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出版者:清华大学出版社

作者:边肇祺

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:2000-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302010593

丛书系列:

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《宇宙的低语：从星云到生命的量子几何》 一本探索物质世界最深层结构与宏大叙事的跨学科巨著 --- 引言：在边界的张望 我们所处的宇宙，是一个由规律和随机性共同编织的复杂织锦。从夸克微观的振动，到星系团宏伟的结构，万事万物似乎都遵循着某种潜在的、优雅的数学法则。然而，当我们试图用已有的知识体系去丈量这些尺度时，总会在某些关键的节点遭遇“不可知”的壁垒。 《宇宙的低语：从星云到生命的量子几何》并非旨在破解所有谜题，而是提供一把解读宇宙低语的全新钥匙——一把基于几何拓扑、信息论以及新兴量子引力思想构建的钥匙。本书聚焦于那些连接不同尺度、揭示事物本质关联的“不变性”和“对称性”，探讨它们如何在从最基础的物理定律到最复杂的生命涌现过程中，留下清晰的印记。 第一部分：时空的拓扑骨架 第一章：黎曼几何的回响与宇宙形状 本章深入剖析了广义相对论背后的核心工具——黎曼几何。我们不再将时空视为一个被动的背景，而是视为一个动态的、可弯曲的实体。通过对度规张量（Metric Tensor）的深入探讨，我们解析了引力如何成为时空几何的体现。重点放在非平凡拓扑结构（如扭结、多连通流形）在早期宇宙暴胀模型中的潜在角色，以及它们如何影响宇宙微波背景辐射（CMB）的各向异性。 第二章：信息熵与黑洞边界 霍金辐射和Bekenstein-Hawking熵的发现，将热力学引入了引力理论。本书详细阐述了信息在黑洞视界处的“丢失”与“编码”问题，即著名的信息悖论。我们引入了量子信息论的视角，探讨了全息原理（Holographic Principle）的深层含义——宇宙的三维（或更高维）信息是否可能被编码在一个二维的边界上？通过对AdS/CFT对偶的非技术性阐释，读者将理解信息作为宇宙基本构建块的地位。 第三章：拓扑量子场论的低能有效描述 本章超越了标准模型的场论框架，探讨了拓扑性质如何决定物质的宏观行为。我们审视了分数霍尔效应中，电子集体行为如何表现出拓扑保护的边缘态。重点解析了Chern-Simons理论作为描述二维拓扑绝缘体稳定性的关键工具，强调拓扑不变量（如拓扑荷、Chern数）在物理系统中无法被连续形变破坏的稳健性。 第二部分：物质的量子涌现与对称性破缺 第四章：标准模型的味对称性与希格斯机制 本书对粒子物理的标准模型进行了精炼的梳理，但着眼点在于“为什么是现在这个样子？”。我们详细分析了规范群 $SU(3) imes SU(2) imes U(1)$ 的选择并非任意，而是由电弱对称性自发破缺所驱动的必然结果。通过对Goldstone玻色子和Higgs场的机制的几何理解，阐明质量的起源如何通过与背景场的相互作用而非内在属性产生。 第五章：凝聚态中的序参量与对称性 从宏观到微观的尺度跃迁，对称性破缺是理解物质相变的关键。本章专注于凝聚态物理中的经典案例：磁性材料中的序参量（Order Parameter）。我们用Ginzburg-Landau理论的视角，展示了温度如何像一个拓扑滤波器一样，使得特定的对称性得以“自发地”在基态中被破坏，从而涌现出铁磁性、超导性等全新的物理性质。 第六章：对称性在晶体结构与准晶体中的表现 晶体结构是宏观世界中最完美的对称性体现。我们探讨了布拉菲格子（Bravilce Lattices）及其空间群的分类。更进一步，本书引入了非周期性有序结构——准晶体（Quasicrystals）。通过对Penrose密铺的分析，我们展示了准晶体如何打破传统平移对称性，却依然保持着高度有序的局部旋转对称性，揭示了自然界中“有序”概念的广义定义。 第三部分：生命、复杂性和信息流 第七章：从化学耗散到生命起源的非平衡态动力学 生命是一种极端的非平衡态现象。本章脱离了热平衡的框架，转向Prigogine的耗散结构理论。我们分析了远离平衡态时，系统如何通过不断地与环境进行物质和能量交换，自发地形成循环和结构。重点讨论了Belousov-Zhabotinsky (BZ) 反应等化学振荡现象，将其视为生命前兆的“时空振荡”。 第八章：DNA的分子拓扑与遗传信息保护 在生物化学层面，信息存储的稳定性至关重要。本书以拓扑学的视角重新审视了DNA的双螺旋结构。我们分析了拓扑异构酶（Topoisomerases）在解开和重新连接DNA链时所扮演的“拓扑手术刀”的角色。重点讨论了DNA的缠绕数（Linking Number）作为一种拓扑不变量，如何保证遗传信息的完整性，即使在剧烈的细胞活动中。 第九章：涌现的认知与复杂系统的网络结构 大脑是一个由数十亿神经元构成的复杂网络。本章探讨了从神经元活动中涌现出意识和认知的过程，运用了图论和网络科学的工具。我们分析了功能性磁共振成像（fMRI）数据揭示的大脑网络中的小世界结构（Small-World Architecture）和高集聚性（High Clustering）。这种结构被认为是高效信息传递和鲁棒性的物理基础，它揭示了复杂系统中结构与功能之间深刻的几何对应关系。 结语：多重宇宙的低语 《宇宙的低语》最终引导读者认识到，无论是描述引力场的曲率，还是描述细胞内基因的开关，宇宙似乎更偏爱使用简洁的几何语言和不变的信息律。本书的终极目标是培养一种跨学科的洞察力：将数学的抽象美感，与物理的实在性，以及生命的复杂性，统一在一个连贯的思维框架之下，从而更好地聆听那来自星云深处和细胞核心的、永恒的宇宙低语。 --- 本书特色： 跨越尺度的统一视角： 从普朗克尺度到宇宙尺度，从量子场论到生物动力学，贯穿一致的几何与信息论语言。 强调“为什么”而非“是什么”： 深入解析物理定律和自然现象背后的结构性必然性。 严谨但不失哲思： 内容基于前沿物理学和复杂性科学，同时激发对存在本质的深刻思考。 丰富的视觉辅助： 包含大量概念图示，帮助理解高维空间和拓扑概念。

