模式识别与图像处理并行计算机系统设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:哈尔滨工业大学出版社

作者:(香港)张大鹏

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:1998-3

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787560312804

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 图像处理
• 并行计算
• 计算机系统设计
• 并行计算机
• 算法
• 图像分析
• 计算机视觉
• 高性能计算
• 数字图像处理

好的，这是一份关于一本不同主题的图书的详细简介，字数大约1500字，旨在避免提及“模式识别与图像处理并行计算机系统设计”： --- 《高维统计建模与复杂系统仿真：理论、方法与应用》 图书简介 引言：数据洪流中的新范式 我们正处于一个由海量数据驱动的时代。从金融市场的实时波动到生物医学信号的微妙变化，再到社会行为的复杂互动，我们所面对的数据维度和规模前所未有。传统的线性模型和低维统计方法在处理这些高维、非线性和相互依赖性极强的数据集时，往往力不从心。《高维统计建模与复杂系统仿真：理论、方法与应用》正是为应对这一挑战而设计。本书深入探讨了在极端数据环境下，如何构建稳健的统计模型，并利用先进的仿真技术来理解和预测复杂系统的动态行为。它不是一本关于特定应用领域的教科书，而是一套关于如何从根本上思考和处理大规模、高维数据的通用方法论和技术蓝图。 第一部分：高维统计建模的基石 本书的开篇聚焦于现代统计学的核心挑战：当变量数量远超观测样本数量时，如何进行可靠的推断？ 第一章：高维数据结构与挑战 本章系统梳理了高维数据的本质特征，包括“维度灾难”的数学根源、数据的稀疏性与冗余性问题。重点解析了在信息论视角下，如何量化高维空间中的不确定性。讨论了传统最小二乘法在高维情境下的失效机制，并引入了稀疏性假设作为解决问题的关键路径。 第二章：正则化方法的深入剖析 正则化是高维建模的生命线。本章详细阐述了Lasso、Ridge、Elastic Net等经典方法的数学推导、几何意义及收敛性质。更进一步，本书扩展讨论了非凸正则化（如SCAD和MCP）在提高估计效率和减少模型偏差方面的优势。针对不同结构的数据（如分组效应、结构化稀疏性），提供了选择和调优正则化参数的实用指南，并探讨了它们在特征选择中的统计保证。 第三章：现代非参数与半参数方法 面对复杂函数关系，线性模型显得过于简化。本章转向更灵活的建模工具。我们详细介绍了样条函数、广义可加模型（GAMs）在高维环境下的扩展应用，特别是核方法（如高斯核、Matern核）在度量高维空间距离上的表现。此外，对基于维数削减的非参数回归方法（如Sliced Inverse Regression, SIR）进行了深入分析，旨在揭示潜在的低维结构。 第二章：复杂系统仿真的先进技术 数据建模的终极目标往往是对系统未来状态的预测和对干预措施的评估。第二部分将视角转向动态系统和不确定性传播。 第四章：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的进阶应用 MCMC是复杂系统仿真的核心引擎，尤其适用于贝叶斯框架下的后验分布计算。本章超越了基础的Metropolis-Hastings算法，重点讲解了Hamiltonian Monte Carlo (HMC)及其变体（如NUTS），这些方法在处理具有高曲率或多峰分布的复杂后验时，展现出远超传统随机游走方法的效率。我们提供了关于诊断链收敛性、有效样本量估计的实用标准。 第五章：代理建模与替代模型 当系统的全精度模拟成本过高（计算资源或时间受限）时，构建低保真度的代理模型至关重要。本章详细介绍了高斯过程回归（Kriging）在构建响应面和不确定性量化中的应用。此外，我们探讨了基于神经网络的物理信息神经网络（PINNs）作为一种新兴的、能够嵌入物理定律的代理模型，在求解偏微分方程中的潜力，这对于模拟具有物理限制的复杂系统尤为关键。 第六章：随机过程与时间序列分析 复杂系统往往具有时间依赖性。本章聚焦于高维时间序列的建模，包括向量自回归模型（VAR）的扩展，以及高维状态空间模型（如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）在处理非线性、非高斯动态系统中的应用。特别关注了在金融和生态系统中常见的长程依赖性（Long-Range Dependence）现象及其建模方法（如Fractional Brownian Motion）。 第三部分：理论与实际的交汇 本书的第三部分致力于连接理论和实际应用，展示如何将高维统计工具与复杂系统仿真框架相结合，以解决现实世界中的棘手问题。 第七章：因果推断在高维环境下的挑战与应对 在观察性研究中，如何从高维协变量中识别真实的因果效应是一个核心难题。本章介绍了双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）和倾向性评分匹配在高维数据上的优化，以及基于结构方程模型（SEM）的路径分析在高维网络中的应用。重点讨论了“可忽略性”假设在高维设定下的严格检验方法。 第八章：贝叶斯非参数模型与可扩展性 随着数据量的增加，传统的有限维参数模型难以捕捉数据的全部复杂性。本章介绍了Dirichlet 过程（DP）及其衍生模型（如Pitman-Yor过程）在聚类和密度估计中的应用。更重要的是，我们探讨了如何使用变分推断（Variational Inference, VI）和随机梯度MCMC（SGMCMC）技术，使得这些计算密集的贝叶斯非参数模型能够在超大规模数据集上进行有效训练和推理。 结论：面向未来的数据科学 《高维统计建模与复杂系统仿真：理论、方法与应用》为读者提供了一套超越传统统计工具箱的综合框架。本书强调的是对数据生成过程的深刻理解、对模型选择的审慎态度，以及利用先进仿真技术来量化和管理不确定性的能力。本书适合于需要处理大规模、高维数据的研究人员、数据科学家、量化分析师以及高级工程领域的专业人士，旨在培养读者构建稳健、可解释且具备预测能力的复杂模型的能力。本书的价值在于，它提供了一套通用的、跨学科的思维工具，以应对任何新兴的、由数据驱动的复杂挑战。 ---

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