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出版者:二十一世纪出版社

作者:崔德熙

出品人:

页数:174

译者:骆敬敏

出版时间:2003-3

价格:15.0

装帧:平装

isbn号码:9787539121758

丛书系列:

图书标签:

• 漫画
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好的，这是一本关于深度学习在复杂系统建模与优化中的应用的专业书籍的简介。 --- 复杂系统建模与深度优化：基于前沿神经网络范式的突破 内容概述 本书深入探讨了在面对高维、非线性、强耦合的复杂系统（如智能电网的负荷预测、金融市场的风险评估、大规模工业流程的实时控制，以及生物系统的动力学模拟）时，如何利用最新的深度学习架构实现高精度、高鲁棒性的建模与优化。 我们不再局限于传统的数值方法或简单的统计模型，而是构建了一个完整的方法论框架，该框架以图神经网络（GNN）、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及强化学习（RL）的深度集成作为核心驱动力。 全书的结构设计旨在引导读者从基础的数学建模挑战出发，逐步迈向前沿的算法实现与工业级部署。我们将重点分析当前复杂系统建模面临的“黑箱”挑战、数据稀疏性问题以及实时决策的延迟限制，并提出针对性的深度学习解决方案。 --- 第一部分：复杂系统基础与挑战的重构 (Foundations and Reframing Challenges) 本部分为后续深度模型奠定理论基础，并清晰界定当前复杂系统建模的局限性。 第一章：复杂系统的本质特征与建模困境 详细阐述了复杂系统的定义（涌现性、自组织性、非平衡态）及其在工程、经济和社会科学中的具体表现。重点分析了传统基于微分方程和状态空间模型的局限性——特别是当系统维度超过数十万，且动力学参数难以精确获取时，模型预测的崩溃点。引入“数据驱动建模”的必要性，并为深度学习介入提供了明确的场景切入点。 第二章：从经典优化到深度表征学习 回顾经典控制论和运筹学中的优化算法（如线性规划、动态规划、卡尔曼滤波）。随后，引入现代机器学习中的数据表征概念。探讨如何使用自编码器（AE）和卷积网络（CNN）对高维、异构的系统状态数据进行有效的低维嵌入（Latent Representation Learning），为后续的预测和决策打下高效的特征基础。 第三章：时序依赖性的深度捕捉——循环与注意力机制的演进 复杂系统往往具有显著的时序和历史依赖性。本章聚焦于循环神经网络（RNN）的改进，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长期依赖性上的优势与瓶颈。核心内容在于引入Transformer架构和自注意力机制，展示如何并行化处理长序列数据，并量化不同时间尺度对系统状态的影响权重。 --- 第二部分：面向结构化数据的图神经网络范式 (Graph Neural Networks for Structured Systems) 许多复杂系统（如电网拓扑、交通网络、分子结构）本质上是图结构。本部分专注于利用GNN的强大连接推理能力。 第四章：图神经网络基础与谱理论 介绍图的数学表示（邻接矩阵、拉普拉斯矩阵）。深入解析谱域图卷积网络（Spectral GCN）的数学原理，以及空间域图卷积网络（Spatial GCN，如GraphSAGE和GAT）如何实现特征的局部聚合。强调图嵌入（Node Embedding）在维护节点间拓扑关系的重要性。 第五章：动态图建模与时空预测 复杂系统是随时间演化的。本章探讨如何将GNN与时序模型（如LSTM或Temporal Convolutional Networks, TCN）结合，形成时空图卷积网络（STGCN）。