Applications and Science of Computational Intelligence II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SPIE-International Society for Optical Engine

作者:

出品人:

页数:542

译者:

出版时间:1999-03

价格:USD 105.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819431967

丛书系列:

图书标签:

• Computational Intelligence
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Data Mining
• Algorithms
• Neurocomputing
• Fuzzy Systems
• Evolutionary Computation
• Optimization
• Pattern Recognition

深入探索前沿的数学与物理学：经典力学与量子场论新视角 概述 本书聚焦于理论物理学的两个核心支柱——经典力学和量子场论，旨在为读者提供一套严谨、深入且富有洞察力的分析框架。我们不仅仅回顾已有的理论结构，更重要的是，我们致力于探索这些理论在现代数学框架下的新颖表述，特别是通过微分几何、拓扑学以及现代代数方法来重新审视它们的基本原理和深远影响。本书的深度超越了标准的本科教材，其目标读者是希望深入理解理论物理学基础的物理学研究生、研究人员，以及对高级数学在物理学中应用感兴趣的数学家。 第一部分：经典力学的现代几何构造 经典力学，通常被视为一个成熟的领域，却在更抽象的数学结构中展现出惊人的活力和统一性。本部分将彻底抛弃牛顿的向量力学框架，转而采用辛几何和李群理论来构建完整的理论体系。 第一章：流形、张量与哈密顿动力学 本章将从微分流形的拓扑结构和光滑结构出发，定义切丛、余切丛和张量场。重点将放在辛结构——即一个非退化、闭合的二形式——如何赋予相空间一个自然的几何结构。 辛流形的构造与性质： 详细探讨泊松括号的几何起源，以及它如何作为流形上李导数的一种推广。我们将证明，任何保守系统的时间演化都可以通过一个特定的哈密顿向量场来唯一确定。 拉格朗日力学与芬斯勒几何的关联： 介绍拉格朗日量在纤维丛上的提倡（Lagrangian as a 1-form on the tangent bundle）。我们考察了变分原理在纤维丛上的自然推广，并深入讨论了非正则（非辛）系统可能需要的芬斯勒几何框架，以处理非保守和各向异性的系统。 正则坐标变换与生成函数： 使用李群的生成元来构造庞加莱不变量和守恒量。详述汉密顿-雅可比方程的几何解释，将其视为一个积分路径问题，并通过李群的指数映射来理解不同坐标系之间的转换。 第二章：刚体动力学与欧拉方程的拓扑基础 刚体运动是经典力学中最复杂的例子之一，它与李群$SO(3)$的结构紧密相连。 $SO(3)$上的运动学与动力学： 将刚体的角速度和角动量表示为李代数 $mathfrak{so}(3)$ 的元素。深入分析了欧拉陀螺方程的性质，证明了其解的混沌行为与三轴惯性张量之间的关系。 约束系统与李群上的约束： 对于在特定约束（例如，绕固定点旋转的陀螺）下的系统，我们将使用微分几何中的“约束的切空间投影”方法。重点分析了被约束运动的简化方程，以及它们与轨道空间的拓扑结构的关系。 薛定谔方程的经典极限： 尽管这是量子力学的核心，但我们在此处通过WKB近似的几何相位相干性原理，展示了如何从量子路径积分的鞍点近似中重构出经典哈密顿量。 