Design And Modeling for Computer Experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Fang, Kai-Tai/ Li, Run-ze/ Sudjianto, Agus/ Fang, Kaitai

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:

价格:74.95

装帧:HRD

isbn号码:9781584885467

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本名为《Design and Modeling for Computer Experiments》的图书的详细简介，内容不涉及该书的具体主题，而是围绕计算机实验的设计、建模、验证、分析与伦理等相关领域展开，旨在提供一个全面、深入的学术视角。 --- 《计算机实验的设计与建模：系统、方法与实践》 图书简介 在当代科学研究和工程实践中，计算机模拟与实验已成为探索复杂系统、验证理论假设和优化设计方案不可或缺的工具。然而，计算机实验并非简单地运行代码，它本身是一个高度结构化的过程，涉及严谨的设计、精确的建模、细致的验证与解释。 本书《计算机实验的设计与建模：系统、方法与实践》（暂定名，聚焦于计算机实验的通用框架）旨在为读者提供一个涵盖计算机实验全生命周期的理论基础、方法论指导和实用工具箱。本书超越了单一的软件或算法介绍，深入探讨了构建可靠、可复现、高效率的计算实验体系所需遵循的科学原则。 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于高等院校的计算科学、工程学、物理学、生物信息学以及数据科学领域的学生、研究人员、软件工程师和项目经理。它不仅适用于需要设计新颖计算模型的专家，也为希望提升现有仿真工作严谨性和可信度的从业者提供了坚实的理论支撑。 第一部分：计算实验的哲学基础与设计原则 本部分奠定了计算机实验的科学基石。我们首先探讨计算实验在现代科学发现中的地位，将其与经典物理实验和纯理论推导进行对比，明确其优势与局限性。 实验的定义与目标设定： 如何将一个现实世界的问题转化为可计算的、可量化的实验目标。我们将详细阐述“可测试性”（Testability）和“可量化性”（Quantifiability）在实验设计初期的重要性。 不确定性量化（UQ）的地位： 计算机实验的核心挑战在于误差的引入，包括模型误差、参数不确定性和计算误差。本章将系统介绍不确定性分析的层次结构，并强调在实验设计阶段就必须考虑如何量化和传播这些不确定性。 实验设计基础（DoE）： 借鉴经典统计学方法，我们将介绍如何高效地在多维参数空间中选择最优的实验点集。这包括因子设计（Factorial Designs）、分层采样策略以及拉丁超立方抽样（LHS）等高效、低成本的实验规划技术，以最小的计算资源获取最大的信息增益。 第二部分：建模的艺术与科学 计算机实验的有效性直接取决于所构建模型的准确性和适用性。本部分聚焦于如何将物理现实或复杂系统抽象为可执行的计算模型。 模型选择与尺度效应： 针对不同尺度的现象（如分子尺度、介观尺度、宏观尺度），介绍有限元法（FEM）、有限体积法（FVM）、离散元法（DEM）等主流建模范式。关键在于理解不同方法的适用范围、计算成本以及在尺度转换中可能引入的偏差。 模型简化与降阶技术： 复杂的真实世界模型往往计算成本高昂，无法用于大规模的参数扫描。本章详细探讨模型降阶（Model Order Reduction, MOR）的数学工具，例如本征正交分解（POD）和模态分析，以在保持关键物理特征的同时，显著加速模拟过程。 数据驱动模型的融合： 探讨如何将机器学习（ML）技术与传统基于物理的（Physics-Based）模型相结合，创建混合模型。重点介绍数据插值、代理模型（Surrogate Modeling）的构建及其在替代高保真模型进行快速迭代中的应用。 第三部分：实验的执行与验证 一个设计精良的实验，如果执行不当或缺乏充分验证，其结果也毫无价值。本部分侧重于确保计算结果的准确性和可靠性。 可复现性与可追溯性： 深入探讨保障计算实验可复现性的工程实践，包括精确的版本控制、环境快照（Containerization，如Docker/Singularity的应用）以及对随机数生成器的严格管理。每一项计算决策都必须是可追溯的。 模型验证与确认（V&V）： 这一环节是计算实验中最具挑战性的部分。我们将区分“验证”（Verification，模型是否正确地求解了方程）和“确认”（Validation，模型是否准确地描述了现实）。介绍网格收敛性分析、解的稳定性测试以及与基准解（Benchmark Solutions）的对比方法。 高保真度模拟的性能工程： 针对大规模并行计算环境（HPC），讨论如何优化代码性能，包括并行化策略（MPI/OpenMP）、内存访问优化以及故障恢复机制，确保复杂的模拟能够稳定运行到终点。 第四部分：结果分析、解释与伦理考量 计算实验的最终价值在于其产出的洞察力。本部分将指导读者如何科学地从海量数据中提取有效信息，并负责任地应用这些知识。 敏感性分析（SA）： 在实验完成后，我们需要确定哪些输入参数对输出结果的影响最大。本书将详述确定性SA（如One-at-a-Time, OAT）和概率性SA（如Sobol’ Indices, Morris Method）的数学原理和实际操作流程。 后处理与可视化： 介绍先进的数据可视化技术，如何将高维度的计算结果转化为直观、易于理解的图像和图表，从而揭示潜在的物理机制或设计缺陷。 计算实验的伦理与局限性： 讨论在关键决策领域（如医疗设备、自动驾驶）使用计算模拟的责任。强调透明度、模型假设的明确披露以及“模拟即证据”的局限性，避免过度自信的结论。 《计算机实验的设计与建模：系统、方法与实践》 致力于提供一套跨学科的、具有高度操作性的框架，帮助研究人员和工程师构建出更具鲁棒性、更具洞察力的计算机实验，从而推动科学和工程领域的进步。本书不只是关于“如何运行模拟”，而是关于“如何以科学的方法设计和管理模拟”。

