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出版者:Springer Verlag

作者:Kaneda, Yukio (EDT)/ Kawamura, Hiroshi (EDT)/ Sasai, Masaki (EDT)

出品人:

页数:361

译者:

出版时间:

价格:169

装帧:HRD

isbn号码:9783540463733

丛书系列:

图书标签:

• Computational Science
• Symposium
• Frontiers
• Algorithms
• Modeling
• Simulation
• Data Analysis
• High-Performance Computing
• Scientific Computing
• Mathematics
• Computer Science

好的，这是一份针对一本名为《The International Symposium on Frontiers of Computational Science》的图书，但不包含该书内容的详细图书简介。 --- 《计算科学前沿：理论、方法与新兴应用》 一、本书概览：洞察计算科学的广袤疆域 在信息爆炸与数据洪流的时代背景下，计算科学已不再仅仅是传统科学研究的辅助工具，而是驱动基础科学突破、重塑工程实践乃至革新社会治理模式的核心驱动力。本书《计算科学前沿：理论、方法与新兴应用》，旨在系统性地梳理和深入探讨当前计算科学领域最具活力、最富挑战性以及最具变革潜力的核心议题。我们摒弃对特定会议内容的照搬，而是致力于构建一个全面、连贯且具有前瞻性的知识图谱，聚焦于支撑现代计算范式的理论基石、快速迭代的计算方法论，以及这些方法正在深刻影响的多个关键应用领域。 本书面向高等院校研究生、资深研究人员、高新技术企业工程师以及对尖端计算技术抱有浓厚兴趣的专业人士。它不仅是对现有技术栈的梳理，更是一次对未来十年计算科学发展路径的战略性预判与描绘。 二、核心理论基础与计算范式革新 计算科学的进步，根植于对信息、复杂性和计算能力的深刻理解。本书首先将重点阐述支撑现代高性能计算（HPC）和大规模数据处理的理论基础，并深入剖析新兴的计算范式如何挑战或扩展传统模型。 1. 复杂系统建模与仿真（Complex Systems Modeling and Simulation） 本部分详细探讨了如何运用数学、物理和信息科学的交叉知识来构建高保真度的复杂系统模型。内容涵盖： 多尺度建模（Multi-scale Modeling）： 从原子/分子级别到宏观尺度的跨尺度耦合技术，特别关注如何有效处理不同时间与空间尺度间的信息传递和能量交换。这包括分子动力学（MD）与有限元分析（FEA）的集成框架。 随机过程与不确定性量化（Stochastic Processes and Uncertainty Quantification, UQ）： 在面对真实世界数据固有的噪声和模型结构的不完备性时，如何通过概率论和统计推断来量化和传播不确定性。重点介绍蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）的加速技术，如准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在复杂高维空间中的高效应用。 图论与网络科学在系统描述中的应用： 将现实世界的相互作用网络（如生物网络、社会经济网络）抽象为数学图结构，探讨在这些结构上进行高效信息流分析和动力学演化的算法。 2. 高效数值算法与高性能计算架构（Efficient Numerical Algorithms and HPC Architectures） 计算科学的“前沿”往往与其能够处理的规模紧密相关。本章聚焦于算法效率和硬件协同设计。 稀疏线性代数与迭代求解器： 针对超大规模科学问题中普遍存在的稀疏矩阵求解，深入剖析最新的预条件子设计、 Krylov 子空间方法（如 GMRES, BiCGSTAB 的优化版本），以及针对非对称、非定常问题的鲁棒性策略。 内存分层与数据局部性优化： 探讨现代异构计算平台（CPU/GPU/加速器）下的内存访问模式优化。内容涉及数据布局优化、缓存感知算法（Cache-aware Algorithms）的设计原则，以及如何利用近存计算（Processing-in-Memory, PIM）的概念来突破冯·诺依曼瓶颈。 可扩展性与并行化策略： 详细分析域分解法（Domain Decomposition Methods）在数百万核规模下的负载均衡与通信开销最小化技术。讨论面向大规模并行计算的编程模型（如 OpenMP, MPI, CUDA Fortran）的最佳实践和性能调优技巧。 三、前沿计算方法论：人工智能与科学计算的融合 当代计算科学的一个显著趋势是与人工智能（AI），尤其是深度学习（DL）的深度融合。本书专门辟出章节讨论如何利用AI技术来增强、替代或指导传统的科学计算过程。 1. 物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）与微分方程求解 PINNs 代表了一种范式转变，它将物理定律（偏微分方程）直接嵌入到神经网络的损失函数中，从而实现对复杂现象的无网格化求解。本书将： 系统介绍 PINNs 的理论构建、损失函数设计（包括边界条件和初始条件的编码）。 探讨 PINNs 在高维、非线性扩散和波动问题中的局限性与最新的改进方案（如 DeepONet、fPINNs）。 对比 PINNs 与传统有限差分/有限元方法在收敛速度和泛化能力上的优劣。 2. 科学机器学习（Scientific Machine Learning, SciML）的工具箱 超越 PINNs，本部分关注更广泛的 SciML 应用： 数据驱动的模型发现： 如何使用稀疏识别方法（如 SINDy）从高维观测数据中自动提取支配系统的微分方程模型。 数据增强与超分辨率： 利用生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）来生成高分辨率的模拟数据，或用于填充缺失的实验数据点。 加速逆问题求解： 探讨如何训练神经网络作为高效的先验知识编码器，显著加速计算量巨大的反演过程，例如在地球物理勘探或医学成像中的应用。 四、新兴计算领域与关键应用案例 计算科学的价值最终体现在解决人类面临的重大挑战上。本书选取了几个计算密度最高、创新性最强的应用领域进行深入剖析。 1. 量子计算的经典模拟与混合算法 虽然通用量子计算机尚处于早期阶段，但对现有量子计算能力的准确模拟以及设计能与经典计算机协同工作的混合算法至关重要。 大规模量子态模拟： 介绍张量网络方法（如 DMRG, TT-APR）在模拟强关联电子系统时的效率与挑战。 变分量子本征求解器（VQE）的优化： 探讨 VQE 算法中变分电路的设计、参数优化器（如 CoFiNN）的选择，以及如何处理噪声对结果的系统性影响。 2. 跨学科计算挑战：从生物计算到气候模拟 生物分子动力学与药物发现： 聚焦于加速蛋白质折叠预测（结合深度学习的力场优化）和分子对接（Docking）的筛选流程。讨论如何有效处理溶剂效应和采样的挑战。 高分辨率地球系统模拟： 探讨在超级计算机上运行耦合大气、海洋、冰雪模型时，对计算网格质量、时间步长同步以及数据I/O效率的极致要求。特别是对极端天气事件的快速响应能力的需求。 五、总结与展望 本书的最终目标是为读者提供一个清晰的路线图：理解支撑当前计算科学的深厚理论基础，掌握推动计算规模和精度的最新算法，并预见人工智能与其他新兴技术如何重塑未来的科学发现流程。我们相信，通过对这些前沿领域的系统性梳理，读者将能够更好地定位自身的研究方向，并为下一代计算科学的突破奠定坚实基础。 ---

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