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出版者:中国矿业大学出版社

作者:张晓宁

出品人:

页数:595

译者:

出版时间:1998-10

价格:19.50

装帧:平装

isbn号码:9787810407762

丛书系列:

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• 高等数学方法
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• 微积分
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• 数值分析
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• 工程数学
• 理工科

电子信息技术前沿：理论与实践 本书聚焦于当前电子信息技术领域最核心、最具发展潜力的方向，旨在为读者提供一套系统、深入且紧贴实际应用的知识体系。 --- 第一部分：半导体器件物理与微纳制造工艺 本部分深入探讨现代电子系统的基石——半导体材料与器件的物理机制，并详细解析支撑信息技术飞速发展的先进制造工艺。 第一章：半导体物理基础与能带理论 本章首先回顾固体物理学的基本概念，重点阐述晶体结构、周期性势场中的电子运动，以及紧束缚模型与近自由电子模型的对比。随后，详细讲解能带理论的建立过程，包括布洛赫定理的应用、有效质量的概念及其在半导体中的物理意义。对本征半导体和掺杂半导体的载流子浓度、迁移率等关键参数进行严格的理论推导和实验分析。内容涵盖费米能级在不同温度和掺杂浓度下的变化规律，以及半导体中的扩散电流与漂移电流的微观机制。特别讨论了直接带隙和间接带隙材料的特性差异及其对光电器件设计的影响。 第二章：MOSFET 器件原理与短沟道效应 以金属-氧化物-半导体场效应晶体管（MOSFET）为核心，本章剖析其工作原理。从理想MOS结构开始，推导出阈值电压、跨导等关键参数的表达式。深入讨论沟道调制、速度饱和等长沟道模型的局限性。随后，重点分析短沟道效应的物理根源，包括DIBL（漏致势垒降低）和载流子注入效应，并介绍亚微米及纳米尺度晶体管设计中为克服这些效应所采用的先进结构，如SOI（绝缘体上硅）技术和FinFET结构。本章还涵盖了新型沟道材料（如III-V族材料）在低功耗器件中的应用前景。 第三章：先进集成电路制造工艺与互连技术 本章详细介绍集成电路制造中的关键工艺步骤。从硅片的制备（包括CZ法和FZ法），到薄膜沉积技术（如PECVD、LPCVD），再到光刻技术（包括深紫外光刻和极紫外光刻的原理与挑战）。蚀刻工艺（干法与湿法）的机理及其对特征尺寸控制的影响被深入剖析。此外，本章专门开辟章节讨论现代芯片中至关重要的互连技术，包括铜互连的工艺流程、低介电常数（Low-k）材料的应用，以及先进封装技术（如2.5D/3D集成）对系统性能提升的作用。 --- 第二部分：通信与信号处理的理论前沿 本部分将目光投向信息传输与处理的核心技术，涵盖了现代通信系统和信号分析的复杂数学框架。 第四章：随机过程与信息论基础 本章为深入理解通信系统中的噪声和信息传输效率奠定数学基础。严格介绍随机过程的定义、分类（如平稳过程、遍历过程），并重点推导马尔可夫过程在工程中的应用，如排队论模型在网络流量分析中的体现。随后，转向香农信息论，详细阐述熵的概念及其在信息度量中的地位。深入分析信源编码（如霍夫曼编码、算术编码）的原理和效率极限，并对信道容量定理进行严格证明，探讨在有限能量和带宽限制下的信息传输可能达到的理论速率。 第五章：现代调制解调技术与信道编码 本章系统介绍数字通信系统的核心环节——调制与解调。从基础的ASK、FSK、PSK展开，深入探讨高阶调制技术，如QAM及其在衰落信道中的性能分析。重点分析MIMO（多输入多输出）系统的空间复用和分集增益的理论依据，包括奇异值分解（SVD）在信道容量计算中的应用。在信道编码方面，本章详细讲解代数编码（如BCH码、Reed-Solomon码）的代数结构和纠错能力，并侧重介绍迭代译码算法，如Turbo码和LDPC码（低密度奇偶校验码）的软判决译码流程及其逼近香农极限的优越性。 第六章：数字信号处理：从理论到应用 本章着重于离散时间信号处理的理论框架。详细阐述Z变换和离散傅里叶变换（DFT）的性质，及其在频率分析中的应用。重点解析快速傅里叶变换（FFT）的蝶形算法及其优化。在滤波器设计方面，系统比较IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器的设计方法，包括窗函数法、频率采样法以及最优滤波器设计（如Parks-McClellan算法）。本章还会引入自适应滤波器的基本概念，如LMS算法，用于噪声消除和回声消除等实时处理任务。 --- 第三部分：嵌入式系统与人工智能硬件加速 本部分关注信息处理的实现平台，特别是面向实时性和高效能的嵌入式架构与AI加速技术。 第七章：高性能嵌入式处理器架构 本章深入剖析现代嵌入式系统的核心——微处理器和微控制器。详细对比RISC（精简指令集）和CISC（复杂指令集）架构的设计哲学，并以主流的ARM Cortex-M/A系列为例，解析流水线、分支预测、缓存层次结构等性能优化手段。重点讨论实时操作系统（RTOS）的设计原理，包括任务调度机制（如固定优先级、轮转、最早截止时间优先）、中断处理的时序保证与同步机制（如信号量、互斥锁）。此外，本章还将介绍异构计算在嵌入式平台上的实现，如DSP协处理器和FPGA在特定功能加速中的作用。 第八章：神经网络计算的硬件加速原理 随着深度学习的普及，对专用硬件加速器的需求日益迫切。本章首先概述前馈网络、卷积网络和循环网络的基本计算模式。随后，集中分析加速器设计的关键挑战：数据重用、访存带宽和能效比。详细介绍GPU（图形处理器）在并行计算中的优势，以及如何通过CUDA/OpenCL编程模型实现高效的矩阵乘法和卷积操作。更进一步，本章探讨专用的ASIC和FPGA加速器设计思路，包括低精度计算（如INT8量化）对硬件资源的需求优化，以及脉冲神经网络（SNN）在存算一体化架构中的潜力。 --- 本书的特色在于其严谨的理论推导与紧密的工程实践相结合。 读者在掌握半导体物理和信息论的数学本质后，将能够深刻理解现代通信、信号处理及计算硬件的瓶颈与突破方向。内容力求全面覆盖电子信息工程领域的核心知识树，确保读者具备扎实的理论基础和解决复杂工程问题的能力。

