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出版者:Wiley-Interscience

作者:Andrea Saltelli

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2008-03-07

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470059975

丛书系列:

图书标签:

• 英文原版
• 社会
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《现代物理学前沿：从量子纠缠到宇宙膨胀》 本书导言 在人类对自然界无尽的探索历程中，物理学始终站在知识前沿，不断地揭示着支配我们宇宙的基本规律。从亚原子粒子的奇诡行为到宏大星系的演化轨迹，物理学提供了一套严谨的数学框架来理解和预测自然现象。《现代物理学前沿：从量子纠缠到宇宙膨胀》旨在为读者勾勒出现代物理学的最新图景，聚焦于那些正在深刻改变我们世界观的前沿课题。本书并非对经典物理学的简单重复，而是深入探讨那些超越传统范畴、驱动科学进步的核心领域。 第一部分：量子世界的幽灵——超越经典直觉 本部分将彻底沉浸于量子力学的核心悖论与最新突破之中，展示物质在微观尺度上所展现出的反直觉特性。 第一章：量子纠缠与信息革命 量子纠缠，爱因斯坦称之为“幽灵般的超距作用”，是量子力学的基石之一。本章将详细剖析纠缠态的数学描述（如贝尔态），以及它如何从一个纯理论概念转变为下一代信息技术的驱动力。我们将探讨实验如何证实了贝尔不等式的违反，从而彻底排除了定域实在论的可能性。重点关注纠缠在量子计算中的应用潜力，包括量子比特（Qubit）的构建、叠加态的利用，以及量子门操作的逻辑基础。此外，本章还会触及量子隐形传态（Teleportation）的原理及其在安全通信中的初步应用前景。我们将梳理近年来在超导电路、离子阱等平台上实现高保真度纠缠态的最新进展。 第二章：量子场论与基本粒子 我们将超越非相对论量子力学的范畴，进入量子场论（QFT）的世界。QFT 将粒子视为场的激发态，是描述基本粒子相互作用的框架。本章将系统介绍标准模型的结构，包括夸克、轻子和规范玻色子（光子、W和Z玻色子、胶子）。我们将深入探讨希格斯机制，解释质量的起源，并分析费曼图在计算粒子散射截面中的实际应用。随后，我们将讨论标准模型之外的物理学线索，例如中微子振荡现象对标准模型完整性的挑战，以及寻找大统一理论（GUT）的理论努力。重点将放在强相互作用（QCD）的渐进自由特性和夸克禁闭现象的理解上。 第三部分：时空与引力的宏大叙事 本部分将目光投向宇宙学和引力理论的最高前沿，探讨爱因斯坦广义相对论的极限和当前宇宙学观测带来的未解之谜。 第三章：广义相对论的极端检验与黑洞物理 广义相对论描述了物质如何弯曲时空，从而产生引力。本章将回顾爱因斯坦场方程的物理意义，并聚焦于极端引力环境中的现象。我们将详尽分析黑洞的结构，包括事件视界、史瓦西半径和奇点。重点讨论黑洞的霍金辐射理论，探索量子效应如何在宏观引力背景下展现出来，以及信息悖论的最新进展。此外，本章将深入探讨引力波天文学的诞生，介绍 LIGO 和 Virgo 等探测器如何捕捉到双中子星并合和黑洞并合事件，这些观测如何为检验强场引力提供了前所未有的实验基础。 第四章：暗物质、暗能量与宇宙学模型 当前宇宙学面临两大核心挑战：暗物质和暗能量，它们构成了宇宙总质能的约95%。本章将全面梳理支持暗物质存在的动力学证据（如星系旋转曲线、引力透镜效应）。我们将探讨各类候选理论，从弱相互作用重粒子（WIMPs）到轴子，并介绍地面和太空实验（如直接和间接探测实验）的最新搜索结果。关于暗能量，本章将分析宇宙加速膨胀的观测证据（基于 Ia 型超新星数据），并对比当前主流的宇宙学模型（如 Lambda-CDM 模型）以及对暗能量本质的替代性解释（如修正引力理论）。对宇宙微波背景（CMB）的最新分析，特别是普朗克卫星的数据，如何约束了这些模型的参数空间，也将被详细阐述。 第三部分：超越标准模型的前瞻性探索 本部分将审视当前物理学尚未解决的重大理论问题，以及通往新物理学的潜在路径。 第五章：弦理论与圈量子引力 面对量子力学与广义相对论在普朗克尺度上的不相容性，物理学家们正在寻求一个“万有理论”。本章将介绍两大主要的候选理论：弦理论和圈量子引力（LQG）。弦理论认为基本单元是振动的弦，它自然地包含了引力子，并要求额外空间维度的存在。我们将探讨 M 理论的框架、对偶性概念以及其在解决量子引力问题上的潜力与挑战。