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我是一名在人工智能领域深耕多年的从业者，每天都在与海量数据打交道，并致力于构建更智能、更可靠的模型。在工作中，我经常会遇到一些棘手的问题，比如如何有效地验证模型的性能，如何优化超参数以获得最佳结果，以及如何设计能够区分不同算法优劣的实验。之前，我主要依赖于经验和一些零散的资料来解决这些问题，但总感觉不够系统和科学。《Design And Modeling for Computer Experiments》的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。这本书系统地梳理了计算机实验设计和建模的整个流程，从实验目标的明确，到实验方案的制定，再到数据收集、分析和模型评估，每一个环节都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中关于“高效实验设计”的讲解，它介绍了许多能够显著减少实验次数、降低计算成本的统计学方法，比如拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling）等，这对于处理大规模、高维度的计算实验来说，简直是雪中送炭。书中还对各种常用的建模技术进行了深入的分析，并给出了如何根据具体应用场景选择最适合模型的指导。读完这本书，我感觉自己对计算机实验设计和建模的理解提升到了一个新的高度，也掌握了更多行之有效的方法和工具，能够更自信地面对工作中的挑战。我强烈推荐这本书给所有从事数据科学、机器学习、人工智能等领域的专业人士，它绝对是一本值得反复研读的经典之作。

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我一直觉得，在计算机科学领域，将理论研究与实际工程应用之间的鸿沟填平，是一件非常困难但又至关重要的事情。《Design And Modeling for Computer Experiments》这本书，可以说非常成功地做到了这一点。它并非将复杂的理论堆砌在一起，而是以一种非常实用和易于理解的方式，将最前沿的实验设计和建模技术呈现在读者面前。我尤其赞赏书中在处理“不确定性”问题上的方法，它详细介绍了如何通过量化不确定性来更好地理解实验结果的可靠性，并如何利用不确定性来指导后续的实验设计。这一点对于许多从事风险评估、系统优化等工作的工程师来说，具有非常大的参考价值。另外，书中关于“模型可解释性”的讨论也让我大开眼界，它强调了构建不仅性能优越，而且能够被人类理解的模型的重要性，这在许多需要高度信任和透明度的应用场景中尤为关键。我还在书中学习到了一些关于“如何设计能够快速迭代的实验流程”的技巧，这对于在快速变化的计算机科学领域保持竞争力非常有帮助。总而言之，这本书为我提供了一个非常完整的计算机实验设计和建模的知识体系，让我能够更有效地进行研究和开发，并产出更有价值的成果。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我当初拿起《Design And Modeling for Computer Experiments》这本书，心里并没有抱太高的期望。市面上关于计算机实验设计的书籍层出不穷，但大多都显得有些陈旧，或者太过晦涩难懂，让人难以消化。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它不仅仅是一本“技术手册”，更像是一次与一位经验丰富的导师进行深度交流的旅程。作者在书中展现出的广博知识和深刻见解，让我受益匪浅。尤其令我印象深刻的是，书中对于“实验的艺术”的描绘，它不仅仅是冰冷的公式和算法，更包含着对问题本质的洞察和对未来方向的预判。书中关于如何识别实验中的潜在偏差、如何设计能够捕捉关键变量之间相互作用的实验，以及如何利用模型来预测和优化系统行为的讨论，都非常具有启发性。我尤其喜欢书中关于“建模的迭代过程”的论述，它强调了建模并非一蹴而就，而是一个不断试错、 refine and improve 的过程，这与我在实际工作中遇到的情况不谋而合。通过阅读这本书，我学会了如何更系统地思考实验设计中的各个环节，如何从海量数据中提取有价值的信息，以及如何构建能够真实反映现实世界复杂性的模型。这本书不仅提升了我的理论水平，更重要的是，它为我解决实际问题提供了强大的工具和思路。我真心觉得，这本书应该被列为计算机科学领域研究生的必读书目之一，它能够为他们打下坚实的研究基础。

