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出版者:

作者:Orna, Liz

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2009-9

价格:$ 45.18

装帧:

isbn号码:9780335221424

丛书系列:

图书标签:

信息管理
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知识管理

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具体描述

"It's ...an excellent piece of work which will help anyone who is prepared to learnabout the most effective manner of organising and presenting information". Roy Johnson 2009Mantex Information Design "...this is one of the best handbooks on how to manage continuously the handling of informationthroughout the whole process of formulating initial hypothesis towards the endproduct - the dissertation..." Simonas Daukantas Vilnius Information Research August 2009 "This is a very engaging book on research that, unusually, covers the neglected but strategically important information and knowledge aspects of the research process, including writing, designing and dissemination. It is also unusual in that the authorstalk personally to the reader (lots of practical advice offered), and for the 'real conversations' it furnishes from practising and recent researchers. It makes a verywelcome change from those stereotypical research methods books that seem only ever to tell you what you already knew in a remote, formalistic and repetitive fashion. By contrast this book is fresh, interesting, fills a real gap in the research literature and the authors' passion for quality research is there for everyone to see." Professor David Nicholas, Director, School of Library, Archive and Information Studies, and UCL Centre for Publishing, University College London. "I was delighted when I discovered this treasury of useful advice and insight, and I recommend it to my research students. The book is based on interviews with real research students (who are quoted at length), so it offers the solidarity of a shared experience, not just a lecture. The authors understand the difficulties that students face as they try to organize their thoughts, their time, and the inevitable mountain of data and references. They demonstrate the power of diagramming and clear typography in their own writing and their graphic techniques are powerful ways to organize the processes of thinking and writing. The resulting clarity will also delight supervisors and examiners." Rob Waller, Professor of Information Design, Department of Typography and Graphic Communication, University of Reading. You can't do research of any kind without doing two things: 1 Finding and organizing relevant information 2 Transforming it into the end product on which your research will be judged and rewarded (or not!) Yet realistic and detailed guidance on these vital activities is in short supply. The authors' unique design approach shows how the two are related and how they can support each other throughout research. New features in this completely rewritten and re-designed edition include: Stories from the experience of researchers Typographical page layout templates for each part of a dissertation 'Tips, time-savers and troubleshooting' for dissertation writers

