神经网络及其在化学中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:潘忠孝

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2000-5

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787312011078

丛书系列:

图书标签:

• 教科书
• 化学
• 神经网络
• 化学
• 机器学习
• 深度学习
• 计算化学
• 分子模拟
• 药物设计
• 材料科学
• 人工智能
• 数据分析

好的，以下是一份为您构思的图书简介，该书名为《复杂系统动力学与环境建模》，旨在深入探讨现代科学中的前沿交叉领域，完全不涉及《神经网络及其在化学中的应用》的内容。 --- 复杂系统动力学与环境建模 从混沌到涌现：理解地球系统的多尺度复杂性 图书简介 在当今的科学前沿，对自然现象的理解正日益从线性、还原论的视角转向更具包容性的复杂性科学。本书《复杂系统动力学与环境建模》正是这样一部旨在系统梳理和深入剖析复杂系统理论框架，并将其应用于关键环境科学领域的前沿专著。它超越了对单一变量或简单因果关系的传统分析，聚焦于由大量相互作用的组件构成的系统所展现出的非预期行为、自组织模式以及宏观涌现现象。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与应用的广泛性。它首先为读者奠定坚实的理论基础，随后将这些抽象的数学和物理工具应用于地球系统的具体挑战中，涵盖气候变化、生态系统演替、水文循环的非线性特征等多个核心议题。 第一部分：复杂系统理论的基石 本部分构建了理解复杂系统的核心概念框架，是全书理论深度所在。我们摒弃了简化的平衡态假设，转而拥抱动态、开放的系统视角。 第一章：非线性动力学的回归与超越 本章追溯了非线性科学从洛伦兹吸引子到庞加莱截面的发展历程。重点阐述了“对初始条件的敏感依赖性”——即我们常说的蝴蝶效应——如何从数学模型中自然涌现，而非人为强加的假设。我们详细探讨了分岔理论（Bifurcation Theory）在系统状态突变中的预测能力，特别是鞍节点（Saddle-Node）和霍普夫（Hopf）分岔如何标志着系统从稳定状态向周期性或混沌状态的转变点。此外，系统稳定性分析不再局限于线性化近似，而是引入了李雅普诺夫稳定性概念，以区分不同类型的吸引子（如点、环、奇异吸引子）。 第二章：信息、熵与耗散结构 复杂系统是开放的、远离平衡态的系统。本章深入探讨了普里高津（Prigogine）的耗散结构理论，解释了系统如何在能量和物质的持续耗散中维持和发展出有序结构。我们引入了信息论工具，如香农熵和有效信息量，来量化系统内部的结构复杂性和信息流动的效率。特别关注了“最大熵原理”在推断系统稳态分布中的应用，并将其与耗散结构中的自发对称破缺联系起来，为理解自组织现象提供了统一的视角。 第三章：网络科学与拓扑结构 在环境系统中，相互连接性是复杂性的核心。本章全面介绍了复杂网络理论。我们不仅讨论了经典的随机图模型（如Erdős-Rényi模型），更侧重于描述真实世界系统（如生态食物网、河流网络）的无标度（Scale-Free）和小世界（Small-World）特性。关键的概念包括度分布、集聚系数、最短路径长度以及网络中心性（介数、接近度）。通过分析网络的拓扑结构，我们可以预测系统对扰动的鲁棒性以及关键节点的故障传播机制。 第二部分：环境动力学的建模与模拟 第二部分将理论工具应用于实际的地球科学问题，展示了如何利用复杂系统方法来构建更具描述力和预测性的环境模型。 第四章：气候系统的混沌与多尺度耦合 地球气候系统是一个典型的非线性、多尺度耦合系统。本章聚焦于大气和海洋环流的建模挑战。我们利用低维动力学模型（如简化的Luo-Attractor或简化的大气环流模型）来揭示气候系统内部的内在可变性（Internal Variability），并区分其与外部强迫（External Forcing）的差异。深入讨论了时间序列分析中的嵌入维度和伪相空间重构技术，以量化气候系统的有效自由度，并探讨了ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）等现象的混沌起源。 第五章：生态系统演替与临界阈值 生态系统（如森林、珊瑚礁）的健康往往由其对外部压力的响应方式决定。本章采用早期预警信号（Early Warning Signals, EWS）的方法论，基于系统在接近临界点时表现出的动力学特征——如方差增大和自相关性增加——来识别生态崩溃的风险。我们使用快慢变量分离和形态指标（如拐点检测）来量化从一个稳定状态（如健康森林）向另一个稳定状态（如灌木地）的转变过程。本章还探讨了物种相互作用网络在维持生态系统韧性中的作用。 第六章：水文过程的非均匀性与分形几何 河流网络、地下水补给和降雨模式均表现出显著的尺度不变性或分形特征。本章将分形几何和标度律引入水文建模。我们分析了Horton定律在河流分形结构中的应用，以及降雨强度-持续时间关系中的幂律分布。通过赫斯特指数（Hurst Exponent）的计算，我们量化了时间序列（如流量、蒸散发）的长期记忆效应，这对于准确预测极端水文事件（如洪水和干旱）的频率和强度至关重要。 第三部分：从模型到决策：复杂性与管理 本部分关注如何将基于复杂系统理论的见解转化为有效的政策工具和管理策略。 第七章：涌现现象与自适应管理 本书的最终目标是理解和驾驭涌现。我们探讨了“自下而上”的集体行为（如鸟群运动、城市交通流）如何影响宏观结果，以及环境系统中的非线性反馈环如何阻止简单的线性干预措施的有效性。本章提出了自适应管理（Adaptive Management）的框架，强调管理行动本身必须被视为对复杂系统进行扰动和学习的过程，要求决策者接受不确定性，并根据系统反馈的动态变化持续调整策略。 第八章：复杂系统的仿真与不确定性量化 针对高维复杂环境系统，传统解析解往往不可行。本章介绍了先进的计算方法，包括基于主体的模型（Agent-Based Models, ABM）用于模拟社会生态系统，以及蒙特卡洛方法和贝叶斯网络用于量化模型输入参数和结构带来的多重不确定性。重点讨论了模型可信度评估（Model Credibility Assessment）和模型校准的挑战，确保模型预测结果能够被负责任地应用于风险评估。 结论：迈向整合性的地球系统科学 本书总结了复杂系统科学为我们理解地球系统提供的独特视角——一个充满反馈、延迟和不可预测性的动态整体。我们呼吁未来的环境科学研究需要更紧密地整合物理、生物和社会维度，利用网络分析、信息论和非线性动力学作为共同的语言，以应对跨尺度、跨部门的全球环境挑战。 --- 本书特色： 理论与应用并重： 深入浅出地讲解了耗散结构、分岔、网络拓扑等核心概念，并将其直接应用于气候、生态和水文的具体案例中。 强调临界性思维： 系统性地介绍了识别和应对系统突变风险（如临界点、崩溃阈值）的方法。 面向前沿的建模工具： 涵盖了从低维动力学模型到基于主体的仿真方法的应用策略。 本书适合环境科学、地球物理学、生态学、系统工程以及从事复杂系统研究的研究人员、高年级本科生和研究生阅读。它为读者提供了一套全新的工具箱，用以审视和理解我们所处世界的内在复杂性与动态美。