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这本《高等数学方法》……说实话，拿到书的时候我就在想，这名字听起来就够“硬核”的了。我本来是文科背景，被硬拉着来学习一些理工科的基础知识，心里是忐忑不安的。翻开第一章，果然，那些希腊字母和符号就组成了密不透风的阵列，感觉自己像是刚从一片宁静的田园直接被空投到了一个布满复杂算法的战场上。一开始我是完全看不懂的，每一个定义和定理都像是一道需要用钥匙才能打开的密码锁，而我手里的钥匙却怎么也对不上纹路。尤其是涉及到多变量微积分那块，空间想象能力差的痛简直是刻骨铭心，感觉作者的脑回路和我的完全不在一个维度。我甚至怀疑是不是自己根本就不适合走这条路。我花了整整一个星期，才勉强啃下了前三章的定义，而且很多时候是靠着网络上的各种“大白话”解读才勉强建立起一个模糊的概念框架。这本书的严谨性毋庸置疑，但对于零基础的“小白”来说，它就像是一座需要攀登的峭壁，陡峭得让人望而生畏，中间几乎没有任何缓坡让你喘口气，更别提什么“循序渐进”的温情提示了。我得承认，如果没有外界的强力辅助和极大的自我驱动力，这本书很可能直接沦为我书架上的一个昂贵的“镇纸”。