好的，这是一本名为《前沿计算科学：理论与实践》的图书简介，完全不涉及您提到的《Managing Information for Research》的内容。 --- 图书名称：《前沿计算科学：理论与实践》作者： [此处填写作者姓名或团队] 出版社： [此处填写出版社名称] ISBN： [此处填写ISBN] --- 前言：计算范式的演进与新纪元的开启在信息技术飞速发展的今天，计算科学已不再仅仅是计算机科学的一个分支，而是渗透到物理学、生物学、社会学乃至艺术创作等各个领域的底层驱动力。从量子霸权到超大规模并行处理，从深度学习的爆发到复杂系统的模拟，计算科学正以前所未有的速度重塑着人类理解世界和改造世界的方式。《前沿计算科学：理论与实践》正是为了迎接这一计算新纪元而编写的综合性著作。本书并非对现有计算技术的简单罗列或操作手册的汇编，而是一部深刻剖析当代计算科学核心理论框架、关键算法结构以及前沿应用场景的学术专著。我们旨在为高等院校的计算机科学、应用数学、物理学以及工程学领域的师生、研究人员以及资深工程师提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，理解驱动下一代计算系统的核心理念。全书共分为五个主要部分，内容涵盖了从基础的计算复杂性理论到尖端的量子信息处理，再到面向大规模数据流的分布式架构。我们的目标是构建一座理论深度与工程实践之间的坚固桥梁，确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“为什么”以及“如何做”。 --- 第一部分：计算基础的再审视与扩展（Complexity Revisited and Extended）本部分着重于巩固读者对经典计算复杂性理论的掌握，并将其扩展到更具挑战性的计算模型中。我们认为，任何前沿研究都必须建立在对计算极限的清晰认知之上。第一章：计算模型的多样性与局限本章深入探讨了图灵机模型在处理非标准计算问题时的局限性。我们详细分析了随机计算模型（如BPP、RP）与确定性模型的性能差异，并引入了交互式证明系统（IP=PSPACE）的理论基础，展示了证明复杂性与计算复杂性之间的深刻联系。重点讨论了在线计算（Online Computation）模型，该模型关注资源受限下的决策制定，是构建高效实时系统的理论基石。第二章：可证明安全性的数论基础在密码学日益重要的背景下，本章回归到计算复杂性的数论根源。内容涵盖了格密码学（Lattice-Based Cryptography）的数学结构，特别是Shortest Vector Problem (SVP) 和 Learning With Errors (LWE) 问题的困难性假设。我们详细推导了后量子密码学中用于构建陷门单向函数的数论工具，并对比了基于椭圆曲线和基于同源（Isogeny-Based）密码系统的安全性权衡。第三章：大规模并行性的理论挑战现代高性能计算的核心在于如何有效利用数百万个处理单元。本章讨论了P-Completeness理论在并行算法设计中的应用，解释了为何某些问题（如图的连通性问题）在并行模型（如NC类）中本质上难以加速。随后，我们探讨了D-PRAM模型，并分析了同步与异步并行计算中存在的仲裁与负载均衡的理论瓶颈。 --- 第二部分：深度学习的底层架构与优化（Underpinnings of Deep Architectures）本部分聚焦于当前人工智能革命的核心——深度神经网络，但视角将超越简单的应用层面，深入到其背后的数学优化与结构设计。第四章：高效反向传播与梯度流分析反向传播（Backpropagation）是训练神经网络的基石，但当网络深度增加时，梯度消失/爆炸问题依然严峻。本章采用微分几何的视角分析了激活函数（如ReLU、Swish）对局部梯度流的影响，并详细阐述了残差连接（Residual Connections）和批标准化（Batch Normalization）在稳定高维流形上的优化路径中的作用。我们还对比了SGD、AdamW等优化器在高曲率损失景观中的收敛特性。第五章：生成模型与变分推理的概率基础本章侧重于理解生成模型（如GANs和VAEs）的概率建模本质。我们深入解析了切线空间（Tangent Space）在GANs训练中的作用，并详述了切线空间流（Tangent Flow）方法如何改善生成样本的质量。对于变分自编码器（VAEs），本章重点分析了重参数化技巧（Reparameterization Trick）背后的随机微分方程（SDE）解释，以及如何通过更精细的证据下界（ELBO）估计来提升模型的表征能力。第六章：神经架构搜索（NAS）的组合优化神经架构搜索正在从蛮力搜索转向智能设计。本章将NAS视为一个复杂的组合优化问题。我们分析了基于梯度的NAS（如DARTS）中的超网络概念，并探讨了强化学习在搜索离散架构空间时的探索-利用困境。此外，本章还引入了超网络剪枝和权重共享策略，以解决搜索空间爆炸的问题。 --- 第三部分：高性能计算与异构系统（HPC and Heterogeneous Systems）现代计算的性能瓶颈已从单核速度转移到内存墙和互联延迟。本部分专注于如何设计和编程能充分利用大规模异构硬件的系统。第七章：内存层次结构与数据布局优化本章深入探讨了CPU、GPU以及新型存储技术（如HBM、CXL）之间的带宽和延迟差异。我们详细介绍了数据局部性（Data Locality）的量化指标，并展示了如何通过缓存感知（Cache-Aware）的算法重排（如Tiling和Loop Fusion）来最大化L1/L2缓存的命中率。对于稀疏数据结构，本章分析了CSR、COO等格式在不同计算模式下的性能表现。第八章：GPU计算模型与CUDA/OpenCL编程范式本章专注于GPU编程的底层机制。我们解析了CUDA的SM（Streaming Multiprocessor）、Warp和Thread Block结构，强调了同步（Synchronization）机制的成本。重点内容包括全局内存、共享内存和Constant Memory的有效利用策略，并详细对比了GPU上原子操作与全局同步的性能影响。第九章：大规模分布式计算的容错与一致性处理PB级数据的挑战在于如何应对硬件故障。本章分析了Paxos和Raft等一致性协议在分布式状态管理中的应用，并探讨了向量时钟在检测因果关系和实现无锁（Lock-Free）数据结构中的潜力。对于容错，我们详细介绍了Erasure Coding在Hadoop和Spark生态系统中提供高可用性的数学原理。 --- 第四部分：量子计算的理论前沿（Frontiers in Quantum Computation）本部分是本书最具前瞻性的部分，它将量子力学的原理转化为可执行的计算模型，并探讨了实现量子优越性的路径。第十章：量子信息与纠错码本章从量子比特（Qubit）的数学描述（狄拉克符号）开始，引入了量子门操作的酉矩阵表示。核心内容是量子纠错码（QEC），特别是表面码（Surface Code）的拓扑结构，用于对抗环境噪声。我们详细解释了逻辑量子比特的编码与解码过程，这是构建容错量子计算机的关键。第十一章：量子算法的设计与分析本章不再满足于Shor和Grover算法的表面理解。我们深入分析了量子相位估计算法（QPE）在求解本征值问题中的应用，并探讨了变分量子本征求解器（VQE）作为混合量子-经典算法在当前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备上的可行性。第十二章：量子模拟与物理系统建模量子计算机最直接的应用在于模拟其他量子系统。本章探讨了Trotterization方法在模拟费米子系统哈密顿量中的误差来源。我们还分析了量子蒙特卡洛方法与传统蒙特卡洛方法的根本区别，以及量子涨落对复杂材料性质预测的潜在加速。 --- 第五部分：跨域计算：生物与复杂系统（Cross-Domain Computation: Biology and Complex Systems）计算科学的终极目标是解决现实世界中最棘手的难题。本部分展示了计算工具在生命科学和宏观复杂系统中的前沿应用。第十三章：高通量生物数据处理与图谱构建基因组学产生了海量序列数据，对计算提出了严格要求。本章重点介绍序列比对算法（如BLAST的优化版本）中的哈希和过滤技术，以及基因调控网络的重建问题，该问题被建模为高维布尔网络或动态因果模型。第十四章：复杂适应系统（CAS）的建模与仿真社会现象、金融市场和生态系统均属于复杂适应系统。本章使用基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）范式来模拟宏观行为。我们探讨了如何将异构性（Heterogeneity）和非线性反馈引入ABM中，并使用随机过程来分析系统演化的时间尺度。第十五章：计算时代的决策理论与博弈论在多智能体系统中，决策的制定与优化是核心。本章分析了纳什均衡的计算复杂性，并引入了进化博弈论来理解系统中策略的演化路径。我们还探讨了在信息不完全和延迟反馈下的鲁棒优化方法，以确保在系统不可预测性下的最优策略。 --- 结语：通往下一个计算前沿的路线图《前沿计算科学：理论与实践》力求提供一个全面且具有前瞻性的蓝图。我们相信，未来的重大突破将发生在计算理论的深层理解、新型计算范式的工程化，以及计算工具与自然科学的深度融合之中。本书提供的知识体系，将助力读者成为驱动下一代计算革命的中坚力量。 ---