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这本书的深入探讨，让我不禁开始思考“科学知识”的本质。过去，我们强调的是理论的严谨性和实验的验证，而现在，神经网络的出现，似乎为我们提供了一种全新的知识获取和验证途径。它不再依赖于我们已经建立的理论框架，而是从数据本身挖掘规律，甚至能够发现我们现有理论无法解释的现象。这种“数据驱动”的科学探索方式，在某种程度上颠覆了我们传统的认知模式。我开始想象，在不久的将来，科学家们可能不再是孤立地进行研究，而是与强大的AI助手协作，共同探索未知领域。AI将成为我们大脑的延伸，帮助我们处理海量信息，发现隐藏的模式，从而加速科学的进步。

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当我合上这本书，内心充盈着一种对未来科技发展的新认知。它让我明白，人工智能并非只是冰冷的算法和代码，而是能够与人类智慧深度融合，共同创造新的知识和解决方案的强大工具。这本书让我开始思考，在其他科学领域，例如物理学，神经网络是否也能被用来分析复杂的量子纠缠现象，或者在生物学中，用于破解复杂的基因组序列？这种跨学科的联想，正是我从这本书中最受启发的地方。它让我看到了科学研究的边界正在被打破，不同学科之间的壁垒正在逐渐消失，取而代之的是一种更加开放、更加协同的创新模式。

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这本书的出版，让我对“科学研究的未来”有了更清晰的洞察。它不仅仅是关于神经网络在化学中的应用，更是关于人工智能如何成为科学家们探索未知世界的新伙伴。我开始思考，在社会学领域，是否也可以利用神经网络分析海量的社会行为数据，从而更深入地理解社会现象，预测社会趋势，并制定更有效的社会政策？又或者，在艺术创作领域，AI是否也能成为灵感的源泉，帮助艺术家们突破传统的创作模式，创造出全新的艺术形式？这本书所带来的，不仅仅是技术上的启发，更是对人类创造力和认知边界的拓展。它让我看到了，人工智能与人类智慧的融合，必将引领我们走向一个更加辉煌的未来。