案例研究将聚焦于城市交通流的实时预测与异常检测，展示如何同时捕捉空间上的相互作用和时间上的动态变化。 第六章：异构图与知识图谱的深度融合 真实世界的复杂系统往往包含多种类型的实体（节点）和关系（边）。详细介绍异构图神经网络（HGNN）的处理方法，以及如何通过引入知识图谱（KG）的先验知识，来约束和提升模型的物理合理性与可解释性。 --- 第三部分：生成模型与不确定性量化 (Generative Models and Uncertainty Quantification) 复杂系统的不确定性是其核心挑战之一。本部分介绍如何利用生成模型来模拟潜在的未知状态和风险场景。 第七章：变分自编码器（VAE）在降维与异常检测中的应用 讨论如何使用分层VAE对复杂系统的多尺度状态进行建模。重点在于如何利用潜在空间（Latent Space）的概率分布特性，对系统状态进行“去噪”和“正则化”，从而在低维空间中识别出与正常运行模式相悖的系统异常（Anomaly Detection）。 第八章：生成对抗网络（GAN）在系统仿真与数据增强中的突破 介绍条件GAN（CGAN）和Wasserstein GAN（WGAN）如何用于生成高保真度的复杂系统运行轨迹或环境扰动样本。在数据稀缺或昂贵测量的领域，GAN能够有效地进行数据增强，显著提高下游预测模型的泛化能力。 第九章：对抗性鲁棒性与系统安全 研究深度模型在面对微小、恶意的输入扰动（对抗样本）时的脆弱性。分析这些扰动在复杂系统控制中的潜在危害（例如，电网的错误指令）。提出基于对抗训练（Adversarial Training）和防御性蒸馏的策略，增强模型在实际应用中的鲁棒性和安全性。 --- 第四部分：深度强化学习驱动的复杂系统优化与控制 (Deep Reinforcement Learning for Control) 本部分将深度学习的预测能力转化为直接的决策和控制输出，这是复杂系统实现“自适应”和“自治”的关键。 第十章：强化学习基础与策略梯度方法 复习马尔可夫决策过程（MDP）和基于价值（Q-Learning）与基于策略（Policy Gradient）的方法。重点介绍深度Q网络（DQN）及其变体（如Double DQN, Dueling DQN）在线性控制任务中的应用。 第十一章：连续动作空间的高效探索——Actor-Critic架构 对于需要精确调整控制参数（如阀门开度、电流注入点）的复杂系统，动作空间通常是连续的。详细讲解信任域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO），展示如何在连续控制环境中实现稳定且高效的策略迭代。 第十二章：模型预测控制（MPC）与深度学习的融合 探讨如何利用深度学习模型（如GNN或TCN）替代传统的线性或非线性系统模型，构建数据驱动的深度模型预测控制（D-MPC）框架。分析如何将RL的“探索”能力与MPC的“规划”能力相结合，实现既能适应环境变化，又能保证短期最优控制的混合优化策略。 第十三章：多智能体系统（MAS）的协同与博弈 面对大规模分散的复杂系统（如无人机编队、分布式能源管理），本章介绍如何应用多智能体强化学习（MARL）。重点讨论集中式训练与分布式执行（CTDE）的架构，以及如何在去中心化的决策环境中解决信用分配（Credit Assignment）问题，实现全局效益最大化。 --- 结论与展望 本书最后总结了深度学习在复杂系统领域取得的成就，并指出了未来研究的几个关键方向，包括可解释性（XAI）、领域适应性（Domain Adaptation），以及如何在量子计算的背景下重新审视高效的系统模拟问题。本书旨在为从事工程控制、系统科学、金融工程及运筹学的高级研究人员和工程师提供一套前沿的、可操作的技术蓝图。

