神经网络的搏杀 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2005年1月1日)

作者:郑米良

出品人:

页数:80

译者:

出版时间:2005-2

价格:10.0

装帧:平装

isbn号码:9787535741745

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• 人工智能
• 机器学习
• 算法
• 数学
• 计算机科学
• 技术
• 科普
• 未来科技

深入浅出：现代计算物理的基石与应用 本书简介 《深入浅出：现代计算物理的基石与应用》是一本面向物理学、工程学以及计算机科学领域研究人员、研究生及高年级本科生的专业参考书。本书旨在系统地梳理和阐述支撑当代科学研究与工程实践的计算物理学的核心理论框架、关键算法以及实际应用案例。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础数值方法到前沿计算模拟技术的广泛领域，力求在理论深度与工程实用性之间找到完美的平衡。我们坚信，理解物理现象的本质，必须依赖于精确而高效的计算工具。 --- 第一部分：数值方法基础与软件工程实践 (The Foundations of Numerical Methods and Software Engineering Practice) 本部分着重于为读者打下坚实的数学与编程基础，这是进行任何复杂科学计算的前提。 第一章：高精度数值分析导论 本章首先回顾了在处理物理问题时至关重要的数学背景，包括微积分的数值近似、线性代数在大型系统求解中的地位，以及误差分析的严格性。我们详细讨论了浮点数的精度限制、舍入误差的累积效应以及如何通过算法设计来最小化这些误差。重点关注了病态矩阵的处理方法，这对有限元分析和大规模线性系统的求解至关重要。 第二章：常微分方程（ODE）的精确求解策略 物理系统的大量动态演化过程可以用常微分方程组来描述，例如经典力学的轨迹、电路的瞬态响应等。本章系统比较了各类数值积分方法：从经典的欧拉方法、龙格-库塔法（特别是高阶Runge-Kutta方法）的原理、稳定性分析（如林纳-邦德稳定域）到现代的隐式方法（如BDF系列）。特别地，我们引入了“刚性 ODE”的概念，并探讨了如何利用自适应步长控制机制来实现计算效率与精度的最优权衡。 第三章：偏微分方程（PDE）的离散化艺术 偏微分方程是描述场论、流体力学、热力学等连续介质物理的核心工具。本章深入探讨了处理PDE的三大主流数值方法：有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）和有限元法（FEM）。 FDM：重点讲解了如何通过泰勒展开构建高阶精度差分格式，并分析了其在笛卡尔坐标系中的应用局限性。 FVM：作为流体力学和守恒律方程的首选，本章详细阐述了通量守恒的原理，以及黎曼求解器在处理激波等不连续解时的必要性。 FEM：本书用大量篇幅介绍了变分原理、形函数（插值函数）的选择、网格生成与质量控制，以及刚度矩阵和载荷向量的组装过程。我们还讨论了非线性问题的牛顿-拉夫森迭代法在FEM框架下的应用。 第四章：计算物理的软件工程与高性能计算（HPC） 成功的计算物理项目不仅仅依赖于正确的算法，更依赖于健壮的代码结构。本章从软件工程的角度探讨了如何构建可维护、可扩展的科学代码。内容包括模块化编程、面向对象的设计范式在物理建模中的应用、调试技巧以及性能分析工具的使用。最后，本章对并行计算进行了基础介绍，包括OpenMP用于共享内存并行化，以及MPI用于分布式内存并行计算的基本概念和通信范式。 --- 第二部分：先进模拟技术与统计物理 (Advanced Simulation Techniques and Statistical Physics) 本部分将目光投向更复杂的物理系统，这些系统往往需要基于概率论和统计力学的模拟方法。 