Handbook of Metastatic Breast Cancer pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Taylor & Francis

作者:Johnston, Stephen/ Swanton, Charles

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:

价格:149.95

装帧:HRD

isbn号码:9781841844886

丛书系列:

图书标签:

• Breast Cancer
• Metastatic Breast Cancer
• Oncology
• Cancer Treatment
• Cancer Research
• Women's Health
• Medical Handbook
• Clinical Oncology
• Cancer Care
• Breast Neoplasms

《前沿计算物理学：从理论模型到高性能计算实践》 第一部分：计算物理学的理论基石与方法论 本书深入探讨了现代计算物理学的核心理论框架与计算方法论，旨在为研究人员和高级学生提供一个全面而深入的视角，以理解如何利用计算工具解决复杂的物理问题。全书内容聚焦于如何将抽象的物理定律转化为可执行的数值算法，并高效地应用于实际问题的求解。 第一章：计算物理学的范式转变与基础数学工具 本章首先概述了计算物理学在现代科学研究中的地位与演变，强调了其作为理论推导、实验模拟与数据分析之间桥梁的关键作用。随后，详细回顾了解决物理问题所必需的数学基础，包括但不限于线性代数（特征值问题、奇异值分解）、常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的理论背景。重点讨论了傅里叶分析在信号处理和周期性系统建模中的应用，以及数值积分与插值方法的精度与稳定性分析。 第二章：数值求解偏微分方程的经典方法 PDE是描述绝大多数连续介质物理现象（如流体力学、电磁学、量子力学）的核心方程。本章系统介绍了求解这些方程的三大经典离散化方法： 1. 有限差分法（FDM）：详细阐述了前向、后向和中心差分格式的构造，讨论了欧拉方法、龙格-库塔法在时间步进中的应用，并深入分析了傅里叶分析在稳定性判断（如冯·诺依曼稳定性分析）中的作用。对于高维问题，着重讨论了交错网格和多尺度问题的处理。 2. 有限元法（FEM）：从变分原理和能量泛函的角度切入，解释了基函数（形函数）的选择对精度和计算效率的影响。重点分析了结构力学和固体物理中刚度矩阵的建立过程，以及在处理复杂几何边界时的优势与挑战。 3. 有限体积法（FVM）：着重于守恒律的离散化，这是计算流体力学（CFD）的核心。详细讲解了通量计算、黎曼求解器（如Roe、HLLD格式）的原理，以及如何保证在激波或接触间断附近解的准确性与单调性（TVD方案）。 第三部分：高级算法与高性能计算（HPC） 随着物理问题规模的扩大，对计算资源的需求呈指数级增长。本部分侧重于提升算法效率和在大规模并行计算环境中部署模型的策略。 第三章：迭代求解器与预处理技术 直接求解大型稀疏线性系统（如由FDM或FEM产生的系统）通常不可行。本章专注于迭代方法的选择与优化： 1. Krylov子空间方法：详细介绍了共轭梯度法（CG）、广义最小残差法（GMRES）和双共轭梯度法（BiCGSTAB）的迭代过程、收敛准则及局限性。 2. 预处理技术：强调了预处理器的重要性。深入探讨了代数多重网格法（AMG）的层次化结构和构建策略，以及基于矩阵分解（如ILU/IC）的预处理器的性能比较。 第四章：分子模拟与蒙特卡罗方法 本章转向处理大量粒子系统和随机性问题的方法。 1. 分子动力学（MD）：首先从牛顿运动方程出发，分析了积分算法（如Verlet算法）的辛结构保持特性。随后，详细讨论了势函数（力场）的构建与截断技术（如长程作用力的处理）。重点讲解了如何通过设置正则系综（NVT, NPT）实现对宏观物理量的精确采样。 2. 蒙特卡罗（MC）模拟：讲解了Metropolis算法的基本原理，包括接受/拒绝准则与平动能的采样。随后扩展到更复杂的采样技术，如Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA) 和增强采样方法（如Wang-Landau提升算法），以克服在复杂势能面上的采样困难。 第五章：高性能计算架构与并行化策略 有效的计算物理学必须依赖于现代HPC平台。本章探讨了将复杂模型移植到多核CPU和GPU上的实践： 1. 并行计算模型：比较了基于共享内存（OpenMP）和基于分布式内存（MPI）的编程范式。详细阐述了数据划分（Domain Decomposition）的策略，并分析了通信开销在不同维度网格上的影响。 2. GPU加速与异构计算：介绍了CUDA/OpenCL编程模型，重点分析了如何将CFD或MD中的核心循环重构为适合GPU并行架构的核函数。讨论了内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）对性能优化的决定性作用。 3. 混合并行与负载均衡：探讨了在大型集群上结合MPI和OpenMP的混合并行策略，以及动态负载均衡技术在处理不规则计算域或时间演化中的应用。 第六章：现代数据驱动的计算物理学 本章展望了计算物理学的未来方向，特别是与人工智能和机器学习的交叉领域。 1. 降阶建模（ROM）：介绍了如何使用Proper Orthogonal Decomposition (POD) 或数据驱动的方法从高维全波场模拟中提取低维内在流形，用于实时预测或控制。 2. 物理信息神经网络（PINN）：探讨了如何将PDE的残差直接纳入神经网络的损失函数中，从而在没有或只有少量实验数据的情况下，求解反问题或不适定问题。重点分析了PINN在求解具有不确定性边界条件的PDE时的表现。 3. 高通量计算与自动化流程：讨论了如何利用Workflow管理工具（如Makeflow, Parsl）自动化复杂的模拟流程，实现参数空间的系统性扫描和结果的即时分析，从而加速科学发现过程。 本书为读者提供了从基础算法到尖端HPC实现的完整技术栈，确保读者不仅能理解物理模拟的“如何做”，更能掌握“为何如此做”以及“如何做得更快”的工程智慧。

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