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说实话，这本书的叙事节奏把握得非常成熟老练，完全不像一本技术指导手册，更像是一部引人入胜的小说。它巧妙地将理论知识嵌入到几个虚构但极其真实的生存故事线索中。我尤其喜欢其中一个关于城市废墟生存的故事，它跳出了传统荒野求生的框架，探讨了在现代社会结构瓦解后的物资获取和信息安全问题。这部分内容非常具有现实警示意义。作者的文笔非常流畅，遣词造句之间透露着一种冷静的幽默感，这在严肃的生存题材中是很难得的平衡。例如，在描述如何过滤受污染水源时，他用了一种非常俏皮的比喻，一下子就让枯燥的化学过程变得生动起来。而且，书中对“社交工程学”在绝境中的应用有独到的见解，强调了在信息不对称的环境下，如何通过建立信任和理解群体心理来获取帮助，而不是一味地依赖蛮力。这种对“人”这个变量的深度关注，是这本书区别于其他同类作品的关键所在。

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我得说，这本书的排版和设计风格相当独特，完全颠覆了我对“秘笈”类书籍的刻板印象。它摒弃了传统求生书籍那种冷冰冰的图文说明书式的排版，反而采用了大量的留白和富有冲击力的摄影作品作为穿插。这些照片并非常见的自然风光，而是捕捉了许多在极限环境下人物面部表情的特写，极具故事感和张力。阅读体验上，它更像是在翻阅一本精致的艺术画册，而不是一本工具书。内容方面，它对传统“十八般武艺”的介绍非常精炼，很多基础知识点只是蜻蜓点水，似乎是默认读者已经具备一定的常识储备。它的重点明显放在了“高级策略制定”上，特别是关于跨文化背景下的生存法则对比，这一点非常新颖。书中对比了北极探险家和热带雨林原住民在处理同一种困境时的思维差异，这种宏观的、哲学的视角提升了整本书的格局。不过，对于初学者来说，可能需要搭配其他更基础的读物才能完美上手，因为这本书的术语和假设前提较高，更像是一本给“进阶生存者”看的战略手册。

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这本书的资料来源非常扎实，看得出作者进行了大量的田野调查和历史文献的梳理。它不仅仅是教你“怎么做”，更深入探讨了“为什么这些方法有效”。比如，它有一整章专门分析了历史上不同时期、不同文明在资源枯竭时期的技术迭代路径，对比了蒸汽时代的应急方案和信息时代的应急方案的优劣。这种跨学科的融合令人耳目一新。书中对“可持续性”的关注度非常高，它强调的不是短期存活，而是如何在长期内维持一个微型生态系统的平衡。我尤其欣赏其中关于“零浪费”原则在极端条件下的具体实施方案，这远比教你生火烤肉要复杂和深刻得多。此外，这本书的附录部分极其详尽，提供了许多罕见的地图学符号解析和应急通讯协议的复原范例，这些细节处理得非常严谨，显示了作者的专业素养。如果你是那种希望理解“底层逻辑”而不是仅仅记住“步骤清单”的读者，这本书会让你感到物超所值。

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这本《绝境生存秘笈》真是让人眼前一亮！我原本以为这只是一本老生常谈的野外求生指南，无非就是教你搭帐篷、找水源那一套。然而，它远远超出了我的预期。书中对各种极端环境下的心理调适有着极其深刻的描绘，这一点我个人觉得比单纯的技能传授更重要。作者用了大量的篇幅来分析人在面对绝境时，大脑会如何反应，以及如何利用“认知重塑”来维持求生意志。比如，书中提到一个关于“时间感知扭曲”的案例，一个被困者如何在漫长等待中，通过给自己设定微小的、可实现的每日任务，从而避免精神崩溃。文字功力非常扎实，那种身临其境的代入感极强，读着读着，我仿佛都能感受到那种凛冽的寒风和饥饿带来的眩晕感。这本书的结构安排也很巧妙，它不是线性叙事，而是通过一系列模拟情景，引导读者自己去思考最佳的应对策略，而不是简单地告诉你“应该怎么做”。我特别喜欢其中关于“资源稀缺下的道德困境”的讨论，它迫使你思考在生死攸关的时刻，人性的边界在哪里。这种对人性的挖掘，让这本书的深度远超同类题材。对于那些寻求精神力量和心理韧性建设的读者来说，这绝对是一本宝藏。

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从读者的角度来看，这本书给我最大的感受是它彻底打破了我对“生存”的狭隘认知。我过去总觉得生存就是跟自然环境的对抗，但这本书却花了很大篇幅来探讨“与自我的和解”。书中的每一章都像是在进行一场深度心理访谈，引导读者审视自己的价值观和应对压力时的核心驱动力。作者的语言风格非常富有煽动性，但这种煽动不是盲目的乐观，而是一种基于清醒认知的坚定信念。他没有美化绝境的残酷，反而用极度写实的笔触描绘了失败的代价，但这反而激发了读者更强的学习欲望。书中对“非物质资源”的强调尤其突出，比如“讲故事的能力”和“保持好奇心”，这些看似虚无缥缈的东西被作者论证为关键的生存工具。整本书读下来，感觉像完成了一次高强度的思维训练，它不仅仅是教你如何活下去，更在拷问你“为什么值得活下去”。这本书的价值，已经超越了单纯的生存手册范畴，更像是一部关于生命韧性的哲学著作。

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很好看，当时从图书馆借来看的

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小时候反复看了很多遍的一套书

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好可爱~><~

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小时候反复看了很多遍的一套书

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