圈量子引力则采取了不同的路径，它尝试对时空本身进行量子化，将其结构化为离散的“圈”。本章将比较这两种方法论的哲学基础和数学构建，探讨它们各自在描述早期宇宙或黑洞内部可能提供的洞见。 第六章：复杂性、涌现与信息物理学 现代物理学的趋势之一是将视角从还原论转向涌现现象。本章将探讨物理学中“复杂性”的量化问题。我们将讨论统计力学在处理多体系统中的局限性，以及信息论如何被引入物理学，例如利用熵和互信息来描述量子系统的复杂性或纠缠的结构。重点将放在凝聚态物理中的拓扑相变，这些相态的性质不依赖于具体的微观细节，而是由系统整体的拓扑性质决定。我们将讨论拓扑绝缘体和拓扑超导体，它们展示了物质如何以高度鲁棒性的方式表现出奇异的电子行为，预示着在材料科学和量子计算中新的应用前景。 结语：物理学的未来蓝图 本书最后将对当前物理学的研究方向进行总结和展望。从探索更高能级（例如寻找超对称粒子）到更精细的实验检验（例如检验洛伦兹不变性），《现代物理学前沿》勾勒出了一幅宏大而细致的科学蓝图。它表明，尽管人类在理解自然界方面取得了巨大成就，但最深刻的谜团——物质的本质、时空的起源、以及意识与物理实在的关系——依然悬而未决，等待着下一代理论和实验的突破。本书旨在激发读者对这些深刻问题的思考，认识到物理学不仅是一门知识体系，更是一种持续不断、永不满足的探索精神。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书为我打开了理解复杂系统不确定性的大门，让我对如何科学地评估模型具有了全新的认识。** 在我的科研生涯中，我处理过许多复杂的系统，例如金融市场模型、生物医学信号处理模型等等。在这些系统中，输入变量之间往往存在着复杂的非线性关系，而且参数空间巨大，传统的局部敏感性分析方法往往难以捕捉到这些关键的影响。这本书以一种非常系统且深入的方式，介绍了各种全局敏感性分析方法，并且重点强调了它们在处理高维、非线性系统中的优势。作者对Sobol指数的讲解非常透彻，我理解了它如何通过方差分解来量化参数的一阶、二阶以及更高阶的贡献，从而全面地评估参数的影响。书中还介绍了许多其他重要的GSA方法，例如Morris方法、Fast方法、Delta方法等，并且详细分析了它们各自的优缺点、计算效率以及适用范围。我尤其喜欢书中关于“参数筛选”（Parameter Screening）的讨论，它教导我们如何有效地从大量的输入参数中识别出对模型输出有显著影响的“关键参数”，这对于简化模型、降低计算成本具有重要的意义。我尝试着将书中介绍的LHS采样方法和Sobol指数分析结合起来，对我的一个股票价格预测模型进行了敏感性分析。结果显示，市场情绪、宏观经济指标等几个参数对股票价格的影响远超我的想象，而且它们之间存在显著的交互作用，这为我后续的模型构建和风险管理提供了重要的启示。这本书的作者显然是一位经验丰富的GSA专家，他能够将如此复杂的理论知识以如此清晰、易懂且富有实践指导意义的方式呈现出来，实属难得。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次思维的启迪。** 在我接触这本书之前，我对“敏感性分析”的理解还比较片面，认为它只是为了找到模型中最重要的几个参数。然而，这本书让我意识到，全局敏感性分析的意义远不止于此，它关乎我们如何更全面、更深刻地理解复杂系统的行为，以及如何在不确定性环境中做出更明智的决策。作者从哲学层面探讨了“什么是敏感性”，并将其与模型的“可解释性”和“鲁棒性”联系起来，这让我耳目一新。书中对不同GSA方法的分类和比较非常细致，从理论基础到计算实现，都进行了深入的剖析。我尤其喜欢书中关于“分层敏感性分析”（Hierarchical Sensitivity Analysis）的介绍，它能够帮助我们识别出不同层次的参数影响，从而更精细地理解系统的运行机制。书中还提供了一些非常有用的可视化技术，例如，利用“热力图”（heatmap）来展示参数之间的交互作用，或者利用“多项式混沌展开”（Polynomial Chaos Expansion, PCE）来构建代理模型并进行敏感性分析，这些都极大地提升了我对复杂模型结果的理解能力。我尝试着将书中提到的方法应用到我正在研究的一个气候模型中，结果显示，一些之前被忽视的次要参数，在全局范围内竟然对模型输出产生了显著的影响，这完全颠覆了我之前的认知，也为我后续的模型优化提供了新的思路。这本书的作者显然是一位在GSA领域有着深厚造诣的学者，他能够将如此复杂的知识体系以如此清晰、严谨且富有启发性的方式呈现出来，实属难得。