第二部分：量子场论的数学基础与范式转变 量子场论（QFT）是描述基本粒子和相互作用的框架。本部分着重于其背后的深刻数学结构，特别是重整化、共形场论（CFT）和拓扑场论（TFT）。 第三章：规范理论与纤维丛上的联系 量子场论的核心是规范不变性，这本质上是纤维丛上的一个几何概念。 纤维丛、联络与曲率： 将电磁场（规范场）视为主纤维丛 $P o M$ 上的联络（Connection）。详细定义杨-米尔斯作用量，并将其解释为联络平方的积分。重点讨论了规范势的规范变换，以及它如何保持作用量不变。 贝里相与拓扑荷： 在参数空间中演化的量子态，其相位可能包含一个由参数空间几何决定的“贝里相”。我们将这推广到规范场论中，探讨如何使用陈类（Chern Classes）来描述规范场的拓扑荷，例如瞬子（instantons）和磁单极子。 规范场论中的同调与上同调： 探讨利用德拉姆上同调来理解规范场强度的非零拓扑荷，并介绍如何用畴理论（Category Theory）的语言来构造规范等价类。 第四章：重整化群与渐进自由的代数结构 重整化是QFT中最具挑战性、也最核心的数学过程。本章将从非微扰的角度审视这一过程。 维度正则化与 $epsilon$ 展开的代数基础： 详细分析费曼图的发散性是如何通过引入截断参数和维度参数 $epsilon$ 来系统地处理的。我们将聚焦于如何利用代数公理（例如巴克希特-德拉格诺夫代数）来构造重整化群方程（RG flow）。 Wilson 观点与有效场论（EFT）： 引入 Wilson 观点，将重整化视为在不同能标上对物理定律的重构过程。我们将讨论耦合常数如何依赖于观测能标 $mu$，并使用有效作用量来系统地组织高阶修正项。 共形对称性与临界现象： 在紫外极限下，许多场论会涌现出共形不变性。我们深入探讨二维共形场论（CFT）的维拉索罗代数（Virasoro Algebra），以及它如何限制了系统的可能谱和关联函数。这部分将特别关注CFT在统计力学临界现象中的应用。 第三部分：引力量子化与非交换几何的萌芽 本部分将探索将上述工具应用于引力理论，特别是量子引力的尝试，包括弦理论的某些基础概念和非交换几何在场论中的初步应用。 第五章：广义相对论的规范场表述与扭率 将爱因斯坦的场方程重新表述为规范理论，是理解量子引力的关键一步。 爱因斯坦-卡坦理论： 引入度规与四维标架场（tetrad field）作为基本变量，将引力视为一个 $GL(4,mathbb{R})$ 或洛伦兹群的规范理论。重点分析了引入扭率（Torsion）对经典场方程的影响，以及它与物质的自旋密度之间的耦合。 时空背景的拓扑不变量： 探讨庞加莱不变性在弯曲时空中的推广，以及如何使用霍金辐射的半经典分析来计算黑洞的拓扑荷和熵。 第六章：非交换几何与量子时空的概念框架 为了处理量子尺度下的时空结构，非交换几何提供了一种可能的数学语言。 非交换代数与坐标算符： 介绍非交换坐标系 ${x^mu, x^ u} = i heta^{mu u}$ 的基本概念，其中 $ heta^{mu u}$ 是一个常数或背景场。分析这类代数如何构造出非交换的微分结构，以及它对费曼传播子产生的影响。 非交换空间上的狄拉克算符： 在非交换空间上定义拉普拉斯-德拉姆算符和狄拉克算符，并探讨这些算符如何影响费米子的运动方程。这部分将展示非交换性如何自然地引入一个最小长度尺度，从而在原理上规避某些紫外线发散问题。 本书的论述严格遵循数学的严密性，旨在提供一个扎实的、面向未来的理论物理学基础，强调从几何和代数的角度统一和深化我们对自然基本定律的理解。

