Discretization of Processes

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出版者:Springer
作者:Jean Jacod
出品人:
页数:612
译者:
出版时间:2011-10-23
价格:GBP 90.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9783642241260
丛书系列:
图书标签:
  • Stochastics
  • 随机过程
  • 数学
  • Probability
  • Mathematics
  • 随机
  • 金融数学
  • 计算机科学
  • 离散化
  • 过程
  • 数值方法
  • 科学计算
  • 数学建模
  • 优化
  • 控制系统
  • 工程应用
  • 算法
  • 计算机科学
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具体描述

In applications, and especially in mathematical finance, random time-dependent events are often modeled as stochastic processes. Assumptions are made about the structure of such processes, and serious researchers will want to justify those assumptions through the use of data. As statisticians are wont to say, "In God we trust; all others must bring data." This book establishes the theory of how to go about estimating not just scalar parameters about a proposed model, but also the underlying structure of the model itself. Classic statistical tools are used: the law of large numbers, and the central limit theorem. Researchers have recently developed creative and original methods to use these tools in sophisticated (but highly technical) ways to reveal new details about the underlying structure. For the first time in book form, the authors present these latest techniques, based on research from the last 10 years. They include new findings. This book will be of special interest to researchers, combining the theory of mathematical finance with its investigation using market data, and it will also prove to be useful in a broad range of applications, such as to mathematical biology, chemical engineering, and physics.

《多尺度模拟:理解复杂系统的桥梁》 内容简介: 在当今科学研究与工程实践日益精细化的浪潮中,我们所面临的许多系统,无论是微观粒子世界的物理规律,还是宏观社会的复杂动态,都呈现出多尺度的特性。从量子力学的基本粒子相互作用,到生物体内分子机器的协同工作,再到气候变化对全球生态系统的影响,这些现象的发生和演变都横跨着数量级迥异的时间和空间尺度。传统的研究方法往往受限于计算能力和理论框架,难以同时捕捉和描述这些尺度上的关键信息,从而导致对复杂系统的理解出现偏差或片面性。 《多尺度模拟:理解复杂系统桥梁》正是为了应对这一挑战而生的。本书并非对特定学科的某个技术细节进行深入剖析,而是致力于构建一个通用的理论框架和方法论,用以连接不同尺度上的信息,并在此基础上进行有效的数值模拟。我们认识到,理解一个系统,必须能够洞察其在不同观察视角下的行为。例如,要理解一块材料的宏观力学性能,就不能忽视其内部晶格结构、原子间相互作用的微观机制;要模拟药物在人体内的扩散过程,就就需要考虑分子层面的渗透和反应。 本书的核心在于“多尺度模拟”这一概念。它强调的是通过一系列相互关联的计算模型,从最低的原子、分子尺度,到介观的团簇、细胞尺度,直至宏观的连续介质尺度,逐步推进模拟,从而实现对整个系统行为的全面刻画。这一过程并非简单的模型叠加,而是需要精心设计信息传递的接口和降维/升维的策略。例如,在从微观向宏观的传递过程中,我们需要从大量的原子级计算结果中提取出有效的宏观参数,如弹性模量、粘度等,这些参数随后将被用于宏观模型的计算。反之,从宏观模型得到的平均场信息,也可以用来指导微观模拟的边界条件或初始状态。 本书内容涵盖了多尺度模拟领域内的几大关键支柱: 理论基础与建模策略: 我们将深入探讨不同尺度下物理现象的描述方法,包括量子力学方法(如密度泛函理论),分子动力学模拟,介观模型(如格子玻尔兹曼方法、相场模型),以及连续介质力学模型。更重要的是,本书将重点阐述如何识别和选择合适的模型来描述特定尺度下的行为,以及如何处理不同模型之间的信息耦合和反馈。 耦合方法与界面处理: 实现多尺度模拟的关键在于有效地连接不同尺度的模型。本书将详细介绍各种耦合策略,包括但不限于: 原子-连续介质耦合: 如何利用微观模拟(如分子动力学)计算小范围内材料的应力-应变关系,并将其嵌入到宏观连续介质模型中。 介观-连续介质耦合: 如何利用介观方法模拟流体或材料的非连续特性,并将其平均行为用于宏观模型。 守恒性与一致性: 讨论在信息传递过程中如何保证能量、质量、动量等守恒性,以及不同模型之间计算结果的物理一致性。 数值算法与实现技术: 本书将介绍支撑多尺度模拟的各类数值算法,例如有限元法(FEM)、有限差分法(FDM)、有限体积法(FVM)以及它们在多尺度模拟中的优化与扩展。同时,我们将探讨如何利用并行计算、高性能计算(HPC)以及先进的网格技术(如自适应网格加密)来加速模拟过程,应对海量数据的处理需求。 典型应用案例与前沿研究: 为了使理论更加具象化,本书将选取一系列跨学科的应用领域进行深入剖析。这些案例将展示多尺度模拟如何在材料科学(如纳米材料的力学行为、多相材料的损伤演化)、生物工程(如药物输运、细胞力学)、化学工程(如催化反应、流体混合)、环境科学(如水文地质模拟、大气扩散)等领域发挥核心作用。同时,我们也将展望多尺度模拟在人工智能、机器学习等新兴领域的融合发展。 《多尺度模拟:理解复杂系统桥梁》适合于对复杂系统进行跨尺度分析和模拟的科研人员、工程师、博士后研究员以及高年级本科生。无论您是想在材料设计、药物研发、环境治理还是基础物理研究领域寻求突破,本书都将为您提供一套坚实的理论基础和实用的方法论工具,帮助您跨越尺度的鸿沟,更深刻地理解和预测复杂系统的行为,从而加速科学发现和技术创新。本书强调的是一种思维方式和解决问题的范式,它教会您如何整合来自不同层面的信息,构建出更加全面、准确的系统模型。