第五章：蒙特卡洛方法：随机性中的规律 蒙特卡洛（MC）方法是处理高维积分和复杂统计系综的强大工具。本章首先从基础的概率分布采样（如逆变换法、拒绝采样）讲起。随后，重点剖析了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，它们如何用于探索复杂的能量景观。我们通过具体的案例，如计算晶格点阵的配分函数、求解高维线性方程组，来展示MCMC的威力与陷阱（如混合时间、自相关性）。 第六章：分子动力学（MD）模拟的核心 分子动力学模拟是理解材料、生物大分子和流体行为的关键。本章详细介绍了MD模拟的理论基础：牛顿方程的数值积分（Velocity Verlet算法的优势）、势能函数（力场）的构建（包括范德华力、静电相互作用的截断与周期性边界条件）。本章还扩展到高级MD技术，如恒温恒压集成器（Nose-Hoover、Parrinello-Rahman）以及如何利用分子动力学来计算输运性质（如扩散系数、热导率）的Green-Kubo关系。 第七章：随机过程与介观物理模拟 本章关注于超越经典轨迹的模拟，即具有内在随机性的系统，如布朗运动、化学反应网络或半导体器件中的载流子输运。我们探讨了Langevin动力学方程，它在MD中引入了随机力和耗散力来模拟热浴效应。同时，对于稀疏事件模拟，如化学反应速率方程的求解，我们深入研究了Gillespie算法（Stochastic Simulation Algorithm, SSA）的精确性和效率。 --- 第三部分：特定领域的计算模型与前沿应用 (Computational Models for Specific Domains and Emerging Applications) 最后一部分将理论与应用相结合，展示计算物理方法在现代科学研究热点中的实际部署。 第八章：量子力学计算：从薛定谔到密度泛函理论 本章聚焦于电子结构计算。首先回顾了求解定态薛定谔方程的数值方法，如基组展开法和有限差分法。核心内容放在现代计算化学和材料科学的基石——密度泛函理论（DFT）上。我们讨论了 Kohn-Sham 方程的求解流程，重点分析了不同交换关联泛函（LDA, GGA, meta-GGA）的优缺点，以及如何利用周期性边界条件和快速傅里叶变换（FFT）加速平面波基组方法的计算效率（如使用PWscf等代码的原理）。 第九章：计算流体力学（CFD）的高级话题 在流体力学领域，本章超越了基础的FVM，探讨了复杂流动模拟的关键挑战。这包括湍流建模的必要性（雷诺平均Navier-Stokes方程RANS、大涡模拟LES以及直接数值模拟DNS的计算成本）。此外，我们详细讨论了网格适应性技术（如局部网格加密AMR）在捕捉高梯度流动结构中的作用，以及如何处理固/液/气界面的追踪问题（如水平集方法或体积构造法VOF）。 第十章：数据驱动模型与混合方法 (Hybrid Approaches) 本章探讨了计算科学的未来趋势，即将传统物理模型与数据驱动技术相结合。我们讨论了如何利用机器学习技术来替代昂贵的高精度计算步骤，例如：使用神经网络来构建高效的势能表面（NN-Potentials），或使用数据驱动方法来加速迭代求解过程。最后，本章以一个综合案例收尾——例如，如何结合FEM求解弹性力学问题，同时利用MD模拟来校准材料的本构关系，展示了多尺度、多物理场耦合计算的架构设计。 --- 总结 《深入浅出：现代计算物理的基石与应用》提供了一套从原理到实现的完整路线图。它不仅教授读者“如何”编写有效的模拟代码，更重要的是，它阐明了“为何”选择特定的算法和方法。通过对稳定性、收敛性、效率的深入分析，本书致力于培养读者批判性地评估和设计复杂科学计算模型的能力，从而推动物理学和相关工程学科的边界。本书的读者将能够自信地驾驭从原子尺度到宏观尺度的各类物理现象的计算模拟任务。