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《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书，无疑是一部在计算智能领域具有里程碑意义的著作。它不仅系统地阐述了该领域的科学基础，更生动地展现了其在各个应用场景下的巨大潜力。从我个人的阅读体验来看，本书在深度和广度上都达到了相当的高度。书中对计算智能核心理论的讲解，例如神经网络、模糊逻辑、支持向量机等，都做到了深入浅出，既有严谨的数学推导，又不失直观的解释，让我对这些复杂概念的理解豁然开朗。我特别欣赏书中关于进化计算和粒子群优化算法的详细介绍，它们如何模拟自然选择和群体行为来寻找最优解，这让我对解决复杂优化问题有了全新的认识。本书的另一大亮点在于其丰富的应用案例，它涵盖了从生物信息学、医学影像分析到金融风险建模以及自动化控制等多个领域。这些案例的分析细致入微，让我看到了计算智能技术如何真正地改变我们的世界，解决现实生活中各种棘手的问题。作者们在呈现这些案例时，不仅注重技术的实现，更关注其背后的科学原理和潜在的社会影响，这种宏观的视角，让我对计算智能的价值有了更深刻的认识。

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《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书，可以说是我近期阅读中收获最大的一本。它为我提供了一个全面而深入的视角，来审视计算智能这一领域是如何在科学研究和工程实践中发挥其独特作用的。书中对计算智能的各个子领域都进行了详尽的阐述，从基础的理论模型到前沿的应用技术，都面面俱到。我尤其对书中关于机器学习和深度学习的章节印象深刻。作者们不仅介绍了各种算法的原理，例如支持向量机、决策树以及卷积神经网络等，还非常细致地分析了它们在实际问题中的应用边界和局限性。这让我明白，任何一种技术都不是万能的，理解其适用范围才能更好地发挥其效用。书中关于智能体的设计和行为建模的部分也让我受益匪浅。我了解到如何构建能够自主学习、适应环境并与环境互动的智能体，这对于理解和开发更高级的人工智能系统至关重要。书中提供的案例分析，也让我看到了计算智能在解决现实世界中的一些棘手问题时的强大能力，比如在环境保护、交通管理以及资源优化等领域。作者们在分析这些案例时，不仅关注技术本身的实现，更注重分析其背后的科学原理和潜在的社会影响。这种宏观的视角，让我对计算智能的价值有了更深刻的认识。这本书的语言风格也非常专业且富有洞察力，在保证学术严谨性的同时，又不会让人感到枯燥乏味。

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当我翻开《Applications and Science of Computational Intelligence II》时，我并没有预设它会给我带来怎样的冲击，只是抱着一份对新兴技术的好奇心。然而，随着阅读的深入，我逐渐被书中构建的知识体系所折服。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在计算智能的广阔天地里进行一次系统而深入的探索。它不仅仅是介绍最新的研究成果，更重要的是，它能够帮助我理解这些研究成果是如何在科学和工程的各个分支中落地生根，并产生实际影响的。我特别喜欢书中对各种智能优化算法的详细讲解，例如遗传算法、粒子群优化以及模拟退火等。作者们不仅仅列出了它们的算法流程，更重要的是，他们深入分析了这些算法的设计哲学，以及它们在解决 NP-hard 问题和组合优化问题时的巧妙之处。我通过阅读这些章节，对全局最优解和局部最优解的权衡有了更深刻的理解，并且学会了如何根据问题的特性选择最合适的优化策略。此外，本书在阐述模糊逻辑和专家系统方面的内容也十分精彩。这些技术在处理不确定性信息和模拟人类专家决策方面展现了独特的优势，作者们通过生动的例子，展示了它们在医疗诊断、风险评估以及智能控制等领域的应用前景。这种理论与实践相结合的写作风格，使得抽象的概念变得更加具体和易于理解。我不得不说，本书的排版和图示也做得非常出色，清晰的图表和逻辑严谨的结构，极大地提升了阅读体验，让我在吸收复杂信息时事半功倍。

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《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书，给我最大的感受是它提供了一个非常全面的知识框架，能够帮助我们系统地理解计算智能的科学基础及其在各个领域的广泛应用。书中对计算智能的核心概念，如神经网络、模糊系统、进化计算等，都进行了深入且精辟的阐述。我尤其对书中关于神经网络的讲解印象深刻，作者们不仅仅介绍了各种经典的网络架构，如多层感知机、卷积神经网络等，还深入分析了它们在图像识别、语音识别以及自然语言处理等任务中的工作原理和性能特点。更重要的是，本书还探讨了计算智能在解决一些复杂决策问题时的应用，例如多准则决策分析和组合优化问题。我通过阅读这些章节，对如何利用智能算法来辅助人类进行更科学、更有效的决策有了更深刻的理解。书中提供的案例研究也十分具有代表性，它们展示了计算智能技术如何在实际工程问题中发挥作用，例如在机器人导航、智能交通系统以及能源管理等领域。这些案例的分析细致入微，让我看到了理论知识转化为实际生产力的巨大潜力。我必须说，这本书的写作风格非常引人入胜，它在保证学术严谨性的同时，又充满了一种探索精神，能够激发读者的好奇心和求知欲。