评分☆☆☆☆☆

磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...  

评分☆☆☆☆☆

我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...  

评分☆☆☆☆☆

磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

边老先生科研实力不凡，但写书实在不敢恭维，这本书既不适合作为教材也不适合自学，我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练，有些地方又过于繁琐，堆砌公式。除了第一章值得看看外，其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样，其他部分的内容...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它仿佛一位经验老到的老中医在把脉——不急于开猛药，而是先诊断病灶。我特别关注了书中关于**特征工程**的论述，这部分内容简直是“乾坤大挪移”的艺术。作者没有把特征工程当成一个“黑箱”步骤，而是将其分解为空间变换、降维压缩和信息增益最大化三个层面来阐述。例如，在处理高维稀疏数据（比如文本数据）时，书中对比了PCA、LDA以及各种信息论指标（如互信息）的选择标准，这个对比非常犀利，直击痛点。我曾在一个项目中被上千个特征搞得焦头烂额，但这本书提供了一个清晰的评估框架，让我明白了什么时候应该追求信息保留的完整性（PCA），什么时候应该追求类别可分离性（LDA）。这本书的叙事方式是高度结构化的，每一个章节的过渡都像乐章的转调，流畅自然，让你在不知不觉中完成了从基础统计到高级模型的跨越。对于从事数据挖掘和商业智能分析的人士来说，这不仅仅是一本书，更像是一套建立稳健分析流程的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对数字世界理解的一扇全新的大门！我一直对那些能让机器“看懂”和“思考”的技术充满好奇，但市面上的教材往往晦涩难懂，充满了只有数学家才看得懂的符号。然而，这本著作完全不同。它没有一开始就用那些吓人的公式淹没读者，而是用非常直观的案例和类比，把“特征提取”和“分类决策”这些核心概念讲得透彻无比。比如，它用识别不同鸟类的叫声来比喻信号处理的复杂性，又用分辨不同种类水果的甜度来解释如何构建一个有效的决策边界。我特别欣赏作者在讲解**聚类算法**部分所下的功夫，他没有仅仅停留在K-means的表面，而是深入探讨了层次聚类和DBSCAN在处理噪声数据时的优劣，这对于我们处理实际采集到的不规范数据至关重要。读完这部分，我感觉自己像是学会了一门新的语言，能够用更清晰的逻辑去审视和设计那些需要从海量信息中提炼价值的系统。这本书的行文节奏把握得非常好，它既有理论的深度，又不失实践的指导性，让我这个非科班出身的爱好者也能轻松跟上节奏。

