The Mathematics of Inheritance Systems (Research Notes in Artificial Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Morgan Kaufmann

作者:David S. Touretzky

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1986-01-15

价格:USD 62.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780934613064

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 遗传算法
• 数学建模
• 生物启发
• 进化计算
• 机器学习
• 优化算法
• 复杂系统
• 遗传学
• 计算机科学

《数学与遗传系统：人工智能研究笔记》—— 探寻生命密码的计算本质 本书深入剖析了遗传信息如何在数学框架下得以编码、传递与演化，并以此为基石，探索人工智能在理解和模拟生命复杂性方面的潜力。这是一部面向对计算生物学、遗传算法、进化计算以及人工智能交叉领域感兴趣的研究者和学生的著作。 核心内容聚焦： 本书旨在构建一个严谨的数学模型，以期量化和理解遗传现象。我们从基础的计算理论出发，审视信息论在遗传物质（如DNA）中的应用。书中会详细阐述如何将基因序列、基因组结构以及它们之间的相互作用映射到数学对象，从而揭示遗传信息的内在逻辑。 遗传系统的数学建模： 信息编码与解码： 探讨遗传密码的数学结构，包括碱基对的组合编码方式，以及如何利用信息熵等概念来衡量遗传信息的冗余度和效率。我们将分析不同编码方案的优劣，以及它们在应对突变和环境变化时的鲁棒性。 群体遗传学中的概率模型： 详细介绍基于概率统计的群体遗传学模型，如Hardy-Weinberg定律的数学推导及其在描述等位基因频率变化中的应用。书中将涉及基因漂变、迁移、选择等演化驱动力的数学表达，以及这些因素如何影响种群的遗传多样性。 动力学系统与演化轨迹： 将遗传系统的演化过程视为一个动力学系统。我们将运用微分方程或差分方程来描述等位基因频率随时间的变化，并分析系统的稳定点、周期性行为以及混沌现象。这些模型有助于预测种群在不同选择压力下的长期演化趋势。 图论在基因网络中的应用： 探讨如何利用图论来建模复杂的基因调控网络和蛋白质相互作用网络。书中将涉及节点（基因、蛋白质）与边（相互作用、调控）的表示，以及图算法在分析网络拓扑结构、识别关键节点和预测网络动态行为中的作用。 人工智能与遗传系统的融合： 遗传算法的数学基础： 深入阐述遗传算法（GA）的数学原理，包括选择、交叉和变异等算子如何模拟生物进化过程。我们将讨论不同选择策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择）的数学模型，以及交叉和变异算子如何影响搜索空间的探索和利用。书中还会涉及收敛性分析和参数优化。 进化计算的数学理论： 超越简单的遗传算法，本书将介绍更广泛的进化计算技术，如进化策略（ES）、差分进化（DE）等。我们将分析它们的数学结构和性能特点，并探讨它们在解决复杂优化问题时的优势。 机器学习与基因组学： 探索机器学习技术在分析海量基因组数据中的应用。例如，如何利用支持向量机（SVM）、神经网络等模型来预测基因功能、识别疾病相关的遗传标记，以及构建基因调控模型。 计算模型的验证与评估： 强调在人工智能研究中，如何运用严谨的数学和统计方法来验证和评估模型。我们将讨论交叉验证、性能指标（如准确率、召回率、F1分数）的定义和计算，以及统计显著性检验在解释模型结果中的重要性。 研究方法与展望： 本书的研究方法融合了理论推导、数学建模、算法设计和计算仿真。我们鼓励读者不仅要理解模型背后的数学原理，还要能够动手实现和测试这些模型。 未来的研究方向将可能包括： 更精细的遗传调控模型： 结合表观遗传学、非编码RNA等信息，构建更复杂的数学模型，以更全面地理解基因的表达调控。 多尺度模拟： 将分子水平的基因相互作用与群体水平的演化动态相结合，实现跨尺度的模拟。 人机协同进化： 探索如何设计人工智能系统，使其能够与人类研究者协同工作，共同加速对遗传系统复杂性的探索。 生命起源与演化的计算模型： 利用数学和计算方法，尝试模拟生命起源的早期过程，以及地球生命史上关键的演化事件。 目标读者： 本书适合于拥有一定数学和计算机科学基础，并对生物学，特别是遗传学和进化生物学感兴趣的本科生、研究生和研究人员。