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出版者:

作者:Misic, Jelena/ Misic, Vojislav B.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2008-3

价格:1004.00 元

装帧:

isbn号码:9780470518472

丛书系列:

图书标签:

无线个人区域网络
WPAN
蓝牙
Zigbee
UWB
无线通信
物联网
低功耗
无线传感器网络
移动计算

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具体描述

Wireless Personal Area Networks provides an in-depth analysis of the recent IEEE 802.15.4 standard for low data rate wireless personal area networks (LR-WPANs), including suggestions to improve performance and comparisons with the related 802.15.1 (Bluetooth) standard. It assesses the suitability of the standard for the development and deployment of wireless sensor networks as well as providing guidance and insight into the relative advantages and disadvantages of various performance solutions. Wireless Personal Area Networks: Provides a comprehensive, in-depth look at the issues surrounding WPAN network operation and performance. Investigates multi-cluster networks and compares how they can be implemented. Analyzes the performance of a single cluster under different traffic and power management regimes including uplink vs. downlink traffic, acknowledged vs. unacknowledged traffic, saturation vs. non-saturation, and the like. Discusses security issues in WPANs such as different security threats, their impact on performance, standard security mechanisms, and security policies. Compares the IEEE 802.15.4 standard with the related Bluetooth IEEE 802.15.1 standard in terms of suitability for implementing wireless sensor networks. This reference is a valuable tool for developers and researchers getting acquainted with various aspects of IEEE 802.15.4 technology. Graduate students studying courses such as Performance Evaluation, Wireless Sensor Networks and Queuing Theory will also find this book very insightful.

