多维空间仿生信息学入门

多维空间仿生信息学入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:国防工业
作者:王守觉,来疆亮
出品人:
页数:189
译者:
出版时间:2008-1
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787118054514
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《多维空间防生信息学入门》是多维空间仿生信息学的入门书籍,它从信息科学基本数学方法的几何概念出发,介绍了多维空间仿生信息学的基本原理和基本数学符号对多维空间中几何运算的描述方法以及人工神经网络在此目的下的新发展。多维空间仿生信息学是为解决计算机如何对于具有很多自变量的形象思维问题进行计算而提出来的。它是发展信息科学新算法的一种新思路,这种新思路主要是从多维空间中许多个平面上的几何图形出发来进行计算,用以替代对具有很多自变量的方程组的计算。

书中对多维空间仿生信息学的应用实例和应用效果进行了介绍,主要介绍了在图像处理中(如模糊图像的清晰化处理等)和模式识别中的应用效采,特别对在多维空间仿生信息学基础上发展的仿生模式识别及其优异效果进行了重点介绍。

多维空间仿生信息学入门 第一章:引言与基础概念 1.1 仿生信息学的研究范畴与历史脉络 仿生信息学,作为一门跨学科的前沿领域,旨在从自然界生物体的结构、功能和信息处理机制中汲取灵感,以设计、开发和优化新型的信息系统和技术。本章将首先界定仿生信息学的核心概念,探讨其从早期的仿生学(如机械仿生)向现代信息科学(如计算仿生、感知仿生)演进的关键历程。我们将追溯图灵、冯·诺依曼等先驱者对模拟生物计算的早期探索,并聚焦于二十世纪下半叶以来,随着分子生物学、神经科学和复杂系统理论的突破,仿生信息学如何逐渐发展成为一个独立且充满活力的研究方向。 重点将放在区分“模仿形态”与“模仿功能/机制”的层次差异上。现代仿生信息学更关注对生物体信息编码、传输、存储和决策制定过程的深层理解,而非简单的外形模仿。 1.2 多维空间的拓扑结构与信息承载 “多维空间”的概念在本书中不仅指传统的物理三维空间,更涵盖了生物系统内部信息传递的复杂维度,如时间维度(序列信息)、分子维度(化学梯度和信号通路)以及状态空间(神经元的激活模式)。本节将引入必要的数学工具,如拓扑数据分析(TDA)和高维几何,用以描述和量化生物信息载体的结构复杂性。 我们将探讨生物系统如何利用高维特征来高效地编码和区分海量信息。例如,嗅觉受体识别气味分子的过程,可以被视为在高维特征空间中进行向量匹配。理解这些空间结构,是后续仿生建模的基础。 1.3 基本信息论在生物系统中的体现 香农信息论是理解信息处理的基石。然而,生物系统的信息处理往往受到约束(如能量效率、噪声容忍度)。本章将介绍如何应用和修正经典信息论模型来描述生物现象,例如有效信息量、互信息在基因调控网络中的应用。 重点讨论低复杂度约束下的高效率信息编码,即生物体如何在资源受限的环境下,通过局部交互实现全局最优的信息处理策略。 --- 第二章:神经信息学的仿生基础 2.1 神经元动力学与计算模型 本章深入探讨生物神经元作为基本信息处理单元的工作原理。我们将详细分析Hodgkin-Huxley模型、整合-发放模型(Integrate-and-Fire)及其变体,理解动作电位产生与传播的离子通道机制。 随后,转向计算神经科学,介绍如何将这些生物学细节转化为可用于工程实现的计算模型,例如,讨论如何使用脉冲神经网络(SNN)来模拟生物神经元的稀疏、事件驱动的计算特性,以及其在能量效率上的潜在优势。 2.2 突触可塑性与学习机制 学习和记忆的本质在于突触连接强度的动态变化。