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**这本《Global Sensitivity Analysis》绝对是我近期读过的最令人印象深刻的技术书籍之一。** 作为一名在复杂系统建模领域摸索多年的研究者，我一直对如何理解模型输出对输入参数的敏感性感到困惑。过去，我主要依赖于一些简化的单参数改变（one-at-a-time, OAT）方法，这些方法虽然直观，但往往无法捕捉到参数之间相互作用带来的非线性影响。当我翻开《Global Sensitivity Analysis》，我立刻意识到我找到了我一直在寻找的宝藏。书中对各种全局敏感性分析（GSA）方法的介绍，从经典的Sobol指数，到更现代的Morris方法，再到基于机器学习的方法，都进行了深入且系统性的阐述。我特别欣赏作者在解释这些方法时所采用的清晰逻辑和丰富的图示，例如，作者通过一个生动的生态系统模型案例，生动地展示了如何利用Sobol指数区分哪些参数对模型预测具有主导性影响，哪些参数的影响相对较小，以及如何量化参数之间的交互作用。这种层层递进的讲解方式，让我能够逐步理解这些高阶统计方法的内在机制，而不是仅仅停留在公式的表面。更重要的是，书中不仅理论阐述到位，还提供了实际操作的指导。作者详细介绍了如何使用MATLAB、R和Python等主流科学计算语言实现这些GSA方法，并提供了可复现的代码示例。这对于像我这样既需要理论理解又需要实践应用的研究者来说，简直是福音。我尝试着将书中的方法应用到我自己的一个气候变化模型中，结果令人惊喜，我发现了一些我之前从未意识到的关键参数，它们的微小变化就能引发模型预测的剧烈波动。这为我后续的模型优化和减小不确定性指明了方向。总而言之，如果你是一名模型开发者、数据科学家，或者任何需要深入理解复杂系统行为的领域工作者，《Global Sensitivity Analysis》都将是你案头不可或缺的参考书。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书，在我看来，不仅仅是一本技术指南，更是一次对“理解”本身的一次深刻探索。** 在我开始接触这本书之前，我对“敏感性”的理解还停留在比较表面的层面，认为它仅仅是关于“哪些输入变量对模型输出影响最大”。然而，这本书让我意识到，全局敏感性分析的意义远不止于此，它关乎我们如何更全面、更深刻地理解复杂系统的运作机制，以及如何在不确定性环境中做出更科学、更有效的决策。作者从理论基础出发，系统地介绍了各种全局敏感性分析方法，并且深入剖析了它们背后的数学原理和统计学思想。我特别喜欢书中关于“不确定性传播”（Uncertainty Propagation）的讨论，它让我理解了输入参数的不确定性是如何通过模型传递并最终影响模型输出的不确定性的，而GSA正是量化和管理这种不确定性的关键工具。书中对Sobol指数的讲解非常透彻，我理解了它不仅仅是一个量化指标，更是一个能够揭示参数之间复杂的交互作用的有力工具。书中还提供了大量关于如何选择合适的GSA方法、如何设计采样方案、如何解释分析结果等方面的实用建议。我尝试着将书中介绍的“准蒙特卡罗方法”（Quasi-Monte Carlo Methods）应用到我正在研究的一个药物动力学模型中，结果显示，几个关键的药物代谢参数的不确定性，对模型预测的血药浓度变化产生了显著的影响，而且这种影响具有非线性特征，这为我后续的临床试验设计提供了重要的参考。这本书的作者显然是一位在GSA领域有着深厚造诣的学者，他能够将如此复杂的知识体系以如此清晰、严谨且富有启发性的方式呈现出来，实属难得。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书的深度和广度是我之前难以想象的。** 在我开始阅读之前，我对“全局敏感性分析”这个概念还停留在比较模糊的认识层面，认为它无非就是比局部敏感性分析更全面一些。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者以一种非常严谨且富有洞察力的方式，系统地梳理了GSA的发展历程，从早期的理论基础到最新的研究进展，几乎涵盖了所有重要的方面。我特别被书中关于“什么是真正的全局性”的讨论所吸引，它深入探讨了如何在一个多模态、非线性、参数空间广阔的系统中，有效地捕捉到所有输入变量的联合影响。书中对各种GSA方法的分类和比较也非常有条理，例如，作者将方法分为基于指标的（如Sobol指数、Morris方法）和基于模型的（如拉丁超立方抽样配合回归模型）等等，并且详细分析了它们各自的优缺点、适用范围以及计算成本。我印象最深刻的是关于Sobol指数的讲解，它不仅仅给出了计算公式，更重要的是解释了Sobol指数背后的数学原理，以及它如何通过方差分解来量化参数的一阶、二阶及更高阶的贡献。书中还提供了一些非常有用的可视化技巧，帮助我们理解高维参数空间中的敏感性分布，例如，作者展示了如何利用平行坐标图、散点图矩阵等工具来直观地展示参数之间的交互作用。这本书的另一个亮点是其对实际应用的强调。书中引用了大量来自不同领域的案例研究，涵盖了环境科学、工程学、经济学、生物学等等，展示了GSA在解决现实问题中的强大力量。例如，在解释能源系统模型时，作者详细说明了如何利用GSA识别出影响能源效率的关键技术参数，这为政策制定者提供了重要的决策依据。这本书的作者显然拥有深厚的理论功底和丰富的实践经验，将如此复杂的知识体系以如此清晰、易懂的方式呈现出来，实属不易。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书的出现，对于我这类需要处理复杂、不确定性系统建模的从业者来说，无疑是一份宝贵的财富。** 在我过去的工作中，我经常会面临这样的挑战：模型输出的结果存在很大的不确定性，而我却很难 pinpoint 出是哪些输入变量的变动导致了这种不确定性。局部敏感性分析方法往往只能提供有限的信息，一旦模型表现出明显的非线性或参数之间的强交互作用，这些方法就显得力不从心了。这本书以一种非常系统且深入的方式，介绍了各种全局敏感性分析方法，并且重点强调了它们在实际应用中的价值。作者对不同GSA方法的分类和比较非常详尽，例如，他详细分析了基于方差分解的方法（如Sobol指数）、基于回归分析的方法（如FFT方法）以及基于抽样的方法（如Latin Hypercube Sampling）等，并且深入探讨了它们各自的优缺点、计算效率和适用范围。我特别欣赏书中关于“交互作用”（Interaction Effects）的讨论，它让我理解了参数之间是如何相互影响并共同作用于模型输出的，而这恰恰是局部敏感性分析方法所难以捕捉的。书中还提供了一些非常实用的可视化技术，例如，利用“帕累托图”（Pareto chart）来展示参数的一阶敏感性，或者利用“散点图矩阵”（scatterplot matrix）来可视化参数之间的关系，这些都极大地提升了我对模型行为的理解能力。我尝试着将书中介绍的Morris方法应用到我正在研究的一个无人机飞行控制模型中，结果显示，几个之前被我忽略的执行器参数，在这个全局分析中却显示出了惊人的影响力，这为我后续的控制器设计提供了重要的指导。这本书的作者显然是一位在GSA领域有着深厚造诣的专家，他能够将如此复杂的知识体系以如此清晰、易懂且富有实践指导意义的方式呈现出来，实属难得。