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这本书，名字叫《神经网络的搏杀》，但读完之后，我发现它与其说是一场激烈的技术“搏杀”，不如说是一场对心智边界的深刻探索。作者的笔触细腻而有力，将那些晦涩难懂的数学模型和算法逻辑，编织成了一张引人入胜的叙事网。我尤其欣赏作者对“黑箱”问题处理方式的描述，他没有简单地将其视为技术障碍，而是将其提升到了哲学层面——当我们构建出越来越复杂的系统，我们对世界理解的“边界”又在哪里？书中对深度学习优化器演变的梳理，简直就像一部微缩的科技史诗，从早期的梯度下降到如今的自适应学习率方法，每一步都充满了迭代与反思。特别是关于正则化技术的部分，作者没有止步于介绍L1、L2或Dropout的公式，而是深入剖析了它们背后对模型泛化能力和结构复杂度的权衡，那段文字读起来，仿佛能听到无数次实验失败后的数据噪音在耳边回响。整本书的节奏掌握得极好，时而深入技术细节，时而又跳脱出来，以一种近乎超然的视角审视着人工智能的未来走向。这绝不是一本只适合工程师翻阅的技术手册，它更像是一本写给所有对智能本质抱有好奇心的探索者的地图集。

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我向来对那些故作高深的学术著作敬而远之，但《神经网络的搏杀》却以一种极为朴实的姿态，将复杂的理论铺陈开来。这本书最打动我的地方，在于它对“模型偏差与方差的权衡”这一核心矛盾的持续探讨。作者没有试图提供一个“银弹”式的解决方案，而是耐心地带领读者走过不同架构和训练策略是如何在这两者之间艰难走钢丝的。他花费了大量的篇幅去分析迁移学习的有效性，不仅仅停留在“拿来即用”的层面，而是深入挖掘了源任务和目标任务之间特征空间的适配性问题，这需要极强的抽象思维能力。我发现，阅读过程中，我需要频繁地停下来，不是因为不理解，而是因为想把某些精妙的论述在脑中多回味几遍。例如，作者在讨论RNN的梯度消失问题时，用了一个非常生活化的例子来比喻长期依赖性的丢失，那个比喻让我立刻明白了为何需要LSTM或GRU这样的复杂结构来“记忆”过去。这本书的价值在于，它教会我们如何带着批判的眼光去看待每一个看似完美的模型，永远思考其背后的局限性。

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这本书的叙事结构非常新颖，它仿佛是一部人类与机器智能之间“跨物种交流史”。作者巧妙地将技术发展的时间线与领域内关键人物的思维碰撞穿插在一起，使得阅读体验不再是单调的知识灌输，而更像是一场跨越数十年的思想对话。我尤其喜欢其中对于“可解释性AI（XAI）”的章节，作者并未将XAI描绘成主流模型的一种“补丁”，而是将其视为构建人机信任的基石。他详细阐述了如SHAP值和LIME方法背后的数学原理，但更重要的是，他探讨了当解释与人类直觉相悖时，我们该如何做出决策——这涉及到伦理、法律乃至社会接受度的宏大议题。整本书的语言风格非常沉稳大气，充满了对技术伦理边界的深切关怀。它提醒着我们，我们正在创造的工具，最终将重塑我们自身。这种宏大的视野和细致的技术剖析相结合，使得这本书具有了超越纯粹技术指南的深度和广度。

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初读这本书的开篇，我几乎要以为自己拿错了一本关于古典军事战略的著作。那种运筹帷幄、步步为营的描述风格，让我在阅读那些关于卷积层和循环网络的章节时，脑海中浮现的竟是古代兵法的图谱。作者对于“注意力机制”的解读，堪称一绝，他将其比作战场上将军对关键情报的捕捉与过滤，强调了信息在海量数据流中如何被有效聚焦和利用。这种生动的类比，极大地降低了理解门槛，让原本枯燥的数学推导充满了画面感和张力。更妙的是，书中对于模型训练过程的描绘，充满了戏剧性的转折：有时是突然的梯度爆炸带来的全盘崩溃，有时则是柳暗花明般的收敛成功。作者似乎在用一种近乎诗意的语言，描绘着代码和数据之间的无声较量。我特别留意了其中关于生成对抗网络（GAN）的部分，作者对判别器和生成器之间“猫鼠游戏”的刻画，那种相互博弈、共同进化的过程，读起来令人心潮澎湃，仿佛能感受到每一次参数更新中蕴含的微小力量的拉锯战。这是一本充满激情和洞察力的作品，它让冰冷的硅基逻辑拥有了人性的温度和历史的厚重感。

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与其说这是一本关于深度学习的书，不如说它是一部关于“信息压缩与重构”的史诗。作者在讨论特征提取层级时，那种对信息熵和维度缩减的阐述，精妙得让人拍案叫绝。他没有使用繁琐的统计学术语，而是用一种近乎艺术家的眼光，去审视数据是如何被“提炼”成具有意义的符号。我特别留意了关于自监督学习的部分，作者对这种“让数据自己教自己”的范式的描述，充满了对未来学习范式的憧憬。他描绘了一个世界，在这个世界里，标注成本不再是创新的瓶颈，而信息的内在结构才是主要的驱动力。阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验老到的登山向导，攀登一座信息的高峰，每到一个平台，都能获得一个全新的、开阔的视野。书中的图表和示例代码（虽然我没有运行，但其逻辑清晰可见）都服务于一个核心目的：让读者真正理解“为什么”要这样做，而不是仅仅停留在“如何”做的层面。这是一部真正能提升读者思维层级的作品，读完后，看待任何复杂的系统都会多一份结构性的理解。

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