评分☆☆☆☆☆

读完这套书的感受，就像是攀登一座知识的高山，山顶的风景无比开阔，但攀登过程中的路标清晰可见。我最欣赏的是它对**不确定性**和**模型评估**的坦诚探讨。许多入门书籍会过于乐观地展示分类准确率，但这本书却用了整整一章的篇幅来讨论**混淆矩阵**的深度解读、**ROC曲线**的权衡意义，以及最重要的——**模型泛化能力的评估**。作者毫不避讳地提到了过拟合的陷阱，并详细介绍了交叉验证、留一法等方法的适用场景和计算成本。这是一种负责任的科学态度。在阅读那些关于**决策树与集成学习**（如随机森林和Boosting）的章节时，我特别体会到了这一点。作者不仅解释了它们如何通过“投票”或“串联”来降低方差和偏差，更重要的是，他指出了它们在面对异常值时的敏感性差异，这种细致入微的比较，远胜于那些只谈速度和准确率的宣传材料。它教会我的不是“如何做”，而是“在什么情况下应该选择这样做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是那种沉静而有力的，仿佛一位智者在娓娓道来，不带丝毫浮躁之气。它在解释复杂的概率模型时，总是能找到一个极具生活气息的切入点。比如，它在引入**隐马尔可夫模型（HMM）**时，并非直接抛出状态转移矩阵和观测概率，而是先以“猜天气”或者“识别一个人的说话习惯”为例，把“隐藏的状态”和“可观测的输出”之间的微妙关系描绘得淋漓尽致。这种由现象到本质的引导方式，极大地降低了初学者的入门门槛。我尤其喜欢它在讨论**贝叶斯方法**时所蕴含的哲学思辨——如何通过新的证据去不断修正我们对世界的旧有认知。这本书的排版和图示也做得非常出色，那些关于高斯分布和多维空间投影的示意图，清晰到几乎不需要文字解释就能理解其几何意义。总而言之，这是一部需要沉下心来细细品味的经典之作，它不仅传授了技术，更培养了一种严谨的、基于概率论的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

我以一个资深软件工程师的视角来审视这本书，坦白说，它在**深度学习**章节的处理上，展现出一种罕见的克制与精准。很多新出版的书籍恨不得把所有篇幅都堆砌到最新的Transformer架构或者GANs上，搞得内容失焦。这本书却高明得多，它将深度学习视为传统方法的一种强大的泛化和延伸，而非彻底的颠覆。作者花了大量篇幅去巩固**支持向量机（SVM）**的核技巧以及**贝叶斯推断**的原理，这才是构建现代复杂模型的基石。当讲到神经网络时，它没有急于介绍最新的网络层，而是扎实地讲解了反向传播的数学原理以及梯度消失/爆炸问题的解决方案，这使得读者在面对新的网络结构时，能够迅速抓住其本质。更值得称赞的是，书中穿插了大量的Python代码示例和伪代码，这些都不是那种一闪而过的片段，而是能够直接在本地环境中运行并调试的模块，极大地提升了理论到实践的转化效率。对于希望从“调包侠”升级为“理解者”的工程师来说，这是一份极其宝贵的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本小书 短而且清楚

评分☆☆☆☆☆

还想在读一遍，快忘光了

评分☆☆☆☆☆

没看完，这本书有些地方说的不是很好，比较偏模式识别。

评分☆☆☆☆☆

研究生时候的课本啦，内容还是很经典的。

评分☆☆☆☆☆

很好的入门书，只是理论部分有些艰深。