有机电合成导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:王光信

出品人:

页数:180

译者:

出版时间:1997-9-1

价格:11.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502518622

丛书系列:

图书标签:

• 有机化学
• 电化学
• 合成化学
• 有机电合成
• 电合成
• 导论
• 化学
• 交叉学科
• 新兴技术
• 绿色化学

好的，这是一份针对一本名为《有机电合成导论》的图书，但不包含其内容的图书简介。我们将专注于描述一个完全不同领域的、深入且专业的学术著作。 --- 《复杂系统动力学：非线性演化、涌现现象与控制策略》 作者： 张宏宇 教授，李文静 博士 出版社： 启明高等教育出版社 装帧： 精装，附赠习题详解手册 页数： 约 1100 页（正文）+ 150 页（附录与手册） 内容概要： 本书旨在为高等院校理工科研究生、高级工程师以及从事复杂系统建模与分析的科研人员，提供一套全面、严谨且富有洞察力的理论框架与实用工具，用以理解和驾驭那些由大量相互作用单元构成的系统。我们聚焦于复杂系统动力学这一跨学科前沿领域，深入剖析系统的非线性特性、自组织涌现机制，并探讨有效的干预与控制方法。 本书结构清晰，从基础的相空间理论和迭代映射出发，逐步过渡到高维系统的随机过程、混沌分析以及网络化拓扑结构的研究。我们特别强调理论与工程实践的结合，大量引用了来自生态学、社会经济模型、交通流、生物网络以及能源电网等实际应用案例。 第一部分：基础理论与数学工具 本部分奠定了复杂系统动力学分析的数学基础。首先，我们详细回顾了经典动力学系统的稳定性分析（如李雅普诺夫稳定性理论），并引入了多尺度分析的概念，用于分离系统中的快变模态和慢变模态。 核心章节： 1. 非线性动力学基础回顾： 重点讨论了定性理论（如相平面分析、极限环的生成与消失），并引入了更适用于高维系统的庞加莱截面方法。 2. 迭代映射与一维动力学： 深入分析了逻辑斯蒂映射、分岔图的构建，并首次系统地介绍了混沌的量化指标——如李雅普诺夫指数谱的计算与物理意义。 3. 随机过程与噪声影响： 探讨了外部扰动和内部随机性如何影响系统的长期行为。引入了随机共振现象的严格数学描述，并对比了维纳过程、马尔可夫链在连续与离散时间系统中的应用。 第二部分：涌现性与自组织现象的解析 复杂系统的魅力在于其整体行为无法简单地通过部件的线性叠加来预测。本部分的核心在于解析这种“涌现性”（Emergence）。我们摒弃了还原论的视角，转而采用整体论和信息论的工具。 深入探讨的主题： 1. 元胞自动机（CA）与格子动力学： 详细分析了康威生命游戏、Wolfram分类系统等，展示了简单的局部规则如何导致宏观结构的高度复杂性。讨论了CA在模拟相变和材料生长中的应用。 2. 信息论视角下的复杂性度量： 引入了有效复杂性（Effective Complexity） 和相互信息（Mutual Information） 等概念，用以量化系统的不可预测性、结构化程度以及信息处理能力。探讨了熵流在开放系统中的动态演化。 3. 同步与群集行为： 聚焦于大量耦合振荡器（如Kuramoto模型）的同步现象。分析了耦合强度、延迟时间以及拓扑结构对全局同步阈值的影响，并将其应用于神经元网络和电网的暂态稳定分析。 第三部分：网络拓扑与结构依赖性 现代复杂系统大多表现为网络结构。本部分将动力学分析与图论紧密结合，揭示网络拓扑如何塑造系统的演化轨迹。 关键章节的拓展： 1. 复杂网络基础结构分析： 详细区分了随机网络（Erdos-Renyi）、小世界网络（Watts-Strogatz）和无标度网络（Barabási-Albert）。对集聚系数、平均路径长度的计算方法进行了详尽推导。 2. 网络上的动力学传播： 重点分析了疾病传播模型（SIR/SIS）在不同网络结构下的传播速度和最终规模。讨论了信息扩散、意见采纳模型（如Deffuant模型）中的级联失效（Cascading Failures）机制。 3. 异构性对鲁棒性的影响： 探讨了网络中关键节点（Hubs）的存在如何增加系统的效率，同时也显著降低了其对随机攻击和蓄意破坏的鲁棒性。引入了基于零人群体（Zero-Inflated Models） 的鲁棒性评估框架。 第四部分：系统控制与优化干预 理解复杂性是第一步，有效干预是最终目标。本部分集中讨论如何通过最小化的外部输入，实现对系统行为的定向调控。 控制策略与应用： 1. 混沌系统的精确控制： 详细阐述了PPC（时序反馈控制）、自适应控制以及基于反馈线性化的方法。特别关注如何利用微小的脉冲实现对特定混沌轨道（如周期轨道）的捕获。 2. 网络化系统的分散控制： 针对分布式、大规模系统，介绍了基于拉普拉斯矩阵特征值的连通性分析，以及如何设计低带宽的局部控制器以保证全局稳定性（Output Feedback Control）。 3. 基于强化学习的自适应优化： 在系统模型不完全已知或参数时变的情况下，引入了模型预测控制（MPC） 与Q-Learning算法的结合，用于实时发现最优的控制策略，确保系统在接近临界状态时仍能保持稳定或达到期望的涌现状态。 适用对象与特色 本书内容深度适宜，既涵盖了从经典动力学到前沿网络科学的完整知识链，又注重应用层面的数学严谨性。书中包含数百个详细的推导过程和数值模拟实例，便于读者亲手验证理论。 本书特色： 跨学科融合： 首次将信息物理系统（CPS）的控制问题，与生物物理系统的涌现机制置于统一的动力学框架下进行讨论。 计算工具集成： 附录提供了使用MATLAB/Simulink和Python（NetworkX库）实现复杂系统模型和控制算法的源代码示例。 前瞻性视野： 专门设置了一章探讨量子信息系统中的复杂性与纠缠动力学，预示了未来研究方向。 《复杂系统动力学：非线性演化、涌现现象与控制策略》不仅是一部教科书，更是一部为应对21世纪工程与科学领域中日益增长的复杂性挑战而设计的工具箱。它将带领读者从线性思维的束缚中解放出来，真正掌握理解和塑造动态世界的钥匙。

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