Functional Assessment pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Chandler, Lynette K./ Dahlquist, Carol M.

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 80.00

装帧:

isbn号码:9780138126926

丛书系列:

图书标签:

• 功能评估
• 行为分析
• 特殊教育
• 心理学
• 教育评估
• 干预策略
• 行为问题
• 评估工具
• 临床心理学
• 应用行为分析

好的，这是一份关于一本名为《系统动力学：复杂性、建模与仿真》的图书简介，内容详尽，力求专业和深入，完全不涉及您提到的《Functional Assessment》。 --- 系统动力学：复杂性、建模与仿真 一本理解和驾驭动态系统的深度指南 图书概述 在当今世界，无论是自然生态系统、全球经济脉络、企业运营流程，还是复杂的社会治理结构，都展现出显著的非线性和时间延迟特性。理解这些系统如何随时间演变，识别其隐藏的反馈回路和结构性瓶颈，是进行有效决策和前瞻性规划的关键。《系统动力学：复杂性、建模与仿真》正是为寻求深刻洞察这些复杂动态系统的人士而作的权威指南。 本书不仅仅是一本介绍系统动力学（System Dynamics, SD）理论的教科书，更是一部结合了经典理论、前沿方法论和海量实战案例的综合性工具手册。它将引导读者从传统的静态思维模式中解放出来，转向动态、结构化的视角，学会如何使用数学模型来模拟、分析和干预现实世界的复杂问题。 核心价值与目标读者 核心价值： 本书的核心价值在于提供了一套完整的、可操作的框架，用于解构那些看似“无解”的复杂问题。通过系统动力学方法，读者将学会： 1. 识别隐蔽的结构： 揭示驱动系统行为的底层结构——尤其是那些由信息反馈回路和存量/流量关系构成的“看不见的杠杆”。 2. 洞察非直觉行为： 理解为什么政策干预往往产生意想不到的后果，以及为什么系统表现出振荡、失衡或指数增长等非线性特征。 3. 量化决策支持： 将定性的系统图转化为可计算的仿真模型，并利用模型结果进行严格的“如果-那么”情景分析和政策测试。 目标读者： 本书面向对复杂系统分析、长期规划和政策设计有浓厚兴趣的专业人士、研究人员和高年级学生： 企业战略家与运营管理者： 试图理解市场动态、供应链韧性、组织学习速度和创新扩散过程。 公共政策制定者与规划师： 关注城市化进程、资源可持续性、公共卫生危机响应和长期社会经济发展。 环境科学家与可持续发展专家： 致力于气候变化反馈、生态系统恢复力及资源消耗模型的构建。 工程与管理科学研究人员： 寻求先进建模技术，以增强其对复杂系统行为的理解。 内容深度剖析 本书内容结构严谨，从基础概念层层递进至高级应用，确保读者能够扎实掌握从概念构建到模型验证的每一个环节。 第一部分：系统思维与动态性基础 本部分奠定了系统动力学的哲学基础和基本要素。 超越线性思维： 探讨反馈（Feedback）作为复杂系统驱动力的核心地位，区分增强回路（Reinforcing Loops）与调节回路（Balancing Loops）。 存量与流量（Stocks and Flows）： 深入讲解存量（积累的量，如人口、库存、资本）与流量（变化率，如出生率、生产率、投资）之间的关系，这是SD模型的基石。引入了时间延迟（Time Delays）的概念及其对系统稳定性的毁灭性影响。 行为与结构： 强调“行为源于结构”，通过分析典型的系统行为模式（如指数增长、S形增长、振荡），反向推导出驱动这些行为的结构性原因。 第二部分：从概念到模型的桥梁 此部分专注于如何将现实世界的复杂问题转化为可操作的数学模型。 因果回路图（Causal Loop Diagrams, CLDs）： 学习如何利用CLDs进行定性分析，快速描绘问题域的相互关系和关键反馈结构。重点讲解了如何避免CLD中的常见误区，确保逻辑的一致性。 存量-流量图（Stock-and-Flow Diagrams, SFDs）： 这是SD建模的核心语言。本书详细阐述了符号规范、变量类型（辅助变量、参数、输入等）以及如何精确地表达微分方程的含义。读者将学习如何通过SFD直观地理解系统的动态行为。 参数估计与数据校准： 讨论了如何从有限的、有噪声的现实数据中合理地估计模型中的关键参数，以及模型校准（Calibration）和敏感性分析（Sensitivity Analysis）的方法论，以增强模型的可靠性。 第三部分：仿真、验证与政策测试 模型构建完成后，仿真和评估是验证其有效性和探索政策潜力的关键步骤。 仿真技术与软件应用： 介绍主流系统动力学建模软件的界面和功能（不限于某一特定工具），重点在于如何设置仿真时间步长、进行仿真运行，并可视化输出结果。 模型验证与确认（Verification and Validation）： 区分模型的“正确性”（Verification，模型是否正确地实现了其结构意图）和“有效性”（Validation，模型是否真实地代表了目标系统）。介绍结构检验、行为检验、参数界限检验等严格的验证程序。 政策干预与杠杆点识别： 学习如何利用仿真结果识别系统中的高影响力、低成本的“杠杆点”（Leverage Points）。本书通过大量案例展示，如何进行情景模拟，测试不同时间点、不同强度的政策干预效果，避免“治标不治本”的陷阱。 第四部分：前沿应用与跨学科整合 最后，本书将系统动力学的视角扩展到更广阔的领域，展示其在解决当代重大挑战中的潜力。 适应性管理与韧性分析： 探讨如何在动态不确定性中设计具有内在适应能力的管理策略，尤其是在气候变化和供应链中断等领域。 网络化系统建模： 探讨系统动力学与网络科学（如社会网络、技术扩散网络）的结合，以理解信息流和影响力在结构中的作用。 案例精选： 包含对能源转型路径、疾病传播动态、城市交通拥堵以及企业长期绩效衰退等经典问题的深度建模解析，展示了SD如何跨越学科界限，提供统一的分析框架。 写作风格与特色 本书的写作风格清晰、逻辑严密，避免了过于晦涩的数学推导，转而强调直觉的建立和结构的洞察力。 图形化教学： 大量使用结构图、行为轨迹图和公式框，将抽象概念具体化。 循序渐进的案例： 每一个新概念都配有简化的、易于理解的教学案例，然后逐步过渡到复杂的真实世界问题。 强调“建模心智”： 最终目标是培养读者一种“系统性的思维习惯”，使其在面对任何复杂问题时，都能自动地寻找反馈回路和时间依赖性，而非仅关注孤立的事件。 通过对《系统动力学：复杂性、建模与仿真》的学习，读者将获得一种强大的认知工具，能够穿越现象的迷雾，直抵驱动世界演变的深层结构，从而做出更具前瞻性和更少副作用的决策。

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