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读后感

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用户评价

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这本书带给我的最深感受是那种“冷峻的优雅”。它的语言朴实无华,极少使用修饰性的词汇,完全服务于信息的传递和逻辑的构建。你不会在里面找到那种鼓舞人心的励志话语,也没有迎合大众兴趣的案例分析,它纯粹是一份对研究对象本质的冷静剖析。我感觉作者是一位极其自律的研究者,他似乎将所有精力都投注到了理论的精炼和证明的完善上。这种风格使得这本书具有极高的参考价值,尤其适合那些需要深入研究特定模型或准备进行原创性工作的专业人士。它就像一把精密的刻刀,细致入微地雕刻着复杂的概念,不留一丝冗余。虽然阅读过程需要极大的耐心和专注力,但当你最终能够清晰地理解书中所描绘的那个抽象世界时,那种智力上的震撼是难以言喻的,它让你对“严谨”二字有了更深刻的体会。

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这本书的理论深度和广度令人印象深刻,它仿佛是一部百科全书式的综述,将某个特定领域内的多个分支知识点进行了宏大的梳理与整合。我尤其欣赏作者在构建知识体系时所展现出的那种宏观视野,他似乎能看到不同理论模型之间的内在联系和相互作用。每当我觉得自己掌握了一个章节的精髓时,接下来的内容总能以一种出乎意料的方式将其与另一个看似无关的概念连接起来,这种“柳暗花明又一村”的结构设计,极大地拓宽了我的思维边界。这本书的语言风格非常学术化,用词精准到近乎苛刻,这对于需要进行精确表述的读者来说是巨大的福音,但对于初学者来说,门槛无疑设置得很高。它不是一本用来“消遣”的书籍,更像是需要反复咀嚼、时常回溯的参考工具书。我发现自己不得不准备一本笔记本,专门用来记录那些关键的定义和作者提出的论证框架,否则很容易在庞杂的细节中迷失方向。

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这本书的装帧设计着实吸引人,封面的排版简洁而富有现代感,那种深沉的靛蓝色与烫金的字体搭配,让人在书架上第一眼就注意到它。我原本是冲着这个视觉冲击力去的,期望内容能与之匹配。然而,翻开内页,我立刻感受到了那种知识的厚重感。它似乎没有试图用花哨的图表或生动的案例来“讨好”读者,而是直截了当地将理论模型推到了台前。阅读体验更像是在面对一份严谨的学术报告,每一个公式和定义都像是经过了千锤百炼的精雕细琢。我花了很长时间才适应这种“硬核”的叙事方式,它要求你全神贯注,稍有分神,就可能错失一个关键的逻辑跳跃。不过,一旦你沉浸其中,那种抽丝剥茧般的逻辑推演,又带来了一种独特的满足感,仿佛自己正在触摸到某个复杂系统的核心脉络。这本书的气质是严肃且内敛的,它不迎合市场上的快速学习趋势,而是坚持慢工出细活的治学态度。

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这本书的行文结构和逻辑推进,体现出一种非常古典的学术写作风格,仿佛是某个世纪初期的经典教科书重现。章节之间的衔接非常紧密,每一个段落都有其明确的功能性,或引入新概念,或支撑前文论点,或为后续的复杂讨论打下基础。我特别注意到,作者在引用其他研究成果时,往往不是简单地罗列文献,而是会巧妙地将这些前人的工作嵌入到他自己的逻辑链条中,形成一种“对话”的态势。这种处理方式让整本书读起来不像是孤立的论述,而更像是一场学科发展史的缩影。不过,这种高度的内在连贯性也带来了一个小小的挑战:如果你跳着阅读某一章节,很容易因为缺乏前置知识的支撑而感到困惑。它要求读者必须按照既定的顺序,一步一步地建立起知识的高塔,任何一步的缺失都可能导致上层结构的坍塌。

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阅读这本书的过程,与其说是学习新知,不如说是一场与作者进行的高强度思维对话。作者似乎对那些常见的简化处理方法持有一种审慎甚至略带批判的态度,他更倾向于深入挖掘那些隐藏在表象之下的复杂性。书中大量的篇幅被用来探讨各种边界条件下的系统行为和潜在的失效模式,这使得全书的论述充满了现实的张力,而非空中楼阁式的理想化模型。我喜欢作者那种对细节的执着,他从不满足于给出一个大致的结论,而是会穷尽各种数学工具去证明其严密性。这使得这本书的论证过程显得极其扎实可靠,但也意味着阅读的节奏会被迫放慢。有时候,一个看似简单的推导,背后可能隐藏着好几页密集的数学演算,这对我这种需要兼顾工作与学习的人来说,时间成本是很高的。总而言之,它要求的是一种全身心的投入,一种对知识精确性的极致追求。

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