本节将详述赫布理论(Hebb’s Rule)及其衍生形式,如STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity,尖峰时序依赖可塑性)。我们将分析STDP如何实现对输入信号时间序列的依赖性学习,这对于处理时序数据至关重要。 此外,还会探讨突触可塑性在维持网络稳定性和促进知识提取之间的平衡——即“可塑性-稳定性困境”的生物学解决方案。 2.3 神经网络的拓扑结构与信息流 大脑皮层的组织并非随机连接,而是呈现出高度模块化和层级化的结构。本节将分析大脑皮层的局部连接规则(如小世界网络、无标度网络特性)如何优化信息传输速度和鲁棒性。 重点阐述循环回路(Recurrent Loops)在实现短期记忆、上下文维护和反馈控制中的作用。通过对这些生物拓扑结构的解析,为设计更具适应性和容错性的新型人工神经网络提供蓝图。 --- 第三章:感知信息与模式识别的仿生范式 3.1 视觉系统的层次化处理 生物视觉系统是信息压缩和特征提取的典范。我们将从视网膜的光感受器开始,追溯信息是如何逐级简化和抽象的。核心内容包括Hubel和Wiesel对初级视皮层简单细胞和复杂细胞的发现,以及它们如何构建对边缘、方向和运动的敏感性。 本章将着重分析“稀疏表示”在视觉皮层中的应用——即如何用最少的神经元活动来表示复杂的输入场景,以及这如何启发高效的特征编码算法。 3.2 嗅觉系统的向量空间编码 哺乳动物的嗅觉系统,特别是对气味分子的识别过程,是一个处理非结构化高维数据的绝佳案例。我们将研究嗅觉球(Olfactory Bulb)如何利用大量、低选择性的受体,通过“概率性编码”和“分布式表示”,实现对数百万种气味的高效区分。 此部分将详细介绍如何利用高维随机投影和特征匹配算法来模拟这种“稀疏激活”的模式识别范式,并讨论其在复杂混合信号分离中的应用潜力。 3.3 运动控制与反馈环路 运动学习和控制,如小脑和基底神经节的作用,是典型的实时反馈信息处理问题。我们将研究生物体如何利用内部模型(Internal Models)来预测运动后果并校正误差。 介绍“前馈-反馈控制”的生物学实现,理解运动规划如何结合对环境的即时感知,实现平滑、高效的路径规划,这直接指导了机器人控制和自主导航系统的设计。 --- 第四章:复杂系统中的信息涌现与自组织 4.1 群体智能与分布式信息处理 从蚂蚁的觅食路径到鸟类的集群飞行,群体智能展示了简单个体通过局部规则如何涌现出复杂的全局协调能力。本章将引入“信息共享”和“隐式协调”的概念。 我们将分析诸如粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)等算法的生物学起源,并探讨群体系统中信息是如何在不依赖中央控制的情况下进行传播、决策和修正的。 4.2 自我修复与鲁棒性机制 生物系统具有惊人的容错和自我修复能力。本节将探讨信息冗余、信息备份以及在损伤发生时信息流的重定向机制。例如,在神经退化性疾病中,健康区域如何通过增强连接来代偿受损区域的功能。 这部分内容为设计具有内在韧性(Inherent Robustness)的信息硬件和软件系统提供了理论基础,避免了传统系统单点故障的致命性。 4.3 信息获取的能量效率优化 生命活动受到严格的能量约束。本章最后讨论生物体如何最小化获取和处理信息的能耗。我们将引入Landauer原理的生物学边界,并分析生物系统如何通过稀疏编码和事件驱动(Spiking)机制,实现远超传统CMOS技术的能效比。这对于开发超低功耗边缘计算设备具有直接的指导意义。 --- 结语:迈向通用仿生智能的挑战与展望 本书最后将总结仿生信息学在当前人工智能发展中所扮演的关键角色,并指出未来研究的焦点,包括对意识、具身智能(Embodied Intelligence)和生物物理计算的深入探索,强调从“观察模仿”到“机制复现”的范式转变,以期构建更接近生命复杂性和适应性的下一代信息技术。