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在我看来，《Design And Modeling for Computer Experiments》不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够重塑思维模式的启迪之作。我之前总觉得计算机实验设计是一件非常“工程化”的事情，似乎只要掌握了各种算法和工具，就能做出好的实验。但这本书让我意识到，实验设计背后蕴含着深刻的科学哲学和严谨的逻辑推理。书中对于“因果推断”的讨论，尤其令我印象深刻，它提醒我在设计实验时，不仅要关注变量之间的相关性，更要努力去揭示潜在的因果关系，这对于我们理解系统的本质至关重要。此外，书中关于“建模的局限性”的探讨也让我受益匪浅，它教会我不要盲目迷信模型，要时刻保持批判性思维，并认识到任何模型都是对现实世界的一种简化。作者在书中还介绍了一些关于“如何进行有效的模拟”的策略，这对于我这种需要进行大量模拟来测试不同场景的工程师来说，非常有价值。这些策略能够帮助我设计出更具代表性的模拟场景，从而获得更可靠的实验结果。这本书的价值在于，它不仅仅提供了“怎么做”，更引导我思考“为什么这么做”，以及“这样做有什么风险和好处”。我强烈推荐这本书给所有希望在计算机科学领域进行深入研究的学者和实践者，它能够帮助你构建更科学、更严谨的研究方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格可以说是相当独特的，它没有那种生硬的学术腔调，也没有过于通俗的讲解，而是介于两者之间，恰到好处地平衡了深度和易读性。我在阅读过程中，感觉就像在与一位经验丰富的同行进行一场关于计算机实验设计的深度探讨。作者在阐述复杂概念时，总能够引用贴切的例子，将抽象的理论具象化，让我更容易理解和吸收。例如，在讨论如何处理实验中的不确定性时，书中就用了一个非常生动的例子来解释贝叶斯推断在实验中的应用，让我茅塞顿开。另外，书中对于不同建模方法的优劣势分析也相当透彻，它不仅仅告诉我们“是什么”，更重要的是解释了“为什么”，以及在何种情况下应该选择哪种方法。我特别欣赏书中对于“模型验证”的强调，这往往是许多实际项目中容易被忽视的关键环节。作者详细介绍了各种模型验证的技术，并给出了如何构建有效的验证策略的建议，这对于确保我们构建的模型在实际应用中能够可靠地工作至关重要。总而言之，《Design And Modeling for Computer Experiments》是一本非常实用的书籍，它不仅能够帮助你掌握计算机实验设计的理论知识，更能教会你如何将这些知识转化为实际行动，从而提升你的研究和开发能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读计算机科学博士学位的学生，在撰写博士论文的过程中，如何进行有效的实验设计和构建可靠的模型，一直是我面临的一大难题。《Design And Modeling for Computer Experiments》这本书的出现，为我提供了极大的帮助。它系统地梳理了计算机实验设计和建模的整个流程，从实验目标的明确，到实验方案的制定，再到数据收集、分析和模型评估，每一个环节都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中关于“高效实验设计”的讲解，它介绍了许多能够显著减少实验次数、降低计算成本的统计学方法，比如拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling）等，这对于处理大规模、高维度的数据实验来说，简直是雪中送炭。书中还对各种常用的建模技术进行了深入的分析，并给出了如何根据具体应用场景选择最适合模型的指导。读完这本书，我感觉自己对计算机实验设计和建模的理解提升到了一个新的高度，也掌握了更多行之有效的方法和工具，能够更自信地面对学术研究中的挑战。我强烈推荐这本书给所有从事计算机科学研究的学生和学者，它绝对是一本值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

