随机学习与优化

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出版者:
作者:曹希仁
出品人:
页数:425
译者:陈曦
出版时间:2011-2
价格:49.00元
装帧:
isbn号码:9787302242925
丛书系列:信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列
图书标签:
  • 随机学习与优化
  • 数学
  • 优化
  • 运筹学
  • Markov
  • Dynamic_Programming
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  • 数值优化
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具体描述

随机学习与优化在现代工程、社会、金融问题中具有广泛的应用。《随机学习与优化:基于灵敏度的方法》以一个统一的框架,涵盖了离散事件动态系统的摄动分析、马尔可大决策过程、强化学习、辨识和自适应控制等学习和优化的不同学科;并利用基于性能差分公式的简单方法介绍马尔可夫决策过程理论,通过该方法能求得以长期平均代价为准则的n阶偏差优化策略以及无折扣的Blackwell优化策略。《随机学习与优化:基于灵敏度的方法》还包含有最近发展出来的基于事件的优化方法,它为利用系统的特性来克服或减轻维数灾的研究开辟了个新方向。《随机学习与优化:基于灵敏度的方法》强调以样本路径的构造为基础的物理解释,物理上的直观认识可以为完善已有的优化方法提供新思路。

为帮助读者理解掌握书中的内容,《随机学习与优化:基于灵敏度的方法》提供r大量的示例和丰富的习题。

《随机学习与优化:基于灵敏度的方法》适合作为相关专业的研究生教材,学生可从一门课程中学到原本属于多个不同学科的内容。《随机学习与优化:基于灵敏度的方法》有助于促进学习和优化领域中各学科之间的合作,对该领域的研究人员也大有裨益。