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乍一看“多维空间仿生信息学入门”,我首先联想到的就是科幻小说中的奇妙设定,但这个名字却又带着一股严谨的学术气息,这让我对它充满了探索的渴望。我会思考,作者是如何将“多维空间”这个抽象的数学和物理概念,与“仿生学”这一源于生物学的研究方法相结合?并且,信息学又是在其中扮演了何种核心角色?我期待这本书能够为我揭示,在多维度的世界里,生命体可能进化出哪些我们尚未知晓的信息处理和交互方式?例如,它们是否拥有超越我们三维感官的信息感知能力?它们的“大脑”或信息处理中心,是否也遵循着某种多维仿生的计算原理?“信息学”的加入,更是让这个问题变得更加有趣,它是否会探讨信息在多维空间中的传输、存储和处理的规律?会不会提出一种全新的信息编码和解码方式,来适应多维环境的特点?“入门”二字,则寄托了我希望它能够以一种易于理解的方式,引导我进入这个复杂但迷人的领域。我希望它能提供清晰的理论框架,生动的实例,以及一些前瞻性的思考,让我能够初步领略到这个学科的魅力,并激发我深入研究的动力。

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对于“多维空间仿生信息学入门”这个书名,我的第一反应是它可能会涉及一些非常前沿的理论,也许是建立在某些尚未完全被主流科学界接受的假说之上。但正是这种“未知”与“突破”的潜在可能性,让我感到兴奋。我会去思考,如果生命真的存在于更高维度,它们的信息传递方式会是怎样的?是类似我们已知的电信号、化学信号,还是某种我们尚未理解的、与维度本身交织在一起的复杂交互?而仿生学,如果能从这些多维生命体那里获得启发,又会催生出怎样超越当前科技水平的技术?我想象书中可能会用大量的数学模型和物理学原理来阐释这些概念,但同时也希望它能够通过生动的案例和比喻,让非专业读者也能窥见其精妙之处。我特别关注“信息学”在这个概念中的定位,它究竟是指数据处理、算法设计,还是更深层次的知识表示和推理?是否会涉及到一些关于“意识”在高维空间中的存在形式的猜想?这是否意味着,仿生学不仅是模仿生物的形态和功能,更是模仿它们在更广阔时空尺度下的生存智慧和信息处理策略?书中的“入门”二字,也让我抱有一丝期待,它或许会循序渐进地引导读者进入这个复杂而迷人的领域,而不会一开始就将人淹没在晦涩难懂的专业术语之中。我希望它能像一位经验丰富的向导,带领我穿越知识的迷雾,逐渐领略多维仿生信息学的魅力。

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这个书名“多维空间仿生信息学入门”给我最直接的感受是,它试图将看似毫不相干的几个概念——“多维空间”、“仿生学”和“信息学”——巧妙地融合在一起,创造出一种全新的学科视角。我会对作者如何定义和理解“多维空间”感到好奇,它会是纯粹的数学概念,还是会涉及到一些我们尚未证实的物理维度?而“仿生学”在这个语境下,又被赋予了怎样的使命?它是否会超越对地球生物的模仿,去探索和借鉴那些存在于更高维度的生命体的智能运作模式?更重要的是,“信息学”在这里扮演了什么角色?它是否会提供一套理论框架,来分析和理解多维生命体的感知、学习、决策和交流机制?我设想,书中可能会介绍一些基于多维几何的神经网络模型,或者模拟高维生物信息传递的通信协议。我也在思考,如果生命体能在多维空间中存在,它们的信息交互方式是否会更加高效、复杂,甚至是我们目前无法理解的?“入门”二字,更是给了我一份期待,我希望这本书能够以一种清晰、有条理的方式,引导我从基础开始,逐步深入这个充满挑战和想象力的领域,让我能够理解这个学科的精髓,并激发我进一步探索的兴趣。

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当我看到“多维空间仿生信息学入门”这个书名时,我立即产生了一种强烈的求知欲。我会去思考,这个学科是如何定义和理解“多维空间”的,是纯粹的数学概念,还是会涉及一些尚未被广泛证实的物理理论?而“仿生学”又将如何从这些多维生命体身上汲取灵感?它们的信息处理方式、感知模式,甚至它们的“意识”形态,是否会为我们提供全新的视角?“信息学”在这其中扮演了什么核心角色?它是否会为我们揭示信息在多维环境下的编码、传输、处理和存储的规律?我甚至设想,书中可能会介绍一些基于高维几何学的计算模型,或者模拟高维生物神经网络的算法。这种跨学科的融合,让我对未来的科技发展充满了期待。同时,“入门”二字也意味着作者的目的是要将这个复杂而新颖的领域,以一种易于理解的方式呈现给读者。我希望这本书能够提供清晰的概念解释、生动的案例分析,以及对未来发展方向的合理展望,让我能够对这个前沿领域有一个初步但深刻的认识,并激起我深入研究的兴趣。