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**作为一名从事工业界模拟工作的工程师，我一直致力于提升我们模型的预测精度和可靠性，而《Global Sensitivity Analysis》这本书为我提供了亟需的理论和实践指导。** 在我们的工作中，我们经常需要对复杂的工程系统进行仿真，例如航空发动机、汽车传动系统等。这些系统的性能往往受到众多参数的影响，例如材料属性、几何尺寸、操作条件等等。而这些参数本身就存在制造公差、测量误差等不确定性。过去，我们通常采用“试凑法”或者简单的局部敏感性分析来优化参数，但这种方法效率低下，而且往往无法捕捉到参数之间的复杂交互作用。这本书的出现，为我们打开了新的大门。作者以一种非常系统和全面地方式，介绍了各种全局敏感性分析方法，并且重点强调了它们在解决实际工程问题中的应用。我特别喜欢书中关于“参数空间探索”的部分，它教导我们如何有效地在高维参数空间中进行采样，以及如何利用这些采样点来估计不同参数对模型输出的影响。书中关于拉丁超立方抽样（LHS）和准蒙特卡罗方法的介绍，以及它们在GSA中的应用，让我对如何高效地进行参数扫描有了更深刻的认识。此外，书中还提供了大量关于如何解释GSA结果的指导，例如如何利用回归分析、主成分分析等技术来可视化和理解高维参数空间中的敏感性分布。我尝试着将书中的方法应用到我们公司的一个涡轮叶片热障涂层模型中，结果令人振奋。我们成功地识别出几个关键的材料参数，它们的微小变化就能导致叶片表面温度的巨大波动，这为我们改进涂层设计提供了明确的方向。这本书的作者显然拥有丰富的工业界经验，将复杂的技术概念以如此清晰、实用的方式呈现出来，对于我们这些需要解决实际工程问题的工程师来说，具有极高的参考价值。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书为我提供了理解和应对复杂系统不确定性的强大工具和方法论。** 在我之前的工作中，我经常会遇到这样的困境：我建立的模型能够比较好地拟合历史数据，但在预测未来或不同条件下时，其表现却不尽如人意，而且很难确定是哪个环节出了问题。这本书通过详细阐述各种全局敏感性分析技术，为我揭示了问题的根源所在。作者以一种非常系统且严谨的方式，介绍了各种GSA方法，并且强调了它们在处理多维、非线性、黑箱模型时的优势。我尤其欣赏书中关于“参数重要性排序”（Parameter Ranking）和“灵敏度图”（Sensitivity Plots）的讲解，它让我能够清晰地识别出对模型输出影响最大的输入参数，以及参数之间可能存在的交互作用。书中对Sobol指数的阐释非常深刻，我理解了它如何通过将模型输出的总方差分解为不同参数（及其组合）的贡献，从而全面评估参数的影响力。我尝试着将书中介绍的“拉丁超立方抽样”（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法和“FFT方法”（Fourier Amplitude Sensitivity Test）结合起来，对我的一个电网潮流模型进行了敏感性分析。结果显示，几个重要的输电线路参数的不确定性，对电网的稳定运行有着显著的影响，而且这种影响在不同负荷条件下表现出差异。这为我后续的电网风险评估和规划提供了重要的科学依据。这本书的作者是一位杰出的GSA专家，他能够将如此复杂的理论知识以如此清晰、易懂且富有实践指导意义的方式呈现出来，对于需要处理复杂系统建模的读者来说，是一本不可多得的宝藏。

