点介绍贝叶斯校准方法（Bayesian Calibration），特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在参数空间探索中的应用。同时，涵盖了模型结构辨识和模型简化（Model Reduction）技术。 第九章：模型验证与可信度评估 验证（Verification）关注模型是否正确地实现了数学描述，而验证（Validation）关注模型是否准确地描述了现实世界。本章详细阐述了极端条件测试、多目标验证，以及如何通过构建“数字孪生”来提高模型的长期预测可信度。 第十章：复杂系统优化与控制策略设计 在理解了系统的动力学后，目标是如何干预和控制系统达到期望状态。本章聚焦于鲁棒优化、预测控制（MPC）在复杂系统中的应用，特别是针对具有强非线性和延迟的系统。我们将探讨多目标优化算法，如NSGA-II，用于在冲突的系统目标间寻找帕累托前沿解。 第十一章：前沿应用案例研究 本章通过详实的案例展示本书理论的综合应用： 1. 城市韧性分析：利用混合ABM-SD模型模拟极端天气事件对城市基础设施网络的级联失效。 2. 生物网络调控：使用随机动力学模型分析基因调控网络中的噪声对细胞命运决定的影响。 3. 大规模经济系统模拟：构建包含异质性行为主体的宏观经济模型，测试不同货币政策的长期效应。 结语 《复杂系统动力学：跨学科建模、仿真与优化前沿》旨在打破学科壁垒，提供一个统一的框架来应对21世纪最紧迫的技术和社会挑战。本书不仅是理论的汇编，更是实践的指南，鼓励读者将抽象的数学工具应用于改造和优化我们所处的复杂世界。阅读本书后，您将具备构建高保真、高鲁棒性复杂系统模型的关键能力。

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