它也能为人工智能领域的开发者提供新的视角，以从生命系统汲取灵感。 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解遗传信息传递和演化的数学原理。 掌握构建和分析遗传系统数学模型的关键技术。 认识到人工智能在解码生命奥秘中的巨大潜力。 为进一步的交叉学科研究打下坚实的基础。 本书不仅是一份研究笔记，更是一扇通往计算生命科学前沿的大门。我们希望它能激发读者对生命之美的数学探索，以及对智能未来无限的想象。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间来消化这本书的叙事节奏和逻辑推进方式。作者似乎非常擅长于构建一个渐进式的知识阶梯。开篇部分非常注重铺垫，用一种近乎哲学思辨的方式引入了核心概念，使得读者在真正接触到复杂的数学模型之前，已经对“继承系统”的本质及其在人工智能领域中的地位有了宏观的理解。这种由宏观到微观的过渡处理得非常自然，不像有些技术书籍那样，上来就抛出大量公式让人望而却步。随着章节深入，作者开始引入一系列精心设计的案例分析，这些案例并非孤立的习题，而是如同散落在一条主线上的里程碑，每走一步都清晰地展示了前一节理论的应用价值。然而，我个人觉得在过渡到某些高级拓扑结构的应用时，作者略显仓促，如果能增加一到两页关于该结构历史演变和替代方案的讨论，或许能让背景知识薄弱的读者感到更安心。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格的角度来看，这本书的行文充满了教科书式的精确性，但又巧妙地避免了过度僵硬。作者的用词选择极为考究，尤其是在定义关键术语时，几乎是字斟句酌，确保了在整个文本中术语的一致性和无歧义性。我尤其注意到作者在解释复杂证明的每一步时，总会用一句概括性的陈述来总结该步骤的数学意图，而不是仅仅罗列计算过程。这种“先说意图，再说执行”的模式，极大地帮助我构建了清晰的思维导图。不过，对于非英语母语的读者来说，某些长句的从句结构略显复杂，需要二次阅读才能完全捕捉到其细微的逻辑关系。总的来说，这是一种既尊重严谨性又兼顾可读性的专业写作范本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象。封面采用了一种低饱和度的深蓝色调，配以简洁的白色和少许亮眼的黄色作为点缀，整体风格透露出一种严谨而又不失现代感的学术气息。纸张的质感上乘，触感平滑细腻，即便是长时间翻阅也不会感到疲惫。内页的排版布局非常清晰，章节标题和正文之间的留白处理得当，使得阅读体验极为舒适。特别是那些复杂的数学公式和图表，印刷得非常清晰锐利，即便是最小的脚注也能轻松辨认。装订工艺也显得非常扎实，书脊的固定牢固，翻开时几乎没有异响或松动的感觉，这对于一本可能需要频繁查阅的专业书籍来说，是至关重要的品质保证。总体而言，从物质形态上看，出版商在细节上投入了大量的精力，这本书的物理存在本身就是一种对知识的尊重和呈现。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我欣赏的一点，在于其对理论与实践之间张力的处理。它并非一味地沉溺于纯粹的抽象数学推导，而是始终将这些工具锚定在具体的人工智能挑战上。例如，在讨论如何量化“不确定性继承”时，作者并没有止步于提出一个优雅的公式，而是立即转向了它在模拟决策树剪枝效率上的实际增益分析。这种紧密的耦合感，让读者时刻保持着“我正在解决一个真实问题”的驱动力。书中穿插的一些历史脚注也很有价值，它们简要地介绍了某项算法的发明背景和最初遇到的瓶颈，这使得读者可以从历史的视角理解为什么选择这种特定的数学工具而非其他看似相似的替代品。这种“带着工具箱去野外”的阅读体验，极大地提升了知识的可迁移性。

评分☆☆☆☆☆

读完此书后，我的核心感受是它为后续研究工作提供了一个极其坚实且多维度的知识基础。它不仅仅是介绍了一套方法，更是构建了一个看待继承和演化问题的全新框架。这本书的价值远超其章节内容的简单总和，它培养了一种批判性思考的能力——即在面对新的系统设计问题时，能够自动地将其分解为可量化的、符合特定继承模型约束的子问题。尽管书中的某些章节需要反复研读，特别是关于非线性动力学在预测模型中的集成部分，但这恰恰说明了其内容的深度和广度。我感觉自己现在可以更自信地去审视现有的AI架构中的“遗留问题”，并尝试用更结构化的、基于数学继承的视角去优化它们，这对于任何致力于前沿算法开发的人来说，都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