好的,以下是一本名为《复杂系统中的非线性动力学与演化博弈》的图书简介,全方位、详尽地阐述其核心内容,确保不提及《随机学习与优化》的任何信息,旨在呈现专业且深入的学术著作风格。 --- 《复杂系统中的非线性动力学与演化博弈》图书简介 导言:穿越混沌的边界 在当代科学前沿,复杂性已成为理解自然界、社会结构乃至技术系统的核心挑战。从宏观的生态系统演替到微观的神经元网络脉冲,从金融市场的波动到社会群体行为的涌现,我们观察到的现象往往是非线性的、对初始条件极其敏感的、并展现出显著的远距离关联性。这种复杂性,其深层驱动力隐藏在非线性动力学和演化博弈的精妙交织之中。 《复杂系统中的非线性动力学与演化博弈》旨在构建一个跨学科的理论框架,系统性地探讨如何运用先进的数学工具和计算模型,揭示复杂系统中隐藏的秩序、模式的生成与演化规律。本书不仅回顾了经典动力学系统的基础理论,更聚焦于前沿的、具有高度实践意义的非线性分析技术,特别是将这些技术融入到涉及个体间相互作用和策略选择的博弈论框架中。 本书的目标读者群体是高年级本科生、研究生、博士后研究人员,以及在物理学、生物学、经济学、控制论、计算机科学和环境科学等领域从事复杂性研究的专业人士。我们力求在保持理论严谨性的同时,提供清晰的数学推导和丰富的案例分析,使读者能够掌握将抽象概念转化为可操作模型的技能。 第一部分:非线性动力学的基石与前沿 本部分奠定了理解复杂系统的数学基础,重点在于如何从微观的微分方程或映射中推导出宏观的、集体性的行为。 第1章:从线性到非线性的范式转变 本章首先回顾了线性系统在描述稳定性和响应方面的局限性,随后引入非线性系统的核心特征:自激振荡、分岔(Bifurcation)和混沌(Chaos)。通过对简单的常微分方程组(如洛伦兹系统、罗森布拉特系统)的深入分析,展示了参数微小变化如何导致系统行为的定性突变。详细讨论了相空间分析(Phase Space Analysis)的基本工具,如不变流形和李雅普诺夫指数(Lyapunov Exponents)在量化系统敏感性和不可预测性中的作用。 第2章:分岔理论与结构稳定性 分岔是复杂系统从一种状态过渡到另一种状态的关键机制。本章系统梳理了经典的分岔类型,包括鞍结分岔、超临界/次临界霍普夫分岔以及滞后现象(Hysteresis)。特别关注了滞后现象在生态系统可持续性评估中的影响,并引入了拟临界(Near-critical)现象的渐近分析方法。引入了结构稳定性理论,讨论了系统对外部微扰的抵抗能力及其临界点(Critical Points)的特征。 第3章:混沌动力学与时间序列重构 混沌系统的研究侧重于如何从观测到的、往往是低维度的、带噪声的实验数据中恢复其内在的动力学结构。本章详述了时间延迟重构技术(如Takens’ Embedding Theorem),并详细阐述了如何利用此技术计算关联维数(Correlation Dimension)和信息熵(Information Entropy)等非线性不变量,用以度量系统的有效自由度及其复杂度。对于具有随机输入的系统,引入了随机共振(Stochastic Resonance)的概念,探讨噪声如何在特定条件下反而增强信号检测的能力。 第二部分:演化博弈的策略空间构建 复杂系统的演化往往是基于个体之间基于相对效用(Fitness)的策略选择与互动。本部分将动力学工具应用于群体选择过程。 第4章:演化博弈论基础与复制动力学 本章引入了基础的演化博弈模型,区别于经典纳什均衡,演化博弈关注策略频率随时间的变化,而非个体理性。核心内容集中于复制动力学(Replicator Dynamics)方程及其性质,包括演化稳定策略(ESS)的定义和识别。探讨了有限种群效应(Finite Population Effects)如何影响纯策略和混合策略的稳定性。 第5章:空间异质性与场论方法 现实世界的复杂系统几乎都具有空间结构。本章研究了空间演化博弈,即策略不仅受邻居策略影响,还依赖于地理或网络结构。引入了扩散项,构建了偏微分方程形式的演化方程。重点分析了空间结构如何促进或抑制特定策略的共存,讨论了空间锁定(Spatial Lock-in)现象,并首次将非线性动力学的空间模式形成(Pattern Formation)工具应用于演化博弈的解空间。 第6章:网络拓扑与策略传播 在基于网络的系统中,信息或策略的传播效率高度依赖于底层网络的拓扑结构(如无标度网络、小世界网络)。本章深入分析了不同网络结构对策略演化轨迹的影响,如中心性(Centrality)在策略采纳中的作用。引入了邻居耦合动力学系统,研究在耦合强度变化时,群体内策略异质性如何从完全同步或完全随机过渡到复杂的集群行为。 第三部分:动力学与博弈的耦合:复杂涌现现象 本部分是全书的核心,致力于整合前两部分的理论工具,解析两大核心复杂现象:同步与多稳态。 第7章:自组织同步与耦合混沌 本章聚焦于大量非线性振子在相互作用下自发形成有序状态——同步现象。系统地介绍了从菲利普斯-斯蒂文斯模型到库拉托夫模型的演进,并详细分析了在真实网络拓扑下,系统如何从完全失同步状态过渡到完全同步或群集同步(Partial Synchronization)状态。探讨了延迟耦合(Time Delay)对同步阈值和稳定性的微妙影响,特别是在生物节律和电网稳定性中的应用。 第8章:多稳态、迟滞与系统韧性 耦合动力学系统常表现出对初始条件的敏感性,即存在多个吸引子(Attractors)。本章结合演化博弈的视角,分析了系统在不同稳定状态(如两种对立的社会规范或两种生态平衡态)之间的切换机制。通过引入演化路径依赖性,解释了为什么历史和先前的干预措施会决定系统最终落入哪个稳态。重点研究了突变(Tipping Points)的早期预警信号(Early Warning Signals),如慢速动力学(Slowing Down)和持续性增加(Variance Increase)。 第9章:宏观-微观反馈机制的模拟与控制 最后,本章将理论应用于实际的复杂系统控制问题。讨论了如何在保持系统一定程度的鲁棒性(韧性)的同时,引导其向期望的宏观状态演化。引入了反馈控制理论与演化博弈的结合,如如何设计最优的外部干预策略,使其能克服个体局部利益驱动下的次优选择,实现全局目标。案例涵盖了资源分配的动态博弈以及气候变化适应策略的演化路径优化。 结语与展望 《复杂系统中的非线性动力学与演化博弈》提供了一套完整的、面向实践的分析工具箱。我们相信,对非线性动力学深度和演化博弈广度的交叉理解,是未来解决跨学科复杂性难题的关键所在。本书的后续研究方向将集中于高维随机微分博弈的精确求解、以及将量子信息理论引入演化博弈的探索。 ---

