科学计量研究方法论

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出版者:科学技术文献出版社
作者:庞景安
出品人:
页数:540
译者:
出版时间:1999-10
价格:35.00
装帧:平装
isbn号码:9787502333423
丛书系列:
图书标签:
  • 科学计量学
  • 科量计量学
  • 科学计量学
  • 文献计量学
  • 信息计量学
  • 研究方法
  • 科学史
  • 科学政策
  • 学术评价
  • 引文分析
  • 科技评价
  • 数据分析
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具体描述

内 容 简 介

该书是一部系统介绍科学计量研究理论与方法的学术专著。

该书在对科学计量学形成与发展作简要说明的基础上,全面系统介绍

了科技管理领域中重要的计量研究理论与方法,包括科学计量指标体系、科

技统计方法、文献计量研究、引文分析方法、科学能力论,以及科学价值评价

和科学选择原理等。在阐述理论基础的同时,注重说明实际应用的意义,并

附有大量应用实例和数据图表。

全书观点新颖、内容翔实、深入浅出、突出实用,可供各级科技管理部

门、科研领导机构,图书情报部门,以及科学学工作者和大专院校师生学习

参考。

图书简介:《跨学科视野下的复杂系统建模与仿真》 (本书并非《科学计量研究方法论》的任何章节或内容衍生,而是一本专注于描述和分析复杂系统建模与仿真理论、技术及其实践应用的专著。) --- 引言:认知洪流中的结构重构 在当代科学研究与工程实践中,我们面临的挑战日益复杂化、系统化。无论是气候变化、全球供应链网络、生态系统演替,还是大规模社会经济系统的运行规律,它们都表现出高度的非线性和涌现性特征。传统基于还原论的分析方法在处理这类“复杂系统”(Complex Systems)时显得力不从心。《跨学科视野下的复杂系统建模与仿真》(下文简称《建模与仿真》)正是在此背景下应运而生,它旨在构建一个整合多学科视角的、系统性的框架,用以理解、描述、预测和干预这些复杂现象。 本书的根本目的在于提供一套超越单一学科壁垒的方法论工具箱,使读者能够掌握如何将现实世界的复杂问题抽象为数学模型,并通过高保真度的仿真环境进行验证和探索。我们聚焦于“如何构建一个能够捕获系统非线性动力学、异质性主体行为及其相互作用的有效描述工具”。 第一部分:复杂系统的理论基石与范式转换 本部分首先为读者奠定理解复杂系统的哲学基础和数学框架。我们摒弃了仅关注变量间线性关系的传统统计学视角,转而深入探讨系统的整体性(Holism)、自组织性(Self-organization)以及适应性(Adaptivity)。 第一章:复杂性概念的界定与历史溯源 详细梳理了“复杂性”一词在不同学科(信息论、热力学、生物学)中的语义演变。重点解析了“耗散结构理论”(普里戈金)、“突变理论”以及“混沌理论”在复杂性科学中的奠基作用。讨论了如何区分“笨重系统”(Complicated Systems,如钟表)与“复杂系统”(如蜂巢)。 第二章:网络科学与拓扑结构分析 网络是描述复杂系统连接关系的核心语言。本章详述了图论基础,并深入剖析了真实世界网络的关键拓扑属性,包括小世界效应、无标度特征(幂律分布)以及集簇性。详细介绍了中心性度量(介数中心性、接近中心性)在识别系统关键节点(如基础设施中的枢纽或疾病传播中的超级传播者)中的应用。同时,探讨了动态网络结构的变化及其对系统功能的影响。 第三章:非线性动力学与相空间分析 复杂系统的核心在于其非线性动力学。《建模与仿真》详细介绍了常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)在描述连续时间动态时的局限性,并引入了离散映射(如Logistic映射)来展示初值敏感性和蝴蝶效应。重点讲解了李雅普诺夫指数的计算,作为量化系统混沌程度的严格指标,以及如何通过相图、庞加莱截面来识别系统的吸引子(不动点、周期轨道、奇异吸引子)。 第二部分:建模范式的选择与实施 复杂系统的建模路径并非单一,本书系统地介绍了当前主流的、适用于描述不同尺度和不同主体交互的建模范式。 第四章:基于主体的建模(ABM)的构建与验证 主体建模(Agent-Based Modeling)被视为刻画异质性、局部交互与宏观涌现现象的最有力工具。本章从主体定义的粒度、行为规则的制定、环境与主体的交互机制等方面,提供了ABM的构建蓝图。特别关注了如何设计合理的学习与决策规则(如遗传算法、强化学习启发式规则)来模拟适应性主体的行为。 第五章:系统动力学(SD)与反馈回路的绘制 针对宏观尺度上的存量-流量(Stock-and-Flow)关系和反馈回路,系统动力学依然是不可或缺的工具。本章侧重于如何识别和量化正反馈(增强环)与负反馈(平衡环),并探讨了延迟(Delay)在调节系统响应和诱发振荡中的关键作用。介绍了对SD模型的灵敏度分析和参数辨识技术。 第六章:混合建模与多尺度耦合策略 现实世界往往要求同时考虑微观的个体决策和宏观的资源流动。本书探讨了如何整合ABM与SD,实现不同时间尺度和空间尺度上的信息传递与约束。详细讨论了尺度的映射问题,例如如何将ABM中个体的平均行为聚合为SD模型中的存量变量,以及如何将SD的宏观约束反向施加给ABM中的个体行为。 第三部分:仿真、分析与数据驱动的校准 模型构建完成后,仿真与验证是确定模型有效性的关键步骤。本部分聚焦于计算方法和数据科学的融合。 第七章:高效率仿真引擎的设计与实现 针对复杂系统模型的计算密集性,本章介绍了并行计算(GPU加速、分布式计算)在提升仿真速度方面的应用。重点分析了不同数值积分方法(如欧拉法、龙格-库塔法)在处理Stiff Systems(刚性系统)时的适用性与误差控制。讨论了Monte Carlo方法在处理随机性输入时的采样效率优化。 第八章:模型验证、确认与不确定性量化(VCU) 一个好的模型必须具备可信度。本章详述了模型验证(Verification,模型是否正确实现了预设的数学结构)和模型确认(Validation,模型是否准确描述了现实世界现象)的标准流程。引入了贝叶斯方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)技术,用于参数估计和模型选择中的系统性不确定性量化,区别对待模型结构误差、参数误差和随机扰动。 第九章:数据驱动的建模与稀疏数据下的洞察提取 在数据爆炸的时代,如何从海量、高维、甚至缺失的数据中反演系统的结构参数或驱动函数是前沿课题。本章介绍了数据同化技术(Data Assimilation,如卡尔曼滤波的扩展形式)如何将实时观测数据融入到现有模型中以修正状态估计。同时,探讨了使用机器学习(如神经网络、高斯过程回归)作为复杂系统内部复杂函数的代理模型(Surrogate Models)的方法,以提高仿真效率和可解释性。 结论:从描述到设计 《建模与仿真》的最终目标是引导读者从被动地描述复杂现象,过渡到主动地设计和控制复杂系统。通过掌握这些跨学科工具,研究者和工程师将能够更有效地预测潜在的系统崩溃点,设计出具有鲁棒性(Robustness)和韧性(Resilience)的社会、技术或自然系统。本书为有志于在不确定性中寻求秩序的探索者,提供了一套严谨且实用的方法论指南。 --- 目标读者: 本书适用于系统科学、经济学、环境科学、城市规划、公共卫生、计算机科学及工程管理等领域的研究人员、高级本科生和研究生,以及需要进行复杂系统设计与决策支持的工程技术人员。读者应具备基础的微积分和线性代数知识,以及一定的编程经验(如Python或MATLAB)。

