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出版者:Prentice Hall PTR

作者:Peter Tomsu

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2001-09-06

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780130282262

丛书系列:

图书标签:

• 光网络
• 下一代网络
• 光通信
• 网络技术
• 光纤通信
• 网络架构
• 5G
• 数据中心
• 云计算
• 网络安全

深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用 书籍简介 本书深入探讨了当前人工智能领域最激动人心的前沿课题之一：深度学习技术如何被有效地应用于对高度复杂、非线性和动态变化的系统进行精确建模、预测与优化。我们聚焦于超越传统统计方法和浅层机器学习模型的局限性，构建能够捕捉系统深层内在结构和时间依赖性的下一代分析工具。 本书内容涵盖了从理论基础到尖端实践的全景式图谱，旨在为研究生、高级研究人员以及在工业界从事复杂系统优化的工程师提供一套坚实的理论框架和可操作的工程指南。我们避免了对现有成熟技术的简单罗列，而是着重于解决那些尚未被充分解决的、需要跨学科知识融合的难题。 第一部分：复杂系统建模的挑战与深度学习的理论基础 本部分首先对“复杂系统”进行了严格的定义和分类，从物理系统（如流体力学、材料科学中的多尺度模拟）到社会经济系统（如金融市场波动、城市交通网络）。我们明确指出，这些系统固有的高维度、稀疏数据、非平稳性和内在的因果关系模糊性，是传统建模方法的根本瓶颈。 随后，本书详细阐述了支撑现代复杂系统建模的深度学习核心架构。重点在于： 1. 图神经网络（GNNs）的高阶拓扑学习： 详细分析了如何设计和训练适应于非欧几里得数据结构的GNNs，特别是针对大规模、动态变化的图结构（如社交网络、蛋白质相互作用网络）的异构信息聚合机制。我们深入探讨了自注意力机制（Self-Attention）在捕获长距离依赖和关键节点识别中的作用，以及如何通过图卷积的谱理论来指导模型设计，以确保模型的鲁棒性和可解释性。 2. 稀疏与高维数据处理的神经表示： 探讨了自编码器（Autoencoders）的变体，特别是变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）在降维、特征提取和缺失数据插补方面的能力。我们提出了结构化稀疏编码方法，用以在不损失关键物理意义的前提下，有效地压缩高维状态空间。 3. 时序依赖的深度循环结构： 超越标准的LSTM和GRU，本书引入了神经ODE（Neural Ordinary Differential Equations）和神经延迟微分方程（NDDEs），用于对连续时间动态系统进行更精细的建模，特别是在数据采样不均匀或存在高频噪声的场景下，这些方法如何提供更光滑且符合物理规律的轨迹预测。 第二部分：面向优化的深度强化学习框架 本部分是本书的核心之一，专注于如何将深度学习能力转化为实际的决策和控制能力。我们不再将强化学习（RL）视为简单的策略学习，而是将其视为一种高效的“试错式”系统参数寻优机制。 1. 模型基强化学习（Model-Based RL）的重建： 传统MBRL依赖于精确的系统模型。本书提出了一种“数据驱动的隐式模型学习”范式。我们利用神经隐式表示（Neural Implicit Representations, NIRs）来拟合环境的动力学函数，并结合概率模型（如高斯过程）来量化预测的不确定性。这使得智能体能够在不完全依赖先验物理知识的情况下，安全地进行前向模拟和规划。 2. 约束条件下的鲁棒控制： 在实际工程应用中，系统往往受到硬性约束（如安全边界、资源限制）。我们详细介绍了约束强化学习（Constrained RL）的最新进展，包括使用拉格朗日乘子法的深度实现、安全策略梯度（Safe Policy Gradient）方法，以及如何利用预测控制（MPC）的思路与深度学习策略相结合，实现高效的在线调整。 3. 多智能体系统（MAS）的协调优化： 针对分布式决策场景，我们深入分析了集中式训练/去中心化执行（CTDE）架构的局限性。重点讨论了信息传播约束下的策略解耦技术，以及如何利用因果推断（Causal Inference）来识别和隔离不同智能体间的关键交互，从而提高大规模系统的收敛速度和全局最优性。 第三部分：跨领域应用的深度案例分析与前沿探索 本部分通过具体的、具有挑战性的案例，展示了前述理论如何落地。 1. 材料科学中的逆向设计与高通量筛选： 探讨了如何利用生成模型（特别是结合扩散模型）来直接生成满足特定力学或热力学性能指标的分子结构或晶体结构。这涉及到如何将化学势能面转化为深度网络的损失函数，实现“目标驱动的结构生成”。 2. 复杂流体动力学（CFD）的加速模拟： 重点介绍如何使用卷积网络替代数值求解器中的迭代步骤，实现亚秒级的流场预测。分析了如何通过残差学习和物理信息约束损失函数（PINNs的进阶应用）来确保深度学习预测结果在能量守恒等基本物理定律上的一致性，从而克服纯数据驱动模型的致命弱点。 3. 金融时间序列的非线性风险管理： 超越简单的资产定价，本书关注于系统性风险的早期预警。通过对跨资产相关性网络的动态建模，使用图注意力网络来识别潜在的传染路径，并结合对抗性训练来测试金融策略在极端市场条件下的脆弱性。 本书特色： 本书的价值不在于复述已有的成功案例，而在于直面当前研究中尚未攻克的难点：模型的可解释性、跨领域知识的有效迁移、以及在数据稀疏和高噪声环境下的稳健性。 每一个章节都包含对未来研究方向的深刻洞察和前沿算法的详细推导，旨在激励读者构建真正能解决“下一代”复杂问题的智能系统。