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这本书的深度和广度是令人敬佩的，尤其是在某些小众但重要的领域，比如张量分析和变分法，作者的论述非常精辟。我记得有一次为了解决一个关于材料力学中应力分布的问题，我在其他几本教材里都找不到清晰的切入点，最后还是在这本书的某个角落里，通过一个看似不相关的例子，找到了关键的数学工具。那一刻的感觉，就像在黑暗中摸索了很久，突然有人为你点亮了一盏探照灯。这种“宝藏”式的发现是阅读体验中少有的高光时刻。然而，这些高光时刻总是夹杂在大量的、我暂时用不到的、晦涩难懂的章节中间。阅读这本书更像是进行一场“知识探险”，你必须忍受长时间的跋涉和迷失，才能偶尔发现一块闪闪发光的矿脉。它更像是为未来的研究打下深厚的“内功”，而不是为眼下的考试或项目提供即时的“解题技巧”。

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这本书的排版和印刷质量倒是相当不错，纸张摸起来很有质感，字体清晰，这至少在阅读体验上给了我一些安慰。但是，内容本身……怎么说呢，它更像是一本写给已经有所基础的人的“工具箱”而非“入门指南”。我印象最深的是关于傅里叶分析的部分，那简直是一场思维的“极限挑战”。作者似乎默认读者已经完全掌握了复变函数和收敛性的细节，直接就跳跃到了应用层面，很多关键的推导过程被“略去”，理由是“根据已有理论可知”。这种“已知”对我来说就是天书啊！我不得不停下来，翻阅其他更基础的参考书，把那些“已有理论”一个个补起来，这个过程比直接学习新知识还要耗费心神。感觉自己就像一个学做菜的新手，拿到一本米其林大厨写的菜谱，上面写着“取XX酱汁，用低温慢炖，直到风味融合”，但问题是，我连怎么调制出那个“XX酱汁”的基础步骤都不知道在哪儿呢！所以，这本书的价值在于它对知识体系的完整性和深度，但绝对不适合作为初学者建立第一块知识基石的教材。

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从教学法和结构设计的角度来看，这本书的逻辑跳跃性实在是太大了。它似乎是作者多年学术积累的精华浓缩，每一个概念都是经过千锤百炼的，但这种“压缩”牺牲了读者的学习曲线。比如，在引入拉普拉斯变换后，紧接着就深入探讨了其在信号处理中的高级应用，中间几乎没有给出一个简单的、可供练习的、能立刻看到效果的入门级案例。对于需要通过“做题”来固化知识的学习者来说，这本书提供的练习题数量明显不足，而且那些题目本身难度就很高，更像是对高级定理的直接应用检验，而不是对基础概念的巩固训练。总的来说，这本书的定位更像是研究生的参考手册或资深工程师的案头工具书，它要求读者带着问题来查阅，而不是带着好奇心来探索。我感觉自己像个拿着锤子却想去绣花的初学者，工具太重、太复杂，用起来完全施展不开，最终还是得回到那些更“笨重”但更适合我当前水平的入门读物上去寻找慰藉和信心。

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作为一本“方法”导向的书，我期待它能在解决实际问题时提供更直观的指导，然而，它更侧重于数学本身的逻辑自洽和美感构建。例如，在处理微分方程组的稳定性分析时，书里给出的例子都是非常理想化和“教科书式”的系统，现实世界中的那些充满噪声和非线性的情况，这本书几乎没有触及。我尝试将书中的某些线性化方法应用到一个我工作中的小模型上，结果发现计算结果与实际观测数据偏差巨大。后来我才明白，这本书的“方法”是建立在完美假设之上的“纯数学方法”，它缺少了连接理论与粗糙现实之间的“工程化”桥梁。它告诉你如何完美地解一个理想的铃动问题，但没告诉你当铃铛上沾满了泥巴和灰尘时，你该如何修正你的公式。这种理论的完美，反而在实际操作层面给我带来了深深的挫败感，因为它让我对现实问题的处理能力产生了错误的预期，以为掌握了这些就能解决一切。

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