Biological Effect of Low Frequency Electromagnetic Fields pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Amer Assn of Physics Teachers

作者:Hafemeister, D. (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:742.55元

装帧:Pap

isbn号码:9780917853890

丛书系列:

图书标签:

• 电磁场
• 生物效应
• 低频电磁场
• 生物医学工程
• 电磁生物学
• 健康影响
• 电磁辐射
• 生物物理学
• 环境健康
• 医学物理学

好的，这是一份关于一本未命名图书的详细简介，内容涵盖了其核心主题、研究范围、方法论以及预期贡献，完全不提及您提供的特定书名或任何与“低频电磁场生物效应”相关的内容。 --- 图书简介：《复杂系统中的涌现现象与自组织动力学》 导言：超越还原论的视野 本书旨在深入探讨在多尺度、非线性交互作用下，复杂系统如何从底层微观组分中涌现出宏观的、集体性的行为模式。在传统的物理学、生物学乃至社会科学研究中，还原论（Reductionism）长期占据主导地位，试图通过分解系统至最小单元来理解整体。然而，面对气候模型、生态群落、城市交通网络乃至生命起源等现象时，我们发现，简单的要素相加并不能解释观察到的复杂性、适应性与新颖性。 《复杂系统中的涌现现象与自组织动力学》正是在这一认知背景下诞生的。它不仅仅是一本综述，更是一部整合了信息论、非平衡态统计物理学和网络科学的跨学科论著。本书的核心论点在于：涌现（Emergence）并非偶然的副产品，而是系统在特定边界条件和能量梯度驱动下，必然会达成的、具有信息优势的稳态结构。 我们将系统地分析驱动这些“自组织”（Self-Organization）过程的内在机制与普适规律。 第一部分：复杂性的数学基础与信息度量 本部分为后续章节建立坚实的理论框架，重点关注如何量化“复杂性”本身，以及如何描述系统内部的信息流动和结构形成。 第一章：非平衡态热力学与耗散结构 我们首先回顾普里戈金（Prigogine）关于耗散结构的经典理论，但着重于将其扩展到非线性动力学系统。重点分析远离热力学平衡的系统（如生命体、湍流流体）如何通过持续的能量输入维持低熵状态。探讨法（Far-from-Equilibrium）条件下的稳定性、分支点（Bifurcation）与模式选择（Pattern Selection）。 第二章：网络拓扑与结构信息 复杂系统往往表现为网络结构。本章深入剖析了不同网络拓扑（如随机网络、小世界网络、无标度网络）对信息传播、鲁棒性（Robustness）和同步化（Synchronization）的影响。引入复杂性度量的新指标，如有效信息、互信息熵（Mutual Information Entropy）和描述复杂网络拓扑的有效标度律。特别关注节点间异质性如何影响全局涌现特性的形成。 第三章：涌现的分类学与检验标准 区分“弱涌现”（系统行为可由其组成部分的性质预测）与“强涌现”（系统行为的根本属性无法通过组分线性叠加得出）。本章提出了基于信息不可压缩性（Information Incompressibility）和因果熵（Causal Entropy）来客观识别和量化真正强涌现现象的计算方法。 第二部分：自组织动力学在自然系统中的体现 本部分将理论模型应用于具体的自然科学领域，展示自组织如何塑造我们观察到的宏观现象。 第四章：相变与临界现象的普适性 系统中的自组织往往与相变紧密相关。本章聚焦于临界点附近的普适性（Universality）概念，讨论李夫席兹（Lifshitz）理论和重整化群（Renormalization Group）方法如何成功预测不同物理、化学系统中相似的标度行为。以磁性材料中的畴壁形成和晶体生长为例，阐释临界点附近信息被最大化利用的机制。 第五章：生态系统中的物种共存与稳定 在生物多样性的研究中，物种如何在一个有限的资源空间中共存，是一个典型的涌现问题。本章利用反应-扩散方程和博弈论模型，分析竞争排斥、捕食者-猎物动态（如Lotka-Volterra模型的非线性修正），探讨物种多样性如何通过空间异质性或时间错位（Desynchronization）实现群落尺度的动态稳定。 第六章：生命起源与分子自组装 本章探讨生命系统最初的自组织起源。侧重于化学自催化网络（Autocatalytic Networks）的形成，以及在原始地球条件下，简单分子如何通过非线性反馈机制实现物质和信息的持续复制与演化。分析脂质双分子层（Lipid Bilayers）的自发形成，如何为细胞膜的早期功能奠定了结构基础。 第三部分：人工与社会系统中的控制与设计 本书的最后一部分将视角转向人类构建的系统，探讨如何利用对自组织规律的理解来优化设计和控制。 第七章：群体智能与分布式计算 分析蚁群优化（ACO）、粒子群优化（PSO）等群体智能算法的底层原理。强调这些算法的效率来源于本地交互的简单规则而非全局中央控制。本章将模型扩展到分布式传感网络和去中心化决策系统，讨论如何通过精心设计的局部耦合强度，诱导出全局最优的解决方案。 第八章：社会经济系统中的范式转换 将复杂系统理论应用于宏观经济学和金融市场。分析市场泡沫的形成与破裂作为一种非线性反馈驱动的集体失稳现象。探讨信息传播速度和投资者的有限理性如何影响市场结构的重构，并提出基于网络鲁棒性的金融监管策略建议。 第九章：复杂系统的控制与逆向工程 系统地总结如何对一个已知的、表现出复杂涌现行为的系统进行逆向工程（Reverse Engineering）。重点讨论如何通过最小干预（Minimal Intervention）来引导系统从一个低效的吸引子（Attractor）转移到期望的高效状态。介绍基于反馈回路的结构性控制方法，而非单纯的线性反馈控制。 总结与展望 本书总结了理解涌现与自组织的核心原则：非线性、非平衡态和信息反馈。 它强调了在处理前沿科学问题时，必须拥抱不确定性和整体性思维。未来的研究方向将聚焦于开发更高维度的信息度量工具，以及如何将这些物理和数学模型应用于解决日益增长的人工智能和全球环境变化中的复杂性挑战。 本书适合于物理学、化学、生态学、计算机科学、经济学以及系统工程等领域的进阶研究人员、博士生和对跨学科研究抱有浓厚兴趣的学者阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