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当我拿起《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书时，我期待它能带我走进计算智能的神秘世界，而事实证明，它远超我的预期。这本书不仅仅是知识的集合，更是一次思想的启迪。它以一种非常清晰且富有洞察力的方式，阐述了计算智能的核心概念以及它们在解决复杂科学和工程问题中的应用。我特别赞赏书中对计算智能的“科学”这一面的深入挖掘，作者们不仅仅展示了这些技术能够做什么，更重要的是，他们解释了为什么这些技术能够工作，以及它们背后的数学原理和算法逻辑。例如，在讲解蚁群优化算法时，我不仅仅看到了它在路径规划中的应用，更理解了它如何模拟蚂蚁的行为来寻找最优解，这种对生物启发式算法的深刻理解，让我对智能体的设计有了全新的认识。书中关于混合智能系统的部分也让我耳目一新。我了解到如何将不同的智能技术巧妙地结合起来，以克服单一技术的局限性，从而解决更复杂、更具挑战性的问题。这让我意识到，计算智能的发展不仅仅在于单个技术的突破，更在于不同技术之间的协同与融合。本书提供的案例分析也非常丰富多样，涵盖了从医学诊断到环境保护，再到金融市场预测等众多领域，这些案例的分析都非常到位，让我看到了计算智能在改善人类社会、推动科技进步方面的巨大潜力。

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这本《Applications and Science of Computational Intelligence II》着实是一本让人眼前一亮的书籍。从我拿到它开始，就有一种莫名的吸引力，它不仅仅是学术论文的堆砌，更像是一扇窗户，引领我窥探计算智能这个迷人世界的深邃之处。我一直对人工智能的理论基础和实际应用都抱有浓厚的兴趣，而这本书正好满足了我对于这方面的求知欲。在阅读过程中，我发现作者们并非仅仅是罗列那些高深的数学公式和算法模型，而是深入浅出地阐述了这些核心概念背后的逻辑和思想。比如，在讲解神经网络的部分，我不仅学习到了反向传播算法的原理，更理解了它在模式识别和函数逼近等问题上的强大威力。书中对各种智能算法的权衡和对比也做得相当到位，让我能够更清晰地认识到不同算法在特定场景下的优劣势，从而在解决实际问题时做出更明智的选择。更让我惊喜的是，本书并非停留在理论层面，而是提供了大量生动的应用案例，涵盖了从图像识别、自然语言处理到机器人控制、金融预测等多个领域。这些案例的分析细致入微，让我看到了计算智能在现实世界中解决复杂问题的巨大潜力，也激发了我将这些知识运用到自己研究或工作中的灵感。我尤其欣赏书中对“智能”这个概念的探讨，作者们并没有给出一个僵化的定义，而是通过不同的视角和应用，展现了计算智能的多样性和灵活性，这种开放式的讨论方式让我受益匪浅，也促使我更深入地思考什么是真正的智能。总而言之，这本书是一次极具价值的阅读体验，它不仅拓展了我的知识边界，更点燃了我对计算智能领域进一步探索的热情。

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自从我开始涉足计算智能领域，《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书便成了我不可或缺的参考。它以一种非常独特的方式，将计算智能的科学原理和实际应用巧妙地融合在一起。书中对计算智能的各个分支，如神经网络、模糊系统、遗传算法等，都进行了详尽且深刻的剖析。我尤其对书中关于模糊逻辑在不确定性推理中的应用印象深刻，作者们通过生动的例子，展示了如何利用模糊集理论来处理现实世界中模糊和不精确的信息，这对于构建更智能、更适应性强的系统至关重要。书中关于群体智能和协同进化算法的章节也让我受益匪浅。我了解到如何模拟自然界中生物体的群体行为来解决复杂的优化问题，以及如何通过协同进化来设计和优化更强大的智能系统。这为我提供了一种全新的解决问题的思路。本书的另一大亮点在于其丰富的应用案例，它涵盖了从机器人控制、自动驾驶到环境保护、智慧城市等多个领域。这些案例的分析都非常到位，让我看到了计算智能技术如何真正地改变我们的生活，推动社会的进步。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的视角，让我对计算智能的科学本质和应用价值有了更深刻的理解。