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用户评价

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,封面采用了一种非常现代的哑光质感,搭配上简洁有力的字体排版,立刻就能感受到作者对内容呈现的用心。我拿到手的时候,首先被它拿在手里的分量吸引了,厚实的感觉预示着内容的扎实和丰富。内页的纸张质量也相当不错,印刷清晰,字里行间留白恰到好处,阅读起来丝毫没有视觉疲劳感。尤其是章节的划分和目录的逻辑结构设计得非常清晰,让人很容易就能定位到自己感兴趣的部分,这一点对于工具书或者专业书籍来说至关重要。作者在章节开头似乎还加入了一些引人思考的小引言,虽然我还没有深入阅读具体内容,但这些引言已经成功地勾起了我对后续章节的好奇心,感觉作者在尝试用一种更具亲和力的方式来引导读者进入复杂的主题。整体来说,这本书从视觉到触觉都传达出一种专业、严谨又不失设计感的态度,让人在拿起它的时候就充满了阅读的期待。

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这本书的语言风格透露着一种久经沙场的沉稳和自信。作者在行文过程中,很少使用过于华丽或故作高深的辞藻,而是倾向于用最精确、最简练的词汇来表达复杂的逻辑关系。这种“技术上的克制美学”使得全书的阅读节奏非常紧凑,几乎没有废话。然而,这种精准并不意味着晦涩。在处理那些需要精确定义的术语时,作者总能巧妙地插入一个简短的、用通俗语言概括的脚注或者侧栏注释,这就像是给那些容易迷失的读者准备的“安全绳”。更让我欣赏的是,作者在讨论争议性观点时,会非常公正地列举正反双方的论据,然后才给出自己的倾向性结论,这种开放和审慎的态度,体现了作者深厚的学术素养。读起来,感觉不像是在被灌输知识,而更像是在与一位经验丰富的导师进行一场高质量的、不间断的知识碰撞。

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这本书的开篇叙事手法非常独特,它没有直接抛出枯燥的理论公式,而是选择了一种类似于“旁观者日记”的视角切入,仿佛是作者在记录自己探索某个未知领域的全过程。这种叙事方式极大地降低了初学者的阅读门槛,使得原本可能显得高深莫测的概念,通过一个个生动的案例和作者的“心路历程”被巧妙地软化了。我注意到,作者在讲解一些核心算法的思想起源时,会引用大量的历史背景和哲学思辨,这让内容不再是冷冰冰的数学堆砌,而是充满了人文学科的温度和深度。特别是第一章关于“决策困境”的讨论,作者用了一个非常贴近日常生活的例子来阐述复杂系统的脆弱性,这个例子设计得极其巧妙,让我立刻理解了问题的本质,而不是陷在细节中迷失方向。这种叙事上的匠心独运,无疑会让很多对技术心存畏惧的读者感到如释重负,也为这本书增添了极强的可读性和吸引力。

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关于这本书的实用性评估,我必须指出它在跨学科应用方面的潜力。虽然我只粗略翻阅了中间章节的标题,但可以看出作者有意地将理论框架与多个前沿应用领域进行了无缝对接。例如,书中似乎对某些高级优化方法在资源调度和供应链管理中的实战部署做了深入探讨,而不是停留在理论证明的层面。我特别留意到一个图表,它对比了不同模型在处理高维稀疏数据时的性能衰减曲线,这个图表的设计非常直观有力,数据点的标记和坐标轴的标注都体现了极高的专业水准。这本书似乎不仅仅是告诉我们“是什么”,更重要的是“如何做”以及“为什么这样处理比别的方法更优越”。这种注重实操性和对比分析的写作风格,对于希望将所学知识快速转化为实际生产力的工程师和研究人员来说,简直是如获至宝,它提供了一种可复现的思维路径。

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从排版细节来看,这本书对于细节的关注程度令人印象深刻。特别是对于公式的排布,采用了非常现代的数学排版系统,符号、上下标的对齐都达到了近乎完美的标准,这极大地提升了阅读体验,避免了过去某些技术书籍中公式看起来杂乱无章的问题。而且,书中似乎大量使用了颜色编码来区分不同层次的概念,比如,重要的定理可能用粗体和蓝色标出,而辅助性的推导步骤则使用浅灰色的小字体,这种视觉上的层次感有助于读者的大脑有条不紊地处理信息流。此外,书中每隔一定篇幅就会穿插一些简短的“思考题”或“扩展阅读建议”,这些小小的提示,仿佛在不断地提醒读者,学习是一个主动构建知识体系的过程,而不是被动的接受。这种对阅读体验和学习路径的细致考量,使得这本书在众多同类出版物中脱颖而出,成为了一本真正意义上的“良心制作”。

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中文翻译有不少错误的地方,建议读英文原版。

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