作者简介

目录信息

目 录
第一章 绪论
第一节 科学计量学概述
第二节 科学计量研究的原理和方法
第三节 科学计量研究的发展
第二章 统计学基础
第一节 经验统计方法
第二节 概率论初步
第三节 数理统计基础
第四节 科学技术统计原理
第五节 国家科技统计工作的组织和管理
第三章 文献计量研究
第一节 概述
第二节 科技文献的老化规律
第三节 布拉德福文献分散定律
第四节 齐普夫词频――等级分布
第五节 文献计量学理论模型研究
第四章 引文分析方法
第一节 引文分析的基本概念和方法
第二节 科学期刊的引文分析
第三节 引文网络与聚类分析
第四节 引文分析在科技管理中的应用
第五章 科学发展规律
第一节 科学知识数量增长规律
第二节 科学学科发展规律
第三节 科学中心转移规律
第四节 未来科学发展的主要趋势
第六章 科学能力论
第一节 社会的科学能力
第二节 科学生产率的洛特卡分布
第三节 杰出科学家的社会年龄分布
第四节 科学发现的当采模型
第五节 重大科技成果的威布尔分布模型
第七章 科学价值论
第一节 科学价值系统
第二节 科学奖励系统
第三节 国内外的科技奖励制度概述
第四节 科学评价体系研究
第八章 科学选择原理
第一节 科学选择的概念
第二节 科学选择的理论方法研究
第三节 科学选择标准及实施过程
第四节 科学选择的应用
附表
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我最近在尝试跨学科的研究项目,急需一本能够系统梳理研究范式和逻辑框架的工具书。市面上的同类书籍往往过于偏重理论的宏大叙事,或者陷入具体技术细节的泥淖,难以提供一个全局性的视角。然而,这本书的目录结构设计得极为精妙,它仿佛为我搭建了一条清晰的“认知高速公路”。从基础概念的界定,到研究假设的构建,再到数据收集、分析模型的选择与批判性评估,每一个环节都被逻辑严密地串联起来,形成了一个完整的知识链条。特别是其中关于“研究局限性”的章节处理,作者没有简单地将其视为一个必须完成的任务,而是将其提升到了优化未来研究方向的高度,这种前瞻性的思维让我深受启发。它不是那种读完就束之高阁的参考书,而是那种需要边做项目边对照、随时翻阅的“工作手册”,它的实用价值远远超出了我对一本学术著作的初始预期。

