Java常用数值算法集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:何光渝

出品人:

页数:920

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:80.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787030109286

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 数值算法
• 数学
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据处理
• 科学计算
• 工程
• 开发

计算机科学与工程前沿技术探析 书籍概览与定位 本书致力于深入探讨当代计算机科学与工程领域中一系列关键且前沿的技术方向。它并非侧重于某一特定编程语言的语法细节或基础数据结构的操作，而是将焦点置于支撑现代信息技术高速发展的理论框架、复杂系统设计范式以及新兴应用领域的核心算法思想。本书的目标读者群体是具备一定计算机科学基础，希望拓宽视野、理解底层技术逻辑与未来发展趋势的研究人员、高级工程师以及高年级本科生或研究生。 全书结构围绕“理论基础的深化”、“关键领域的系统构建”以及“新兴技术范式的引入”三个主要模块展开。我们力求在保持理论严谨性的同时，通过大量的案例分析和模型推导，使复杂的概念得以清晰阐述。 --- 第一部分：高级计算理论与复杂性分析 本部分将基础算法与数据结构的讨论提升至理论深度，探讨在处理海量数据和高并发环境时，经典计算模型的局限性及应对策略。 第1章：非经典计算模型与并行化理论 本章首先回顾图灵机模型的局限性，随后引入λ-演算作为函数式编程的理论基石，并深入探讨其在并发模型（如Actor模型）中的映射关系。重点分析了随机化算法的设计原则，特别是蒙特卡洛与拉斯维加斯算法在概率保证下的性能优势。 概率模型在近似计算中的应用： 详细分析了最大割问题 (Max-Cut) 的Goemans-Williamson近似算法，着重于半定规划（SDP）松弛技术如何将一个NP难问题转化为可解的凸优化问题。 并行计算架构与内存层次结构： 探讨了PRAM模型的理论抽象与其在现代多核处理器上的实际映射问题。分析了缓存一致性协议（如MESI）对并行程序性能的决定性影响，并介绍了超越SIMD/MIMD的异构计算模型（如GPU编程模型）的基本同步与数据流控制机制。 第2章：信息论在数据压缩与恢复中的应用 本章聚焦于信息论如何指导高效的数据表示和传输。 香农信源编码定理的现代解读： 强调熵的实际计算与估计，特别是Lempel-Ziv复杂度在衡量序列不可压缩性方面的作用。 信道编码与纠错机制： 深入研究了Turbo码和LDPC（低密度奇偶校验）码的设计原理，包括迭代译码（BP算法）的收敛性分析。对比了这些现代编码方案与传统的海明码、卷积码在信噪比阈值下的性能差异。 稀疏信号重建： 引入压缩感知（Compressed Sensing, CS） 的数学基础，推导其相干测量矩阵的设计原则，并详细阐述了基于L1范数最小化的Basis Pursuit (BP) 和迭代阈值算法 (ISTA/FISTA) 的求解过程。 --- 第二部分：现代系统构建与分布式范式 本部分脱离单一机器的限制，探讨构建大规模、高可靠性系统的核心技术和设计哲学。 第3章：一致性、容错性与共识协议 本章是理解大规模分布式系统的核心。我们专注于状态机复制的挑战。 拜占庭容错与FLP不可能性： 概述了FLP（Fischer, Lynch, Paterson）不可能性定理对同步网络中确定性共识的限制，引出异步网络中实用共识协议的设计需求。 Paxos与Raft协议的深度剖析： 不仅仅停留在“谁是领导者”的层面，而是详细分析了Multi-Paxos 的日志复制过程、任期（Term）管理机制，以及Raft 协议中Leader Lease机制如何优化Read操作的延迟。 一致性模型详解： 区分顺序一致性、线性化与因果一致性，并结合CAP定理，分析Cassandra、ZooKeeper和CockroachDB等典型系统在不同一致性级别下的权衡取舍。 第4章：高性能数据库内核与查询优化 本章关注数据持久化与检索的效率瓶颈。 事务处理与并发控制： 深入探讨MVCC（多版本并发控制） 的实现细节，特别是快照隔离（Snapshot Isolation）可能导致的“幻读”问题及其解决方案。分析了Two-Phase Locking (2PL) 与乐观并发控制 (OCC) 的优劣。 索引结构的高级形式： 聚焦于B+树之外的结构，如LSM-Tree (Log-Structured Merge Tree) 在写密集型工作负载中的优势，以及针对高维数据的R-Tree 和Hilbert 曲线空间填充技术。 查询优化器的逻辑与执行： 讲解基于成本（Cost-Based）的查询优化器如何通过统计信息估算中间结果集的大小，并演示动态规划在生成最优连接顺序（Join Ordering）中的应用。 --- 第三部分：机器学习基础与优化理论 本部分探索驱动当前AI浪潮的优化方法论，重点在于如何使模型在海量数据上快速、稳定地收敛。 第5章：凸优化在模型训练中的核心地位 本章将机器学习的损失函数最小化问题置于凸分析的框架下考察。 梯度下降的变种与收敛性： 细致比较SGD、Mini-Batch GD 的噪声特性。重点分析动量（Momentum） 和自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam） 的收敛速率理论证明，特别是Adam算法中二阶矩估计的意义。 约束优化与对偶问题： 阐述如何利用KKT条件来推导支持向量机（SVM） 的对偶形式，从而将高维空间中的优化转化为低维空间的求解。引入对偶上升法在处理不可微约束时的应用。 牛顿法及其近似： 讨论二阶方法（如BFGS）的优势与局限，以及在深度网络中应用L-BFGS（受限内存牛顿法）以克服Hessian矩阵计算成本的实际策略。 第6章：稀疏性、正则化与模型泛化 本章关注如何控制模型复杂度以防止过拟合，并挖掘数据中的内在稀疏结构。 Lasso与Group Lasso： 详细阐述$L_1$正则化如何自然地产生稀疏解（特征选择），并探讨Group Lasso 在需要同时选择一组相关特征时的适用性。 贝叶斯方法与变分推断： 介绍变分自编码器（VAE） 的核心思想，即通过优化ELBO (Evidence Lower Bound) 来近似难以计算的后验分布，重点解析KL散度在正则化项中的作用。 矩阵分解与低秩逼近： 讨论奇异值分解（SVD） 在数据降维中的应用，以及在推荐系统中如何利用交替最小二乘法（ALS） 来高效地求解潜在因子模型。 通过这六个层层递进的章节，本书构建了一个从理论根基到前沿应用的全景图，为读者提供了驾驭复杂计算挑战的工具箱。

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