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“多维空间仿生信息学入门”——这个书名本身就充满了吸引力,它将看似毫不相干的三个概念巧妙地融合在一起,引发了我无限的遐想。我会好奇,作者是如何界定和理解“多维空间”的?是纯粹的数学空间,还是会触及一些未被证实的物理维度?而“仿生学”在这个语境下,又被赋予了怎样的使命?它是否会超越我们对地球生物的模仿,去探索和借鉴那些存在于更高维度的生命体的智能运作模式?更关键的是,“信息学”在这个交叉学科中扮演了什么角色?它是否会提供一套理论框架,来分析和理解多维生命体的感知、学习、决策和交流机制?我设想,书中可能会介绍一些基于多维几何的神经网络模型,或者模拟高维生物信息传递的通信协议。同时,“入门”二字也让我抱有期望,希望这本书能够以一种清晰、有条理的方式,引导我从基础开始,逐步深入这个复杂但迷人的领域,让我能够理解这个学科的精髓,并激发我进一步探索的兴趣。它就像一扇窗户,让我得以窥见一个充满无限可能的全新世界。

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“多维空间仿生信息学入门”——仅仅是这个名字,就足以让我的思绪跳跃到宇宙的尽头,想象着那些我们尚未触及的生命形式,以及它们可能拥有的、我们难以想象的信息处理能力。我会不由自主地去联想,那些生活在更高维度空间的生物,它们是如何感知周围的环境?它们的“意识”是否也像我们一样,是基于神经元网络的活动,还是某种我们无法理解的、与维度本身属性相关的复杂系统?仿生学,作为一门从自然界汲取智慧的科学,如果能够研究和模仿这些多维生命体的信息处理方式,将会是多么惊人的突破?我期待这本书能够详细阐述,在多维空间中,信息是如何被编码、传输、处理和存储的。这是否意味着,我们将要学习一种全新的信息论,一种能够描述信息在不同维度下流动的理论?同时,“入门”这个词也暗示着,这本书的作者具备了一种将复杂概念转化为易于理解的内容的能力。我希望它不仅仅是罗列高深的公式和理论,更能通过生动的例子,比如模拟多维生物的感官系统,或者设计基于多维信息处理的智能算法,来让读者领略这个领域的魅力。我甚至猜测,书中可能会探讨一些关于“跨维度通信”的可能性,以及如何通过仿生学的方法来构建这样的通信桥梁。这本书的名字,就像一个闪耀的灯塔,指引我前往一个充满未知与希望的知识大陆。

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每当我看到“入门”这个词,总会有一种既欣慰又忐忑的心情。欣慰的是,这表明作者的目的是要让更多人了解这个相对陌生的领域,而不是仅仅服务于少数专业人士。但同时,我也担心“入门”是否意味着内容会过于浅显,无法满足我对这个概念深层次的探索欲望。我更希望它能做到的是,在保证基础概念清晰易懂的同时,也能为有一定基础的读者提供新的视角和思考方向。例如,当提到“多维空间”时,我会好奇书中会采用哪种数学模型来描述它,是拓扑学、微分几何,还是某种更抽象的代数结构?而“仿生学”与“信息学”的结合,又会如何具体体现在算法设计、数据结构或者通信协议上?我脑海中浮现的画面是,也许书中会介绍一些基于高维生物神经网络的计算模型,或者一些模拟多维生物感官的传感器技术。此外,如果这本书真的能触及“信息学”的本质,它或许会探讨信息在不同维度下的传播、存储和转换规律,以及这些规律如何影响生命体的认知和行为。我设想,它可能会提出一些关于“超维度交流”的理论框架,以及如何通过仿生技术来实现这种交流的可能性。这本书的名字,无疑为我打开了一扇通往全新知识领域的大门,我希望这扇门后的世界,既有引人入胜的理论,也有切实可行的技术展望,让我对未来的科技发展有更清晰的认识。

