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出版者:Continuum

作者:M. A. K. Halliday

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2005-02-28

价格:USD 192.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780826458728

丛书系列:

图书标签:

计算科学
数量研究
计算方法
数学建模
数据分析
科学计算
算法
模拟
统计分析
优化

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具体描述

This is a deeply impressive book by a prominent linguist. As always, Professor Halliday's contributions are pervasively readable and stimulating. Jan Svartvik, Emeritus Professor, Lund University, Sweden. Throughout his career Professor Halliday has continued to address the issue of the application of linguistic scholarship to Computational and Quantitative Studies. The sixth volume in the collected works of Professor M. A. K. Halliday includes works that span the last five decades, covering developments in machine translation and corpus linguistics. The principles and methods outlined in these papers remain as relevant today as when they were first published, continuing to point the way forward in an endeavour where success depends more on advancing our knowledge of language than machines.

《计算与量化研究》这本著作，如同一扇开启知识宝库的门扉，深入浅出地探讨了现代科学与工程领域中至关重要的计算方法和量化分析技术。本书并非泛泛而谈，而是聚焦于那些支撑我们理解复杂世界、驱动技术革新以及做出明智决策的核心理念与实用工具。在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，如何从海量信息中提炼有价值的洞见，成为一项严峻的挑战。《计算与量化研究》正是为了应对这一挑战而生，它系统地梳理了从基础概念到前沿应用的计算与量化研究的全貌。本书的精髓在于其严谨的学术逻辑和清晰的阐述风格，旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并提供可操作的实践指导。本书的开篇，对计算科学的基石进行了详尽的阐述。它深入剖析了算法设计的原理，包括如何设计高效的算法以应对大规模数据的处理需求。读者将在此了解渐进分析、时间复杂度与空间复杂度等关键概念，并学习如何运用它们来评估算法的性能。从排序算法到图算法，再到动态规划等经典问题解决策略，本书都提供了深入的剖析和详实的案例研究，帮助读者理解不同算法的适用场景和优缺点。此外，对于并行计算和分布式计算的初步介绍，也为读者打开了理解现代高性能计算的窗口，为解决更复杂的问题奠定了基础。量化研究的核心在于数学工具的应用，本书对此给予了极大的重视。它系统地回顾并扩展了统计学和概率论在量化研究中的应用。从基本的概率分布、统计推断，到回归分析、方差分析等，本书都进行了详尽的讲解，并配以丰富的实际例子，使抽象的数学概念变得生动易懂。特别值得一提的是，本书对于统计建模的深入探讨，它不仅仅是介绍模型本身，更侧重于如何根据实际问题选择合适的模型，如何进行模型的构建、验证和优化。读者将学习到如何识别数据中的模式，如何量化不确定性，以及如何利用这些知识进行预测和决策。在量化研究的框架下，本书也着墨于数据挖掘和机器学习的原理。它从基础的监督学习和无监督学习入手，介绍了诸如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类算法（如K-Means）等常用算法。本书在讲解算法的同时，也强调了特征工程的重要性，即如何从原始数据中提取出对模型训练最有价值的特征，以及如何处理缺失值、异常值等数据质量问题。此外，对于模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）的详细介绍，也帮助读者客观地评价模型的性能。对于更高级的算法，如神经网络和深度学习，本书也进行了初步的介绍，为读者后续深入学习打下基础。除了算法和模型，本书还探讨了模拟方法在量化研究中的重要性。蒙特卡洛模拟作为一种强大的数值计算方法，在本书中得到了详细的介绍。读者将学习到如何利用随机抽样来解决那些难以用解析方法直接求解的问题，例如金融风险评估、物理系统建模、工程设计优化等。本书通过具体的例子，展示了蒙特卡洛方法在估算复杂概率、优化参数以及探索参数空间方面的强大能力。本书的另一大亮点在于其对科学计算软件和编程语言的实际应用指导。为了让读者能够真正地将理论付诸实践，本书会介绍一些常用的科学计算语言，如Python（及其在数据科学领域的强大库，如NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn等）或R语言，并提供相应的代码示例和实践练习。这些实践部分的设计，旨在帮助读者掌握如何利用这些工具进行数据清洗、数据可视化、模型实现以及结果分析。通过实际操作，读者能够更深刻地理解理论知识，并培养独立解决实际问题的能力。《计算与量化研究》并非仅限于理论探讨，它更注重将计算与量化方法应用于解决现实世界的复杂问题。本书收录了多个跨学科的应用案例，涵盖了从金融工程、生物信息学、社会科学到环境科学等多个领域。例如，在金融领域，本书会介绍如何利用量化模型进行资产定价、投资组合优化以及风险管理；在生物信息学中，会探讨如何利用计算方法分析基因序列、预测蛋白质结构；在社会科学中，会展示如何利用量化分析来理解和预测社会行为模式。这些案例研究不仅展示了计算与量化研究的广泛应用前景，也为读者提供了解决类似问题的思路和方法。本书在章节安排上，力求循序渐进，由浅入深。从基础概念的引入，到核心理论的讲解，再到前沿技术的探索，以及最终的应用实践，整个过程都经过精心的设计，以确保读者能够逐步掌握复杂的知识体系。对于初学者，本书提供了扎实的入门基础；对于有一定基础的研究者，本书则提供了更深入的视角和更前沿的知识。此外，本书还关注了计算与量化研究中的伦理和社会影响问题。在数据驱动的时代，数据隐私、算法偏见以及技术的可解释性等问题日益凸显。本书在探讨这些问题时，鼓励读者以负责任的态度进行研究，并思考技术发展对社会带来的潜在影响。总而言之，《计算与量化研究》是一部集理论深度、实践指导和应用广度于一体的力作。它不仅为读者提供了理解和掌握现代科学与工程领域核心计算和量化技术的坚实基础，更激发了读者运用这些工具解决实际问题的热情和能力。无论您是希望深入理解数据驱动的决策过程，还是渴望掌握前沿的计算方法，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。它将引领您穿越复杂的数据迷雾，解锁科学与工程的无限可能。