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我对下一代光学网络技术一直抱有极大的兴趣，尤其是在5G和物联网时代对数据传输能力提出更高要求的背景下。这本书的出现，恰逢其时，勾起了我深入了解这一前沿领域的好奇心。从我个人的使用体验来看，无论是日常的视频通话、在线游戏，还是更专业的领域，如远程医疗、自动驾驶，对网络的稳定性和速度都有着近乎苛刻的要求。而光学网络，凭借其巨大的带宽潜力和低延迟的优势，无疑是满足这些需求的关键。我期待书中能详细阐述下一代光学网络在架构设计上的创新之处，比如在核心网、接入网以及边缘计算节点之间是如何进行高效连接的，是否引入了更灵活的动态带宽分配技术，以及如何应对日益增长的网络流量压力。同时，对于新兴的光学器件，如相干光收发器、硅光子技术在下一代网络中的应用前景，我也充满了求知欲。我希望这本书能够从宏观到微观，系统性地剖析这些技术细节，帮助我理解它们如何协同工作，共同构建一个更快速、更可靠、更智能的通信基础设施。此外，书中关于网络安全和节能方面的论述，也将是我关注的重点，毕竟在追求高性能的同时，保障网络的安全性以及实现绿色通信同样至关重要。

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我对数字经济的蓬勃发展及其背后强大的网络支撑能力有着浓厚的兴趣。这本书“下一代光学网络”的出现，恰好满足了我对下一代通信技术的好奇心。我设想，下一代光学网络将不再局限于传统的数据传输，而是能够承载更多元化的服务，例如智能制造、智慧城市等。我特别希望书中能够详细介绍下一代光学网络在提高网络可靠性和鲁棒性方面的创新。例如，如何通过多路径传输、冗余设计来应对网络故障，以及如何实现网络的快速恢复。从我个人的角度出发，我希望下一代网络能够提供更低、更稳定的抖动，这对于实时音视频通信、金融交易等对网络稳定性要求极高的场景至关重要。我关注书中对于网络安全方面的讨论，如何在新一代光网络中抵御各种网络攻击，保障数据的安全和隐私。