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**自从我开始深入研究我的复杂模拟模型以来，我就一直在寻找一本能够真正帮助我理解模型行为的指南，而《Global Sensitivity Analysis》恰好填补了这一空白。** 在我之前的研究中，我常常会遇到这样的情况：模型输出的结果与我的预期不符，但却很难 pinpoint 出是哪个或哪些输入参数导致的。局部敏感性分析方法往往只能提供局部的信息，一旦模型表现出显著的非线性或参数之间的强交互作用，这些方法就显得捉襟见肘了。这本书的出现，让我看到了全新的视角。作者从最基础的定义出发，循序渐进地介绍了全局敏感性分析的核心思想，即如何在整个输入参数空间范围内评估输入变量对模型输出的影响。书中对不同GSA方法的介绍，尤其是关于Monte Carlo方法和准Monte Carlo方法的对比，以及它们在实际应用中的权衡，让我受益匪浅。我特别喜欢书中关于Morris方法的部分，它是一种非常高效的筛选方法，能够快速识别出对模型输出有显著影响的参数，而且计算成本相对较低。作者通过一个非常具象的例子，展示了如何利用Morris方法来识别一个复杂材料力学模型的关键参数，这种直观的展示方式让我立刻理解了方法的精髓。更重要的是，这本书并没有止步于理论介绍，而是提供了非常详细的实践指导。书中包含了大量关于如何选择合适的GSA方法、如何设计采样方案、如何解释分析结果等方面的建议。作者还推荐了一些非常实用的开源工具和库，让我能够快速地将这些方法应用到自己的研究中。我尝试着使用书中的建议对我的一个空气污染扩散模型进行了敏感性分析，结果让我大吃一惊，之前我认为不太重要的几个参数，在这个全局分析中却显示出了惊人的影响力，这彻底改变了我对模型参数重要性的认知。这本书的价值不仅仅在于它传授了知识，更在于它激发了我对模型理解的新思路。

