具体描述
《信息几何导引》首先简要介绍了信息几何之所以产生，出现的根源，并概述了其发展历史、现状，以及对未来的展望。从介绍微分几何基本相关内容入手，介绍了信息几何的基础知识。着重阐述了矩阵信息几何的内容，如给出矩阵指数与对数的定义及性质，李群、李代数的基本内容，矩阵信息几何的拓扑，一般线性群的黎曼度量，以及一些重要的矩阵流形和紧李群。并在理论内容的基础上，我们介绍了信息几何的一些重要应用。在经典信息几何中的应用，我们介绍了其在神经网络中的应用，在线性规划中的应用，在热力学系统中的应用，以及在熵动力系统中的应用。
作者简介
目录信息
第1章信息几何概述
参考文献
第2章微分几何基础
参考文献
第3章经典信息几何理论概述
3.1基本概念
3.2带有复结构的信息几何
3.3自然梯度算法
参考文献
第4章矩阵信息几何
4.1矩阵指数与对数的性质
4.2李群与李代数的基本内容
4.3矩阵信息几何的拓扑
4.4一般线性群的黎曼度量以及自然梯度
4.5紧李群
4.5.1正交群
4.5.2酉群
4.6正定矩阵流形
4.7—些重要李群
4.7.1辛群
4.7.2特殊欧几里得群
4.7.3海森伯格群
4.7.4特殊线性群
4.7.5广义正交群
参考文献
第5章经典信息几何的应用
5.1信息几何在神经网络中的应用
5.1.1Boltzmann机
5.1.2随机神经网络的em算法
5.2线性规划问题的信息几何方法
5.3热力学流形的信息几何结构
5.4熵动力模型的几何结构和稳定性
参考文献
第6章信息几何与控制
6.1线性系统的几何结构
6.1.1可逆线性系统的几何
6.1.2带有反馈的线性系统的几何结构
6.2随机分布控制系统的几何控制
参考文献
第7章统计流形的纤维丛结构以及李群结构
7.1主丛上的信息几何结构
7.1.1主丛上的几何
7.1.2统计流形上纤维丛的α—结构
7.2统计流形的李群结构
7.3统计流形上的黎曼和乐群
参考文献
第8章矩阵信息几何的应用
8.1黎曼流形上的广义Hamilton算法
8.1.1算法模拟实现
8.1.2广义Hamilton算法与自然梯度算法的关系
8.2Lyapunov方程数值解的几何算法
8.3代数Riccati方程数值解的几何算法
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的封面设计得相当典雅，那种深沉的蓝色调配上烫金的字体，一下子就让人觉得这不是一本泛泛而谈的科普读物，而是带着点学术深度的专业著作。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时我对某个交叉学科领域的研究正陷入瓶颈，急需一些理论上的新视角来启发思路。这本书的排版非常考究，字体大小和行间距都拿捏得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这一点对于需要长时间沉浸在复杂理论中的读者来说至关重要。虽然我目前只是翻阅了前几章的绪论部分，但从作者对背景知识梳理的细致程度和其行文的逻辑连贯性来看，这本书无疑是投入了大量心血的。它似乎不满足于仅仅罗列公式和定义，而是试图构建一个宏大而自洽的理论框架，引导读者一步步深入，这种循序渐进的教学方式，让人感受到一种被认真对待的尊重。我期待后续的内容能更加深入地展现作者对该领域精髓的洞察力。
评分坦白说，我是一个对书籍的“手感”有极高要求的人，我的书架上堆满了各种不同版本的专业书籍，但很少有能让我产生“珍藏”冲动的。这本书的触感和视觉效果达到了一个很高的平衡点。我注意到一个细节，书中对于某些重要的定义或定理，采用了不同的字体样式或排版方式进行突出显示，这对于在海量信息中快速定位重点非常有帮助。在阅读初期，我主要是通过书本的索引和目录来构建对全书结构的宏观把握，这种结构设计非常清晰，章节之间的逻辑推进紧密，没有明显的突兀感。这说明作者在编写时，对知识点的组织顺序进行了深思熟虑，确保了读者认知路径的最优化。虽然我还没有深入到那些可能需要反复推敲的复杂证明环节，但从整体的叙事节奏来看，这本书的节奏感把握得相当不错，不会让人感到过于仓促或拖沓，这在涉及高深理论的书籍中是难能可贵的特质。
评分我一直认为，一本真正优秀的学术参考书，其价值往往体现在那些“非核心”的细节处理上。这本书在这方面做得非常出色。例如，在某些概念的引入处，作者会穿插一些简短的历史背景介绍或者某个领域大师的洞见片段，这极大地丰富了阅读体验，让冰冷的公式和定义有了人情味和时代感。这使得学习过程不再是单纯的智力挑战，而更像是一场与学科先驱者的对话。从纸张的厚度到印刷的清晰度，每一个细节都体现出出版方对内容质量的尊重。我最近在准备一个跨学科的报告，需要快速掌握某个关键数学框架的精髓，这本书提供的概念框架清晰、论述有力，为我的工作提供了坚实的理论基石。我还没有完全读完，但我已经可以断言，这本书的定位绝非大众科普，而是面向有一定基础，渴望进行更深层次思考和研究的读者群体，它提供的“导引”是精准而有力的。
评分这本书的装帧质量超乎我的想象，纸张的质感非常厚实，拿在手上沉甸甸的，仿佛握住了一块知识的砖石。我所在的研讨小组最近正在讨论如何将抽象的数学工具应用到实际的数据分析场景中去，大家普遍感到在理论与实践的连接点上有些力不从心。这本书的理论构建部分，尽管篇幅不小，但其行文的流畅性却大大缓解了阅读的枯燥感。特别值得一提的是，书中对一些关键论证的推导过程，作者处理得非常精妙，很多我之前在其他文献中看到时感到困惑的跳跃步骤，在这里都被清晰地填补完整了，仿佛是为我们这些“实干派”量身定做的辅导材料。我还没有读到后半部分涉及具体应用案例的部分，但仅从目前所呈现的扎实基础工作来看，我强烈预感这本书将成为我工具箱里的一件利器。它不是那种读完一遍就束之高阁的快餐读物，更像是一本可以随时翻阅、查阅和参考的案头工具书。
评分我必须承认，初拿到这本书时，我对它抱持着一种混合着期待与担忧的复杂心情。期待是因为这个领域近年来确实涌现了不少激动人心的进展，而担忧则是因为很多同类书籍往往在介绍这些前沿概念时，要么过于晦涩，要么就是为了追求“新颖”而牺牲了严谨性，读起来像是一堆零散的碎片，难以形成系统的认知。然而，这本书的开篇部分（我指的是内容本身，而非外观）展现出一种令人耳目一新的“克制美学”。作者似乎深知读者在面对新理论时的认知负荷，因此在引入核心概念之前，都会花相当大的篇幅去铺垫必要的数学基础和直觉理解，这一点在教材中是极为珍贵的品质。它不是那种强行灌输知识的书，更像是一位耐心的导师，在为你铺设一座坚固的知识阶梯，每一步都有明确的支撑点。我特别欣赏作者对于那些经典理论的重新诠释，那种“旧瓶装新酒”却又焕发出全新光彩的叙述方式，让人忍不住要停下来仔细回味。
评分国内第一本，孙老师厉害
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