Biology and Control Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Queinnec, Isabelle (EDT)/ Tarbouriech, Sophie (EDT)/ Garcia, Germain (EDT)/ Niculescu, Silviu-Iulian

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 190.97

装帧:Pap

isbn号码:9783540719878

丛书系列:

图书标签:

• 生物学
• 控制论
• 系统生物学
• 建模
• 数学生物学
• 非线性动力学
• 生物反馈
• 复杂系统
• 理论生物学
• 交叉学科

好的，以下是一本名为《生态系统动力学与复杂性分析》的图书简介，内容聚焦于生态学、系统科学和高级数学方法，旨在提供一个与“Biology and Control Theory”主题截然不同的视角和深度。 --- 生态系统动力学与复杂性分析 图书简介 《生态系统动力学与复杂性分析》 是一部深入探讨自然界复杂生态结构、功能演变及其内在调控机制的综合性专著。本书旨在超越传统的物种名录和静态描述，转向运用先进的数学建模、拓扑分析和信息论工具，揭示宏观生态现象背后的微观动力学规律和系统涌现特性。全书结构严谨，内容涵盖从种群结构到生物圈尺度的多层次分析，尤其侧重于非线性、自组织和临界现象的量化研究。 第一部分：基础理论与系统视角重构 本书的开篇部分致力于为生态学研究建立坚实的数学与系统论基础。我们抛弃了简单线性回归的局限，转而采用非平衡态热力学的视角来审视生态系统——将其视为开放的、耗散的能量流动网络。 第1章：生态系统的结构拓扑学 本章详细介绍了利用图论和网络科学分析生态群落的结构。重点讨论了食物网的结构稳健性，包括节点移除（物种灭绝）对网络连通性的影响。我们引入了小世界网络（Small-World Networks） 和无标度网络（Scale-Free Networks） 的概念，并分析了它们在不同演化阶段的生态系统中的出现频率和生物学意义。特别是，对互惠网络（Mutualistic Networks） 的模块化分解进行了深入的数学刻画，量化了不同功能群落之间的依赖强度。 第2章：非线性动力学：种群模型的深化 本部分聚焦于对经典种群模型（如Logistic、Lotka-Volterra）的非线性修正和拓展。我们详细分析了时滞效应在种群模型中的作用，特别是时滞如何诱导周期性振荡乃至混沌行为。书中完整推导了反应-扩散方程在空间异质性环境下的应用，用于模拟物种分布和竞争前沿的扩张与收缩。更重要的是，本章引入了非线性稳定性分析，包括李雅普诺夫函数和特征值的计算，以精确预测种群在环境扰动下的恢复能力和临界阈值。 第3章：信息论在生态过程中的应用 本书将信息视为系统有序性的度量。本章探讨了如何使用香农熵（Shannon Entropy） 来量化生物多样性的结构复杂性，区别于简单的物种丰度指标。我们引入了互信息（Mutual Information） 来度量不同生态变量（如气候因子与生物量）之间的依赖程度，并探讨了有效信息（Effective Information） 在描述系统演化路径信息量上的优势。 第二部分：复杂性、稳定性与涌现现象 在基础工具构建之后，本书转向研究复杂性本身，即系统如何从简单规则中涌现出宏观的、难以预测的模式。 第4章：自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC） 本章是本书的重点之一。我们论证了许多生态现象——从森林火灾的频率分布到物种爆发性灭绝事件——都可以被归类为自组织临界系统的特征。通过对沙堆模型（Sandpile Model） 的修改与映射，我们构建了生态SOC模型，用以解释为什么系统倾向于维持在临界状态，从而导致“大事件”和小事件交替出现。本章为理解生态系统的大规模灾难性变化提供了非平衡态的解释框架。 第5章：多尺度建模与尺度不变性 生态过程在不同的时间尺度（从基因表达到地质变迁）和空间尺度上运作。本章采用重整化群（Renormalization Group） 的思想，来处理多尺度耦合问题。我们分析了尺度不变性（Scale Invariance） 在生物群落结构中的表现，例如，如何通过尺度迭代来连接种群动态与生物地理分布模式。本章内容对理解群落结构与环境宏观属性之间的比例关系至关重要。 第6章：能量流动与耗散结构理论 基于普里高津的耗散结构理论，本章将生态系统视为一个开放的能量转换器。我们详细分析了最大熵产生原理（Maximum Entropy Production, MEP） 在预测生态系统结构和演化方向上的应用。本书计算了不同营养级的能量传递效率，并探讨了在系统受限（如营养盐饱和）条件下，能量耗散率如何决定了生态系统的结构复杂性和抵抗力。 第三部分：高级分析技术与预测挑战 最后一部分将理论模型与尖端分析工具相结合，探讨在不确定性下进行长期生态预测的局限性与新途径。 第7章：基于稀疏表示的系统识别 面对高维的生态数据矩阵，精确识别驱动变量至关重要。本章深入介绍稀疏学习（Sparse Learning） 和符号回归（Symbolic Regression） 技术。我们利用Lasso和Elastic Net方法，从大量环境变量中筛选出对特定生态结果（如初级生产力）具有显著影响的最小变量集，从而避免了过度参数化，构建出更具泛化能力的简化模型。 第8章：随机过程与不确定性量化 真实世界的生态系统充满随机性。本章专注于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 方法在参数估计中的应用，用于处理模型中固有的观测误差和过程噪声。此外，我们探讨了路径积分（Path Integrals） 在评估不同生态历史路径概率方面的潜力，这对于评估长期保护策略的风险至关重要。 第9章：时空数据分析：模式的生成与传播 本书采用偏微分方程（PDEs） 框架来描述物种在空间中的扩散和相互作用。本章详细分析了图灵模式（Turing Patterns） 在生态空间中的形成机制，解释了斑块状植被分布和斑马条纹等现象的内在驱动力。我们还结合卡尔曼滤波（Kalman Filtering） 技术，实现了对实时传感器数据的状态估计和短期趋势预测。 结语 《生态系统动力学与复杂性分析》旨在为生态学家、系统科学家和高级应用数学研究人员提供一套跨学科的、基于严格数学原理的分析工具箱。本书的价值在于，它提供了一个看待生命世界的新框架——一个充满非线性、自组织和涌现性的复杂物理系统，而非仅仅是物种的简单集合。读者将通过掌握这些工具，能够更深刻地理解和量化生命维持的“边界条件”与“内在逻辑”。 --- 目标读者： 生态学高级研究生、复杂系统研究人员、生物物理学家、应用数学与计算科学领域学者。 核心技术关键词： 图论、非平衡态热力学、自组织临界性、耗散结构、重整化群、稀疏建模、随机过程、偏微分方程。

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