Grid Computing for Bioinformatics and Computational Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Talbi, El-ghazali (EDT)/ Zomaya, Albert Y. (EDT)

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2007-12

价格:1512.00元

装帧:

isbn号码:9780471784098

丛书系列:

图书标签:

• Grid Computing
• Bioinformatics
• Computational Biology
• Distributed Computing
• Parallel Computing
• High-Performance Computing
• Data Analysis
• Algorithms
• Life Sciences
• Systems Biology

复杂系统建模与仿真前沿进展 一本面向计算科学、工程学及生命科学研究者的深度综述与技术指南 本书聚焦于复杂系统建模与仿真领域近年来取得的突破性进展，旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的技术框架和前沿视角。我们深入探讨了如何将跨学科的理论基础与最新的高性能计算范式相结合，以有效应对生物医学、环境科学、材料科学以及社会经济系统等领域中涌现出的高维度、非线性、时变特性的挑战。 第一部分：复杂系统理论基础与新范式 本部分首先系统回顾了经典动力学系统、统计物理学和信息论在描述复杂现象中的核心作用，并着重引入了当前驱动领域发展的几个关键新范式。 第1章：非线性动力学与涌现现象的量化 详细分析了复杂系统中自组织、相变和混沌等核心非线性现象的数学刻画方法。内容涵盖了超循环理论、反应扩散方程在模式形成中的应用，以及对低维吸引子的拓扑分析。重点讨论了如何利用高阶统计量（如累积量、互信息熵）来量化和区分不同类型的系统涌现行为，而非仅仅依赖于简单的平均场理论。我们提供了对延迟微分方程模型在神经科学和生态学中应用的新见解，特别是关于延迟如何诱发复杂振荡和时空模式的详细案例分析。 第2章：网络科学与复杂结构互连 超越传统的简单图论描述，本章深入研究了异质网络、多层网络和动态网络的结构拓扑及其功能意义。详细阐述了小世界效应、无标度律的严格数学推导及其在真实系统中的局限性。我们重点探讨了基于信息论的网络中心性度量（如基于随机游走的可达性）以及如何识别网络中的模块化结构（如模块化优化算法与谱聚类方法的比较）。针对生物系统，如蛋白质相互作用网络（PPI）和基因调控网络（GRN），我们展示了如何利用网络嵌入技术（如DeepWalk、Node2Vec）来学习低维表示，从而更好地预测功能模块和潜在的调控枢纽。 第3章：信息论与复杂性度量 本章将信息论工具箱应用于复杂系统的分析。核心内容包括对有效信息存储（Effective Complexity）、释放熵（Outward Entropy）以及复杂性-熵关系（Complexity-Entropy plane）的严格定义和计算方法。我们探讨了如何使用近似熵（Approximate Entropy, ApEn）和样本熵（Sample Entropy, SampEn）来区分确定性混沌与随机噪声，并将其应用于生理信号（如心电图、脑电图）的复杂度评估。此外，本书详细介绍了基于算法信息论的柯尔莫哥洛夫复杂度的理论边界，以及在实践中如何利用Kolmogorov-Chaitin复杂度（如Lempel-Ziv复杂度）来量化时间序列的不可压缩性。 第二部分：高性能计算与仿真技术 本部分关注如何利用现代计算架构，从多核CPU到大规模GPU集群，以突破当前模型仿真和数据处理的性能瓶颈。 第4章：并行计算模型与大规模数值求解 详细阐述了适用于复杂系统仿真的主要并行计算范式：共享内存（OpenMP）、消息传递（MPI）以及混合并行编程。本书特别强调了针对偏微分方程（PDEs）求解器的并行化策略，如域分解法（Domain Decomposition Methods）和多重网格法（Multigrid Methods）在多尺度模型中的高效实现。对于粒子模拟，我们深入分析了空间分解技术（如八叉树/四叉树结构）在动态负载平衡方面的优化，并给出了在百万级甚至十亿级粒子系统中的实际性能案例。 第5章：GPU加速与异构计算 本章是关于如何利用图形处理器（GPU）的并行处理能力加速科学计算的核心指南。我们聚焦于CUDA/OpenCL编程模型，并详细解析了如何将经典算法（如矩阵乘法、快速傅里叶变换、有限元分析中的稀疏矩阵运算）映射到GPU核心上以实现最大吞吐量。内容涵盖了内存层次结构管理（如共享内存、全局内存的优化访问模式）、线程束（Warp）调度效率的考量，以及如何使用例如Thrust库进行高性能抽象编程。针对涉及大量随机数生成的蒙特卡洛模拟，我们展示了如何设计并行化的伪随机数生成器以避免同步瓶颈。 第6章：随机过程模拟与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 本章重点介绍如何在计算上精确采样复杂的概率分布。我们对Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样以及Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 进行了深入的算法剖析。对于高维或具有多峰分布的复杂系统后验分布，本书详细讨论了先进的MCMC变体，如平行温度MCMC（Parallel Tempering）和序列重要性采样（Sequential Importance Resampling, SIR）。我们提供了在分子动力学模拟中，如何结合Metropolis算法进行能级采样的具体代码实现和性能分析。 第三部分：数据驱动的建模与发现 本部分探讨了如何融合先进的机器学习技术与传统的基于机制的建模，以解决数据稀疏或模型结构未知的问题。 第7章：物理信息神经网络（PINNs）与混合建模 PINNs作为一种新兴范式，允许我们将系统的先验物理知识（如守恒定律、本构关系）直接编码到神经网络的损失函数中，从而在数据量有限的情况下实现高精度的模型求解和参数估计。本章详细介绍了如何构建包含微分算子项的损失函数，并讨论了PINNs在求解非线性扩散问题、反问题（Inverse Problems）中的优势与局限性。此外，还探讨了如何将稀疏数据驱动的组件与传统确定性模型进行耦合，形成稳健的混合建模框架。 第8章：降维技术与本征动力学提取 面对高维模型产生的海量状态数据，本章提供了提取系统“本征动力学”的关键降维工具。除了经典的主成分分析（PCA），我们重点介绍了非线性降维技术，如扩散映射（Diffusion Maps）和拓扑数据分析（TDA）中的持续同调（Persistent Homology）。特别是TDA的应用，帮助研究者识别数据集中内在的“拓扑特征”（如环、洞），这些特征往往对应于系统中的关键振荡或稳定流形。 第9章：因果推断与动态系统识别 本章超越了简单的相关性分析，专注于识别复杂系统中变量间的动态因果关系。详细介绍了基于信息流的格兰杰因果检验（Granger Causality）的现代扩展（如非线性版本的ARIMA模型），以及基于动态贝叶斯网络（DBN）的结构学习算法。对于时间延迟系统，我们展示了如何利用信息论指标（如互信息）来构建时滞图，并结合计算机搜索算法来推断潜在的驱动方程结构，从而实现从观测数据到机制模型的半自动反演。 本书通过丰富的理论推导、详尽的算法描述以及面向实践的计算案例，为跨领域的科研人员提供了一个坚实的工具箱，用以理解和预测那些在当今世界占据核心地位的复杂系统行为。

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