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当我开始阅读《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书时，我并没有预设它会给我带来怎样的惊喜，然而，它却以其深刻的见解和广阔的视野，让我深深着迷。这本书不仅仅是关于计算智能技术的介绍，更是一次对智能本质的探索。书中对各种计算智能方法，如神经网络、模糊系统、遗传算法等，都进行了详尽而透彻的讲解。我尤其对书中关于神经网络的深入分析印象深刻，作者们不仅介绍了各种经典的网络架构，如多层感知机、卷积神经网络等，还深入分析了它们在图像识别、语音识别以及自然语言处理等任务中的工作原理和性能特点。这让我对如何构建和训练有效的神经网络有了更全面的理解。此外，本书还探讨了计算智能在解决一些复杂决策问题时的应用，例如多准则决策分析和组合优化问题。我通过阅读这些章节，对如何利用智能算法来辅助人类进行更科学、更有效的决策有了更深刻的认识。书中提供的案例研究也十分具有代表性，它们展示了计算智能技术如何在实际工程问题中发挥作用，例如在机器人导航、智能交通系统以及能源管理等领域。这些案例的分析细致入微，让我看到了理论知识转化为实际生产力的巨大潜力。

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对于《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书，我的感受是它提供了一个非常宝贵的平台，让我们可以更深入地理解计算智能这一跨学科领域的精髓。它不仅仅是教科书，更像是一部集大成之作，汇聚了该领域最前沿的研究成果和最实际的应用案例。我在阅读过程中，被书中对计算智能基础理论的细致讲解所吸引。特别是关于模糊集理论和粗糙集理论的部分，它们为处理现实世界中模糊和不精确的信息提供了坚实的理论基础。作者们通过清晰的数学推导和直观的解释，让我理解了这些理论是如何在数据挖掘、知识发现和决策支持等领域发挥重要作用的。书中对遗传编程和进化计算的介绍也让我眼前一亮。我了解到如何利用自然选择和进化的原理来自动生成和优化计算程序，这对于解决那些传统算法难以处理的复杂问题具有重要意义。我特别欣赏书中提供的各种实际应用案例，它们涵盖了从生物信息学、医学影像分析到金融风险建模以及自动化控制等多个领域。这些案例的分析不仅展示了计算智能技术的强大之处，也让我看到了这些技术在改善人类生活、推动社会进步方面所扮演的关键角色。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它成功地将抽象的理论概念与具体的工程应用紧密地联系起来，为读者提供了一个多维度、全方位的学习体验。

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《Applications and Science of Computational Intelligence II》这本书，绝对是一本能让人沉浸其中、受益匪浅的著作。它以一种非常系统且前沿的方式，为我打开了计算智能领域的一扇窗。从基础理论到前沿应用，本书都进行了深入的探讨。我尤其对书中关于模糊逻辑和神经网络的章节印象深刻。作者们不仅仅介绍了这些技术的基本原理，更重要的是，他们展示了这些技术是如何被应用于解决现实世界中的各种复杂问题的。例如，在讲解如何利用模糊逻辑来处理不确定性和模糊信息时，我看到了它在智能控制和模式识别等领域的巨大潜力。而对于神经网络，我不仅学习了它们在图像识别和语音识别中的成功应用，更对它们在学习和适应能力方面的独特优势有了更深的认识。书中关于进化计算和群体智能的部分也让我大开眼界。我了解到如何利用自然进化的原理来设计和优化算法，以及如何通过模拟群体行为来解决复杂的优化问题，这为我提供了解决问题的全新思路。我必须说，本书的案例研究部分做得非常出色，它用生动而具体的例子，展示了计算智能技术在各个领域的实际应用，从医疗健康到环境保护，再到工业自动化，都展现了计算智能的强大能力和广阔前景。

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