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我对构建更加高效、更具弹性的信息通信基础设施充满热情，而“下一代光学网络”这个主题，无疑触及了这一领域的精髓。从我日常体验到的网络性能波动来看，现有的网络架构在应对突发的大流量需求时，往往显得力不从心。我猜测，下一代光学网络会更加注重网络的智能化和资源的最优分配。书中是否会详细介绍波长分配和路由（WDM/ROUTING）技术的演进？例如，动态波长分配（DWDM）的进一步优化，以及如何利用人工智能算法来实现更精细化的波长资源管理。我尤其关心的是，下一代网络如何在保证低延迟的同时，大幅提升数据传输的容量和带宽。这对于诸如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及高清视频直播等对带宽和延迟都极为敏感的应用场景至关重要。我希望书中能够深入分析当前光学网络面临的挑战，比如如何降低能耗，如何提高器件的集成度和可靠性，以及如何应对网络安全方面的威胁。从我个人的观察来看，随着网络节点数量的激增，网络的可管理性和安全性也面临着前所未有的考验。如果这本书能提供一些关于如何构建更安全、更易于管理的光学网络的思路和解决方案，那将非常有价值。

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我对科技发展的速度及其对社会生活的影响有着深刻的体会。这本书“下一代光学网络”的出现，勾起了我对未来通信基础设施的无限遐想。我期待书中能够深入探讨下一代光学网络在提升网络容量和带宽方面所采用的具体技术手段。例如，是否会介绍更先进的调制编码技术，以及如何通过多芯光纤、空分复用等技术来大幅提升光纤的传输能力。我特别关心的是，下一代网络如何能够更好地支持新兴的通信应用，如元宇宙、工业互联网等。这些应用对网络的带宽、延迟和连接数都提出了全新的要求。从我个人的角度出发，我希望下一代光学网络能够实现更高的能效比，在满足高性能需求的同时，降低能源消耗，符合绿色通信的发展理念。

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作为一名长期关注通信技术发展的爱好者，我深知光学网络在现代社会信息传递中的核心地位。这本书的题目“下一代光学网络”立刻吸引了我的注意，因为它直接指向了通信领域的未来趋势。我设想，在下一代光学网络中，传统的点对点连接模式可能会被更复杂的网络拓扑所取代，例如引入更密集的光节点，以及更智能的光交换技术。我特别希望书中能够深入探讨软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）在光学网络中的应用，理解它们如何赋予网络更强的灵活性和可编程性，从而能够根据不同的业务需求动态地调整网络资源。此外，我对光网络的自动化管理和运维也充满期待，例如如何实现网络的自愈合、自优化，以及如何利用人工智能和机器学习来预测和解决潜在的网络故障。从我个人的经验出发，目前很多网络管理仍然依赖于人工干预，效率低下且容易出错。如果下一代光学网络能够实现高度的自动化，那将是革命性的进步。书中对于新一代光传输技术，比如超长距离传输、高光谱效率传输的介绍，也将是我关注的重点。我想知道，在克服了这些技术瓶颈之后，我们将能够实现怎样的数据传输能力，以及这些能力将如何改变我们的工作和生活方式。

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我对未来信息社会发展的脉搏有着敏锐的感知，而强大的网络基础设施是这一切的基石。这本书“下一代光学网络”的出现，让我看到了通往更美好信息未来的希望。我期待书中能够详细阐述下一代光学网络在提升网络容量和带宽方面的具体策略。例如，是否会介绍更先进的调制格式，如高阶QAM，以及如何通过更复杂的信号处理技术来进一步提高频谱效率。我尤其关心的是，下一代网络如何应对日益增长的终端设备连接数量。物联网设备的爆炸式增长，对网络的接入能力提出了极高的要求。我希望书中能够提供一些关于下一代光学网络在接入层面的创新解决方案，比如如何实现更灵活、更高效的光接入网络（OAN）。从我个人的角度出发，我希望下一代网络能够支持更低的延迟，这对于实时交互应用，例如远程手术、自动驾驶车辆的协同，将是决定性的。书中对于网络的可伸缩性和可扩展性的论述，也将是我重点关注的部分。