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我花了相当长的时间来比对这本书中关于某些经典研究案例的阐述,发现它在“反思性实践”方面做得尤为出色。很多教科书只是简单地罗列了成功的案例,但这本书却敢于深入剖析那些“失败的”或“有争议的”研究,并详细拆解了它们在方法论层面的薄弱环节。比如,对某个历史上有名的实验的重新审视,作者不仅指出了其结论的局限性,更重要的是,他追溯了当时技术条件和社会背景对方方面面的影响,使得我们能够站在当下的角度,更全面地理解那个时代的局限与创新。这种“带着镣铐跳舞”的审视视角,极大地拓宽了我对“何为好的研究”的定义。它不再是一个静态的标准,而是一个动态的、不断自我修正和进化的过程,这对于我们培养批判性思维至关重要。

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这本书的语言风格极其凝练和克制,带着一种学者特有的严谨与冷静,读起来丝毫没有拖泥带水的感觉。作者似乎非常珍视读者的时间,每一个段落都信息密度极高,很少使用华丽的辞藻或冗余的修饰,全部是为阐述观点和论证逻辑服务的。我注意到作者在引用他人的观点时,往往采用了一种“并列对比”的方式,将不同的学派观点并置,然后由作者自己进行精炼的总结和归纳,而不是武断地站队,这体现了极高的学术素养和客观立场。对于一个需要快速吸收复杂信息的人来说,这种高效的表达方式简直是福音。虽然初读时需要更高的专注度来消化每一个句子所承载的重量,但一旦适应了这种节奏,你会发现知识的吸收效率得到了极大的提升,它强迫你进行深度思考,而不是被动地接受信息流。

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这本书的装帧设计简直是艺术品,拿到手里就有一种沉甸甸的、充满知识分量的感觉。硬壳的封面采用了磨砂质感,触感非常细腻,主色调是深邃的藏蓝色,搭配烫金的标题字体,既古典又不失现代感,光是放在书架上就成了一道风景线。内页的纸张选择也十分考究,米白色的纸张有效减轻了阅读时的视觉疲劳,印刷的清晰度和排版布局的疏朗有致,都体现了出版方对知识的尊重。我尤其欣赏其中穿插的一些古典手绘风格的插图和图表,它们虽然不是核心内容,却起到了极好的视觉引导作用,让原本可能略显枯燥的领域变得生动起来。整个阅读体验从翻开扉页的那一刻起,就上升到了一种享受。虽然我目前还没完全深入到正文的探讨之中,但仅仅是这些外部细节,就让我对作者及其团队的专业性和匠心精神肃然起敬。这样的书,值得收藏,也适合作为礼物馈赠给热爱学术的朋友,它本身就传递着一种对知识的敬意和对美的追求。

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这本书的附录部分简直是一个宝藏,远比我预期的要丰富和实用。我原本以为附录只是简单地列举一些参考书目或者术语表,但事实远不止于此。这里竟然包含了多个开源数据分析工具的入门级操作指南,以及不同统计软件在处理特定类型数据时的基本命令结构示例。对于我这种需要快速上手操作的实证研究者来说,这无异于雪中送炭。作者似乎深谙读者在理论学习之后立刻会面临的“工具转换”难题,并提前为我们铺设好了桥梁。更令人惊喜的是,附录中还附带了一个关于研究伦理审查流程的详细图解,清晰地标明了各个阶段的关键决策点和可能遇到的灰色地带,这对于保障研究的规范性具有不可替代的指导意义。这份详尽的“实战工具箱”,使得这本书的价值倍增,真正实现了理论与实践的无缝对接。

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