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**《Global Sensitivity Analysis》这本书给我带来的最大收获，莫过于它如何系统地阐释了“不确定性”在模型评估中的核心地位。** 在许多科学和工程领域，模型往往被看作是描述现实世界的“精确”工具，但实际情况远非如此。模型的输入参数本身就存在不确定性，模型的结构也可能存在简化或假设，这些都可能导致模型输出存在偏差。这本书非常清晰地揭示了，进行全局敏感性分析是量化和管理这些不确定性的关键步骤。作者不仅仅是罗列了各种GSA方法，更重要的是，他深入分析了这些方法背后的数学和统计学原理，以及它们如何有效地处理多维、非线性的参数空间。我尤其欣赏书中关于“可靠性”（Reliability）和“鲁棒性”（Robustness）的讨论，以及GSA如何帮助我们在这两个方面进行改进。例如，在解释一个水文模型时，作者展示了如何利用GSA来识别哪些降雨量、蒸发量等输入参数的不确定性对河流流量预测的影响最大，从而为数据收集和模型改进提供优先级。书中对Sobol指数的讲解非常透彻，让我理解了它不仅仅是一个数值，更是一个衡量参数贡献度的强大工具。作者还探讨了不同GSA方法的计算效率和适用性，这对于处理大规模、高维的模型来说至关重要。书中提供的案例研究非常丰富，涵盖了从物理系统到社会经济系统的各种应用，让我看到了GSA的普适性和强大生命力。例如，在药物研发领域，GSA被用来识别哪些基因或蛋白质的变异对药物疗效的影响最大，这为精准医疗提供了重要支持。这本书的语言风格非常专业，但又不失清晰和易懂，即使对于初学者来说，也能够逐步掌握其中的精髓。

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这是sensitivity analysis入门的非常好的一本书。介绍得很系统，给了很多例子和应用的场景来帮助理解。考虑到是给初学者用的，书里没有深究各个方法的细节，对不是统计专业的同学是福音。 书里主要讲的是variance-based sensitivity analysis。主要的好处就是model-less，并且对simulator的linearity没有要求。 另外，作者常常在书里引用自己的文章。虽然他是这方面的大牛，但是还是感觉怪怪的。。。

评分☆☆☆☆☆

这是sensitivity analysis入门的非常好的一本书。介绍得很系统，给了很多例子和应用的场景来帮助理解。考虑到是给初学者用的，书里没有深究各个方法的细节，对不是统计专业的同学是福音。 书里主要讲的是variance-based sensitivity analysis。主要的好处就是model-less，并且对simulator的linearity没有要求。 另外，作者常常在书里引用自己的文章。虽然他是这方面的大牛，但是还是感觉怪怪的。。。

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这是sensitivity analysis入门的非常好的一本书。介绍得很系统，给了很多例子和应用的场景来帮助理解。考虑到是给初学者用的，书里没有深究各个方法的细节，对不是统计专业的同学是福音。 书里主要讲的是variance-based sensitivity analysis。主要的好处就是model-less，并且对simulator的linearity没有要求。 另外，作者常常在书里引用自己的文章。虽然他是这方面的大牛，但是还是感觉怪怪的。。。

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看得好烦

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