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我深信，信息通信技术是推动社会进步的重要引擎，而光学网络则是其中的核心技术之一。“下一代光学网络”这个主题，精准地击中了我对未来通信发展趋势的关注点。我设想，下一代光学网络将具备更强的连接能力和更灵活的部署方式，能够适应各种复杂的应用场景。我尤其希望书中能够详细阐述下一代光学网络在解决网络拥塞问题上的策略。随着数据流量的不断攀升，现有的网络架构在应对突发的大流量冲击时，常常显得捉襟见肘。我希望书中能够提供一些关于如何通过更智能化的流量调度和路径选择来优化网络资源的利用。从我个人的使用体验出发，我对网络延迟的敏感度很高，尤其是在进行视频会议和在线游戏时。我期待下一代光学网络能够实现极低的端到端延迟，为用户提供无缝的沉浸式体验。

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我一直对科技的进步充满好奇，尤其是在信息通信领域，每一次技术的飞跃都深刻地改变着我们的生活。这本书的题目，精准地抓住了我对未来网络发展的关注点：“下一代光学网络”。我设想，下一代光学网络将具备前所未有的灵活性和智能性，能够根据用户需求和业务场景动态调整网络资源。我特别希望书中能深入探讨软件定义光网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）在下一代光学网络中的具体实现路径。如何通过软件来控制和管理庞大而复杂的物理光网络？这无疑是当前面临的关键挑战。从我个人的使用体验出发，我对网络响应速度的提升有着直接的感受。我期待下一代光学网络能够实现毫秒级的端到端延迟，这对于远程协作、实时数据分析等应用将带来颠覆性的改变。此外，书中关于网络能耗优化和可持续发展的论述，也将是我关注的重点。我希望看到技术进步与环境保护能够并行不悖。

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我一直对通信技术的演进抱有极大的热情，尤其是在数据爆炸式增长的今天，对网络能力的要求也越来越高。“下一代光学网络”这个书名，立刻吸引了我的目光。我期待书中能够深入分析下一代光学网络在提升网络智能性方面的进展。例如，是否会介绍如何利用人工智能技术来实现网络的预测性维护、故障诊断和性能优化。从我个人的经验来看，目前很多网络运维仍然处于被动响应的状态，效率不高。我希望下一代光学网络能够实现主动式、智能化的管理。此外，我对书中关于下一代光器件的最新研究成果也充满期待，例如更小尺寸、更高效率的光收发模块，以及更具成本效益的硅光子技术。这些技术的突破，将直接影响下一代光学网络的部署规模和应用范围。

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作为一名在通信行业摸爬滚打多年的工程师，我对光学网络的发展历程有着深刻的理解，也对未来的技术方向充满了期待。这本书的题目“下一代光学网络”立刻抓住了我的注意力，因为它预示着一场技术革新。我设想，下一代光学网络将不再仅仅是传输数据的管道，而是能够提供更加智能、更加个性化服务的光网络。我特别想了解书中关于网络切片（Network Slicing）在光学网络中的实现方式。如何在物理光层面上为不同的应用提供独立的、定制化的网络资源？这对于物联网、工业互联网等场景的部署具有里程碑式的意义。我关注的是，这本书会如何解读服务质量（QoS）在下一代光学网络中的管理和保障，如何确保关键业务的优先通行。从我的经验出发，现有的QoS机制在应对复杂多变的流量模式时，仍然存在一定的局限性。此外，我对书中可能涉及的光电子集成技术，以及如何降低光模块的成本和功耗也抱有浓厚的兴趣。毕竟，这些技术细节的突破，才是下一代光学网络得以大规模部署的基础。

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