具体描述
本书以现代发烟装备研制以及相关领域的科技工作者为对象，论述了烟幕性能测试的地位和作用；系统论述了烟幕消光，气溶胶分散、蒸发、凝并、沉降、烟雾大气扩散等基础理论；以较大篇幅介绍了烟幕物理性能、烟幕光学性能测定评价方法与技术以及烟幕扩散试验的方法与技术；给出了数值计算应用于烟幕特性及效能计算的应用实例。
本书的主要内容有：发烟装备(器材)的基本知识；发烟装备(器材)的技术要求及测试评价参数；烟幕物理学，消光性能、大气扩散的理论基础；烟幕源参数的测试方法和技术；烟幕分散特性参数的测试方法和技术；烟幕光学性能的测定评价方法和技术；烟幕扩散试验方法和技术；数值计算应用于烟幕特性及效能模拟的应用实例。
本书可供从事发烟装备及器材研制、性能评价及使用技术研究的技术人员、军事化学及烟火学专业研究生及高年级本科生使用，也可供防化装备研究人员参考使用。
好的，这是一份关于一本名为《前沿计算与数据科学：理论、方法与应用》的图书的详细简介。 --- 图书简介：前沿计算与数据科学：理论、方法与应用 导言：数字时代的计算范式转型 随着信息技术的飞速发展，计算的内涵和外延正在经历一场深刻的变革。传统的计算模型正逐渐让位于更加灵活、高效和智能化的新范式。本书《前沿计算与数据科学：理论、方法与应用》正是在这一背景下应运而生，旨在系统梳理和深入探讨当前计算科学领域最前沿的研究方向，特别是计算理论的创新、新型计算架构的构建，以及如何将这些先进计算能力有效地应用于复杂的数据科学问题之中。 本书的目标读者群广泛，涵盖了计算机科学、数据科学、人工智能、自动化控制、电子工程等领域的科研人员、高级本科生、研究生，以及致力于技术创新的行业工程师。我们力求在保持理论深度与前沿性的同时，注重实践指导性，为读者提供一套贯穿理论基础到实际应用的全景图景。 第一部分：基础理论的重塑与拓展 本部分聚焦于构建新一代计算系统的理论基石。我们不再仅仅关注图灵机模型下的传统计算复杂性，而是深入探索面向特定问题和硬件架构的理论优化。 第一章：新型计算复杂性理论 本章首先回顾经典计算复杂性理论的局限性，随后引入后摩尔时代背景下的新型复杂性模型。重点探讨了量子计算的复杂性层级，如BQP与NP的潜在关系，以及在经典计算中针对大规模并行和分布式环境的P-complete问题的分析框架。我们详细阐述了如何量化和界定在资源受限、非均匀内存访问环境下的算法效率，这对于设计高效的近存计算（Processing-in-Memory, PIM）算法至关重要。此外，本章还触及了概率计算和可验证计算的理论边界。 第二章：信息论与计算的耦合 计算的本质是信息的处理。本章深入探讨了信息论工具在分析和优化计算过程中的核心作用。内容涵盖差错控制编码的计算效率，特别是针对高维稀疏数据的编码效率分析。我们详细阐述了最大信息瓶颈原理在特征选择和模型压缩中的应用，并将其与最小描述长度（MDL）原则相结合，构建一套用于评估复杂模型泛化能力的统一理论框架。本章的理论推导着眼于如何以信息论的角度指导硬件和软件的协同设计。 第三章：高性能计算的系统级建模 随着异构计算（如GPU、FPGA、ASIC）成为主流，精确的性能建模成为优化应用的关键。本章构建了一套多粒度性能模型，不仅考虑了指令级并行和内存访问模式，更引入了能效模型（Power Modeling）和功耗约束下的调度理论。我们将经典的任务调度理论（如列表调度）扩展到包含动态功耗预算和热点限制的场景，并介绍了如何利用这些模型来指导编译器的优化策略。 第二部分：前沿计算架构与实现技术 本部分将理论研究转化为可实现的硬件和软件系统，重点关注面向数据密集型任务的先进计算范式。 第四章：类脑计算与脉冲神经网络（SNN） 超越冯·诺依曼架构，本章详细介绍了脉冲神经网络的数学基础和生物学启示。我们深入研究了SNN中的时间编码与空间编码机制，并提出了基于事件驱动的梯度下降算法，以解决SNN训练中的非微分性问题。在硬件实现层面，本章探讨了模拟/混合信号类脑芯片的设计挑战，特别是突触权重更新的实时性与精度之间的权衡。 第五章：可重构计算与FPGA加速 FPGA作为可重构硬件平台，在加速特定算法方面展现出巨大潜力。本章聚焦于高层次综合（HLS）技术的最新进展，如何将高级语言描述的算法高效映射到FPGA逻辑单元。我们提供了数据流图的优化技术，用于提高流水线深度和并行度，特别是在图像处理和深度学习推理加速中的应用案例分析，并讨论了动态电路重构在适应不同计算任务时的实时管理策略。 第六章：量子计算的算法设计与容错 本部分对量子计算的实用化进展进行了深入剖析。在算法层面，我们详细分析了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在组合优化问题中的表现，并对比了它们在NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备上的局限性。在容错方面，本章重点阐述了表面码（Surface Codes）的构建原理、逻辑量子比特的编码与解码过程，以及如何通过这些技术实现对物理噪声的有效抑制。 第三部分：数据科学的前沿应用与优化 本部分将前述的计算理论和架构优势，应用于解决当前数据科学领域中最具挑战性的问题。 第七章：大规模图数据处理的计算优化 现实世界中的许多复杂系统（如社交网络、生物分子网络）都可以被建模为大规模图。本章关注如何利用先进计算架构处理PB级图数据。我们提出了一种基于内存分层存储的图算法（如PageRank、社区发现）的优化框架，以最小化主存与次级存储之间的I/O延迟。此外，本章还探讨了图神经网络（GNN）在异构图上的计算特点，以及如何利用张量分解技术优化GNN的训练过程。 第八章：深度学习模型的鲁棒性与可解释性 随着深度学习模型被部署到关键决策领域，其鲁棒性和可解释性成为核心议题。本章系统性地介绍了对抗性攻击的生成机理，并提出了基于随机化变换和信息蒸馏的防御策略。在可解释性方面，我们不再局限于后验解释，而是深入研究因果推理在模型决策过程中的集成方法，旨在构建出既高效又具备内在可信度的AI系统。 第九章：时空数据的实时分析与预测 时空数据（如传感器网络数据、交通流数据）的特点是高维度、高动态性和强相关性。本章着重于如何利用流式计算框架（如先进的消息队列系统）对海量数据进行低延迟处理。我们引入了基于张量分解的时空预测模型，并结合增量学习技术，使模型能够实时适应数据分布的漂移，确保预测的准确性和实时性。 总结与展望 《前沿计算与数据科学：理论、方法与应用》不仅是一本知识的汇编，更是一份对未来计算图景的探索路线图。通过对计算复杂性、新型架构和核心数据科学应用的深度整合，本书期望能激发读者在理论创新和工程实践中寻求新的突破点，共同推动下一代信息技术的发展。本书强调理论与实践的紧密结合，旨在为读者提供解决复杂、前沿计算难题的工具箱和思维框架。
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