《Design And Modeling for Computer Experiments》这本书，给我最大的启示是，在计算机科学领域，严谨的实验设计和科学的建模方法是提升研究质量和技术创新的基石。书中对于“模型评估”的深入探讨，让我认识到，一个好的模型不仅仅是能够“看起来”很准，更重要的是它能够在真实世界的各种场景下都表现出色。作者详细介绍了各种模型评估指标的含义和适用性，以及如何构建能够有效反映模型泛化能力的评估体系。我特别喜欢书中关于“如何进行模型调试和优化”的章节，它提供了一系列实用的技巧和策略，能够帮助我们快速定位模型中的问题，并有效地进行改进。此外，书中对于“如何处理实验中的偏差和混淆因素”的讨论，也让我受益匪浅。它提醒我在设计实验时，需要仔细考虑各种潜在的干扰因素，并采取相应的措施来控制它们，从而确保实验结果的可靠性。总而言之，这本书为我提供了一个非常系统和完整的计算机实验设计和建模的框架，让我能够更科学、更有效地进行研究和开发，并产出更有价值的成果。

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读完《Design And Modeling for Computer Experiments》，我最大的感受就是，它让我对“科学”这个词有了更深刻的理解，尤其是在计算机科学这个快速发展的领域。这本书不仅仅是关于方法论，更是一种思维方式的训练。作者在书中对于“实验的鲁棒性”的强调，让我重新审视了自己以往的一些实验设计，发现了很多可以改进的地方。例如，书中介绍的如何通过“敏感性分析”来识别模型中对输入变量最敏感的参数，这对于优化模型性能和理解模型行为非常有帮助。此外，书中关于“如何有效地进行模型选择和比较”的论述，也给了我很多启发。它不仅仅是简单地比较几个指标，而是从多个维度来评估模型的优劣，包括模型的准确性、泛化能力、计算复杂度等等。我尤其喜欢书中关于“如何处理不完整或带有噪声的数据”的章节，它提供了许多实用的技术和策略，能够帮助我们从不完美的数据中提取有价值的信息。总而言之，这本书提供了一个非常系统和全面的框架，帮助我更好地理解和实践计算机实验设计和建模。我强烈推荐这本书给所有对提升研究和开发水平感兴趣的专业人士。

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这本书简直是我近期阅读体验中的一股清流，我之前在寻找一些关于如何进行更严谨、更具科学性的计算机实验设计和建模方法时，翻阅了市面上不少同类书籍，但往往要么过于理论化，脱离实际应用场景，要么则过于偏向某个特定领域，无法触及普适性的原则。而《Design And Modeling for Computer Experiments》则恰恰填补了这一空白。它以一种非常平实却又深入浅出的方式，将抽象的实验设计理论与计算机科学中的具体问题紧密结合。我尤其欣赏书中对于“为什么”的解释，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是剖析了“为什么这样做”背后的逻辑和原理，让我能够真正理解每一种方法的适用性以及其优势和局限性。例如，在讨论模型选择的部分，作者并没有简单地罗列各种模型，而是详细阐述了如何根据实验目标、数据特性以及计算资源的限制来做出最优选择，并辅以大量的实例分析，让我能够立刻将这些理论知识应用到我自己的研究项目中。书中对统计学的运用也恰到好处，既不至于让非统计学背景的读者望而却步，又能保证了严谨性。对于那些希望在计算机科学领域进行更科学、更有效实验的科研人员、工程师，甚至是高年级本科生和研究生来说，这本书绝对是一份宝贵的财富，它能够帮助你建立起一套系统性的思维框架，从而设计出更具洞察力的实验，建立更可靠的模型，最终提升你的研究成果质量。我强烈推荐这本书给任何对计算机实验设计和建模感兴趣的人，它一定会给你带来意想不到的收获。

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这本书给我的感觉就像是在迷雾中找到了一盏明灯，为我指明了计算机实验设计和建模的方向。在我过去的研究和工作中，我常常会感到自己在“试错”的泥潭里挣扎，不知道如何才能更高效、更科学地进行实验。这本书系统地阐述了如何从零开始构建一个科学严谨的计算机实验，从明确研究问题、设计实验方案，到数据采集、分析和模型构建，每一个环节都讲解得非常详细和到位。我尤其欣赏书中对于“实验中的统计推理”的介绍，它将原本看起来非常晦涩的统计学概念，用一种非常直观和易于理解的方式呈现在读者面前，让我能够更好地理解实验结果的意义和局限性。书中还介绍了许多关于“如何利用模拟来加速实验进程”的技术，这对于我这种需要进行大量模拟来测试不同场景的工程师来说，简直是福音。通过学习这些技术，我能够设计出更具代表性的模拟场景，从而获得更可靠的实验结果。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面和系统的计算机实验设计和建模的知识体系，让我能够更自信地面对工作中的挑战，并产出更有价值的成果。

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