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这本书的出版，着实让我看到了化学研究范式转变的可能性。它不仅仅是在介绍如何使用神经网络来解决现有的化学问题，更重要的是，它在潜移默化地改变我们思考问题的方式。我常常会停下来，想象一个完全由神经网络驱动的化学实验室，从新材料的设计、合成路线的优化，到反应机理的预测，一切都可以在虚拟环境中进行，极大地缩短了研发周期，降低了试错成本。这本书让我对“科学发现”的定义产生了新的理解：它不再仅仅是科学家们辛勤实验和理论推导的线性过程，而可能是一个与高度智能化的工具协同进化的过程。这种协同作用，将极大地拓展人类的认知边界，让我们能够探索那些仅凭人类自身智慧难以企及的复杂系统。

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在翻阅这本书的间隙，我常常会联想到更广阔的人工智能发展趋势。它不仅仅是某个学科内部的技术革新，而是整个信息时代发展到一定阶段的必然产物。神经网络的自学习能力，使其能够从海量数据中提取人类可能忽略的细微联系，这种能力在金融风控、医疗诊断等领域已经展现出强大的威力。而本书将这种强大的工具引入了化学，无疑是在为人工智能的普适性应用又添上了浓墨重彩的一笔。我甚至在想，未来是否会出现一个统一的AI平台，能够根据不同学科的数据和研究目标，自动生成和优化相应的神经网络模型，实现跨领域的知识迁移和创新。这本书，就像一颗投入平静湖面的石子，激起了层层涟漪，让我对未来的科技发展充满了好奇和期待。

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当我阅读这本书时，我不仅仅是在学习神经网络在化学中的具体应用，更是在思考人工智能技术如何能够渗透到更广泛的科学研究领域。我想象着，如果我们将神经网络应用于天文学，通过分析天文望远镜捕捉到的海量图像数据，能否发现新的星系、新的行星，甚至外星文明的迹象？又或者，在能源领域，利用神经网络优化核聚变反应的控制参数，从而推动清洁能源的发展？这本书所开启的思路，让我看到了人工智能作为一种通用技术，在推动人类文明进步方面的巨大潜力。它不仅仅是某个学科的工具，更是连接不同学科、促进跨领域创新的桥梁。

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我最近读完了一本关于神经网络及其在化学领域应用的书，虽然书名直接点明了主题，但它所激发的思考和联想远不止于此。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一扇门，引领我看到了人工智能与传统科学学科深度融合的无限可能。在阅读过程中，我常常会跳出书本本身的内容，开始思考神经网络的底层逻辑如何能够被迁移到更广泛的科学研究范畴。例如，在数据处理和模式识别方面，神经网络强大的特征提取能力，理论上可以被应用于分析任何具有复杂关联性的数据集。想象一下，如果我们将这种能力应用于天文学中的星系形成模拟，或者地质学中的地震预测模型，其潜在的突破性成果是多么令人激动。这本书让我开始重新审视“数据”本身的意义——它不再仅仅是原始的观测结果，而是蕴含着能够被智能算法挖掘和解读的深刻规律。

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我深感，这本书所描绘的未来，不仅仅是化学领域的进步，更是对整个科学研究方法的深刻革新。神经网络的强大之处在于其通用性，它能够处理各种类型的数据，并从中学习到复杂的模式。这让我不禁想到，如果我们将这种能力应用于气候变化的研究，通过分析海量的气象数据、海洋数据、生物数据，是否能够更精准地预测气候变化的趋势，并找到更有效的应对策略？又或者，在材料科学领域，通过神经网络模拟不同原子和分子的排列组合，能否发现具有颠覆性性能的新材料？这本书所开启的思路，远远超出了化学的范畴，它让我看到了人工智能在解决人类面临的重大挑战中的巨大潜力。

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这本书，让我对“知识的形成”有了全新的认识。过去，我们习惯于通过理论推导和实验验证来构建科学知识体系。然而，神经网络的出现，为我们打开了一条新的路径：从海量数据中挖掘规律，甚至发现我们现有理论无法解释的现象。这种“数据驱动”的科学探索方式，让我开始想象，未来是否会出现一个由AI驱动的“科学助手”，它能够主动地从各种数据源中学习，并提出新的科学假说，甚至指导实验的方向。这种人机协作的模式，将极大地加速科学发现的速度，让我们能够以前所未有的效率探索未知。

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这本书的深度内容，不仅仅是关于神经网络本身的技术细节，更在于它所展示的，人工智能如何赋能传统科学领域，带来前所未有的突破。我常常会在阅读时，想到如果将这种技术应用于环境保护领域，例如通过神经网络分析污染物的扩散模型，预测环境灾害的发生，从而提前采取应对措施，将能够挽救多少生命，保护多少生态系统。这种将尖端技术与实际问题相结合的思路，让我对科学研究的社会价值有了更深刻的理解。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何利用科技力量，解决现实世界挑战的启示录。

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