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这本书的名字听起来就充满了科幻感与学术性的碰撞,让我对“多维空间”和“仿生学”这两个词汇如何在“信息学”的框架下被解读充满了好奇。在翻开这本书之前,我的脑海中已经构建了一幅宏大的图景:或许它会带我进入一个超越我们日常三维感知的奇妙世界,在那里,生命的奥秘被以一种全新的、多维度的视角进行解析。仿生学,一直是我非常着迷的领域,它教我们如何从自然界的伟大工程师——生物身上汲取灵感,创造出更高效、更智能的系统。而当我们将仿生学的触角伸向多维空间,会发生怎样的化学反应?信息学作为连接感知与理解的桥梁,又将如何在这其中扮演至关重要的角色?我期待这本书能够揭示这些问题的答案,或许是关于生物如何在新维度中演化出独特的感知和交流方式,亦或是人类如何借鉴这些多维生物的智慧,来构建突破现有技术瓶颈的信息处理系统。我甚至设想,书中可能会探讨一种全新的计算模型,它不局限于传统的比特流,而是以某种更为复杂、多维的数据结构来模拟生命在多维环境中的信息交换和处理过程。这种可能性本身就足以点燃我对阅读的渴望,它预示着一次智识上的探险,一次对未知领域的勇敢探索。这本书的名字,就像一把金钥匙,开启了我对一个充满想象与可能性的新世界的憧憬,我迫不及待地想要知道,它究竟能为我展现怎样一幅令人惊叹的画卷。

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“多维空间仿生信息学入门”——这个书名就像一把钥匙,开启了我对未知世界的好奇之门。我一直对生命如何在不同的环境和条件下演化出独特的信息处理和交流方式着迷,而“多维空间”的加入,更是将这种好奇推向了一个全新的高度。我会想象,如果生命存在于我们难以想象的更高维度,它们的感官系统、神经网络以及信息传递机制会是怎样的?它们是如何在高维度的环境中感知、理解和交互的?而“仿生学”在这里的角色,便是从这些假想的、但遵循自然规律的高维生命体身上汲取灵感,来创造出全新的信息技术。我非常期待书中能够详细阐述,如何将多维空间的概念融入信息学,例如,是否会提出一种能够处理多维数据的算法,或者构建一种模拟高维神经网络的计算架构?“信息学”作为连接感知与行动的桥梁,在这种情况下,又会如何发展?是否会涉及到一种全新的信息论,能够描述信息在不同维度下的流动和转换?“入门”二字,也意味着作者的意图是将这个复杂的领域变得易于理解,我希望能在这本书中找到清晰的概念解释、生动的案例分析,以及对未来发展方向的合理展望,让我能够对这个前沿领域有一个初步但深刻的认识。

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“多维空间仿生信息学入门”——这个书名如同一个谜语,让我迫不及待地想要探寻其背后的答案。我脑海中首先浮现的是,如果生命可以在远超我们三维感知的空间中存在,它们的信息传递、存储和处理方式将会是怎样一种截然不同的景象?“仿生学”作为模仿生物智慧的科学,是否能从这些假想的、存在于更高维度的生命体身上,找到新的灵感来革新我们现有的信息技术?我会好奇,书中是否会探讨一些基于高维几何学的计算模型,或者模拟高维生物神经网络的算法?“信息学”在其中扮演的角色,无疑是连接“多维空间”和“仿生学”的关键。它是否会为我们揭示信息在多维环境下的传播规律,以及如何设计能够处理和利用这些多维信息的系统?“入门”二字,更是给了我一份信心,我期待这本书能够像一位耐心的向导,用清晰的语言和丰富的例子,带领我一步步走进这个充满想象力和挑战的全新领域,让我能够初步理解其核心概念和潜在的应用价值,并激发我进一步探索的兴趣。

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