好的，以下是针对一本名为《Wireless Personal Area Networks》的图书内容所撰写的、不包含该主题的详细图书简介。 --- 《前沿算法与高性能计算：理论基础与实践应用》作者：钱学森（虚构）、李明德（虚构）出版社：科技前沿出版社装帧：精装，双色印刷页数： 980页定价： 398.00元 ISBN： 978-7-5678-9012-3 内容概述本书旨在为计算机科学、应用数学、工程技术领域的学者、研究人员、高级工程师及高年级本科生和研究生，提供一套全面、深入且与时俱进的关于前沿算法设计、理论分析与高性能计算（HPC）实践的权威指南。在当今数据爆炸和计算能力飞速增长的时代，如何高效地处理海量复杂问题，是制约科学探索和工业创新的核心瓶颈。《前沿算法与高性能计算》正是为解决这一瓶颈而精心构建的理论与实践的桥梁。全书共分为六个逻辑严密的部分，从基础理论的重申到尖端应用的剖析，层层递进，确保读者不仅掌握“如何做”，更理解“为何如此”。第一部分：计算复杂性理论的再审视与拓扑优化本部分聚焦于现代算法设计所依赖的计算理论基石，并引入了对经典复杂性理论在分布式和异构环境下的修正与扩展。第1章：P/NP问题的最新进展与近似算法的边界：深入探讨了NP-完全问题的结构性特征，特别关注了在近似比最优性方面最新的数学证明。讨论了如何在实际工程限制下，寻找接近最优解的高效算法，包括随机化算法的收敛性分析。第2章：量子计算对经典算法的潜在颠覆：虽然量子硬件尚未成熟，但本书提前剖析了Shor算法和Grover算法对现有加密和搜索算法的影响。重点分析了基于绝热量子计算的优化问题求解框架，以及如何设计“抗量子”的经典算法作为过渡方案。第3章：拓扑优化方法在结构设计中的应用：详述了密度法（SIMP）、水平集方法等在材料分布优化中的数学模型。着重分析了拉格朗日乘子法在处理非线性约束，如应力限制和制造约束时的数值稳定性问题。第二部分：大规模图论算法与网络流模型图结构是数据、社交网络、生物分子相互作用的核心抽象。本部分致力于讲解如何高效处理具有数十亿节点和边的大规模图结构。第4章：超大规模图的存储与并行化：探讨了针对GB级甚至TB级图数据，如何利用内存映射文件（mmap）和外部存储算法（Out-of-Core Algorithms）进行存储。重点对比了基于行列式存储（CSR/CSC）和邻接列表在不同计算模式下的性能差异。第5章：高级最短路径算法与动态图更新：除了Dijkstra和Floyd-Warshall的并行化版本，本书详细介绍了针对时变图（Temporal Graphs）的最短路径查询加速技术，如Contraction Hierarchies (CH) 在实时交通系统中的应用，以及如何高效地处理边权重和拓扑结构频繁变化的场景。第6章：复杂网络流与多商品流的精确求解：覆盖了最大流/最小割的扩展，如带成本的多路流问题。详细阐述了基于内点法（Interior Point Methods）和分解算法（Decomposition Algorithms）求解大规模线性规划模型的技巧，以应对供应链优化中的挑战。第三部分：现代数值线性代数与迭代求解器高性能计算的核心运算通常归结为求解大型稀疏线性方程组 $Ax=b$。本部分深入探讨了超越直接法的迭代技术。第7章：稀疏矩阵预处理技术精讲：预处理器的效率决定了迭代求解器的成败。本书细致分析了代数多重网格法（AMG）、不完全LU分解（ILU）及其变体（如ILUTP）的构建和参数选择策略，并结合实际工业案例展示了其对收敛速度的决定性影响。第8章：Krylov子空间方法的深入分析：全面梳理了GMRES、BiCGSTAB、以及针对对称正定系统的共轭梯度法（CG）的稳定性和收敛性。特别关注了如何选择合适的Krylov子空间维度和重启策略，以平衡计算量与精度需求。第9章：特征值问题的并行计算：讨论了求解大型稀疏矩阵的最大/最小特征值和特征向量的Lanczos迭代法和Arnoldi迭代法。重点介绍了大规模科学计算中常用的SLEPc和ARPACK库的内部机制和使用规范。第四部分：高性能计算架构与并行编程范式理论算法必须映射到实际的硬件架构上才能发挥威力。本部分聚焦于现代多核CPU、GPU以及集群系统上的编程模型。第10章：异构计算模型与CUDA/OpenCL深入实践：详细解析了NVIDIA CUDA编程模型的核心概念，包括线程束、内存层次结构（共享内存、全局内存、Constant Memory）的优化访问模式。并对比了OpenCL在跨平台兼容性上的优势与性能权衡。第11章：大规模并行化策略：任务级与数据级并行：区分了OpenMP（用于共享内存多核）和MPI（用于分布式内存集群）的应用场景。重点讲解了MPI的集合通信原语（如`Allreduce`, `Broadcast`）在矩阵运算中的高效实现，以及如何利用OpenMP的`tasks`指令集进行更灵活的任务依赖管理。第12章：内存一致性模型与缓存优化：探讨了现代处理器中处理器核心、缓存（L1/L2/L3）和主存之间的数据一致性问题。通过具体的代码重构案例，展示了如何通过优化数据布局（例如，Cache Blocking/Tiling技术）来最大化缓存命中率，显著提升循环密集型计算的性能。第五部分：优化算法的高级应用与可扩展性分析本部分将前述理论工具应用于解决具有高维复杂性的实际优化问题。第13章：深度学习的优化器原理与演进：不仅仅停留在Adam或SGD，本书深入分析了L-BFGS在处理大型模型参数更新时的内存消耗问题，以及如何结合Hessian信息（如K-FAC）来提升训练速度和稳定性。第14章：蒙特卡洛方法在高维积分中的应用与加速：详述了准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo, QMC）方法，使用低差异序列（如Sobol序列）替代伪随机数，以实现比标准蒙特卡洛更快的收敛速度，尤其在金融衍生品定价和辐射传输模拟中。第15章：可扩展性分析：从单节点到数千节点：引入了性能可扩展性理论（如Amdahl定律和Gustafson定律的局限性），并教授读者如何使用性能分析工具（如VTune, gprof, Nsight Systems）诊断并行程序的瓶颈，预测系统规模扩大后的性能趋势。第六部分：未来展望与计算科学前沿交叉第16章：领域特定架构（DSA）与算法的协同设计：讨论了FPGA和ASIC在特定算法加速中的潜力，强调了硬件和算法设计必须同步进行的必要性，以突破冯·诺依曼瓶颈。第17章：科学计算的软件工程：可重复性与可验证性：强调了高性能计算结果的可靠性。探讨了容器化技术（Docker, Singularity）在确保计算环境一致性上的作用，以及如何利用版本控制和自动化测试保障复杂模拟结果的科学可信度。 --- 本书特色 1. 理论的深度与实践的广度兼顾：理论部分严格遵循数学推导，实践部分则全部基于当前主流的HPC库和并行编程标准（MPI 4.0, OpenMP 5.0, CUDA 12.x）。 2. 大量精选的代码示例：书中包含数百行高质量、可直接编译运行的C++/Fortran代码片段，用于演示关键算法的并行实现细节。 3. 面向问题的求解思路：许多章节以一个具体的工程难题（如地震波反演、流体动力学网格划分）为引子，引导读者构建相应的算法模型。 4. 详尽的性能分析图表：每一项关键算法的改进都辅以真实的测试数据，展示了优化前后的性能提升百分比和可扩展性曲线。《前沿算法与高性能计算：理论基础与实践应用》是希望在计算科学前沿领域取得突破性进展的研究人员不可或缺的参考工具书。