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出版者:

作者:Hsu, Leon (EDT)/ Henderson, Charles (EDT)/ Mccullough, Laura (EDT)

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 100.57

装帧:

isbn号码:9780735404656

丛书系列:

图书标签:

• 物理教育
• 物理教学
• 教育研究
• 学术会议
• 2007年
• 高等教育
• 科学教育
• 教学法
• 物理学
• 会议论文集

深度聚焦：探索前沿计算科学与复杂系统建模的权威著作 《计算科学前沿：高效能计算、数据驱动建模与复杂系统仿真》 书籍简介 本书汇集了当前计算科学领域最前沿的研究成果与实践经验，旨在为高水平研究人员、高级工程师以及相关领域的硕士、博士研究生提供一个全面、深入的知识框架。它不仅关注传统的高性能计算（HPC）架构优化，更侧重于新兴的异构计算范式、海量数据分析与复杂系统建模的深度融合。全书结构严谨，内容兼具理论深度与工程实用性，是理解和掌握下一代科学计算方法论的必备参考书。 --- 第一部分：后摩尔时代的高效能计算架构与优化 本部分深入剖析了当前计算硬件面临的挑战，并探讨了为应对这些挑战而发展出的新型计算范式和优化技术。 第一章：异构计算平台的深入探究 本章详细阐述了GPU、FPGA以及专用AI加速器（如TPU）在科学计算中的应用潜力与局限性。重点讨论了如何有效地利用这些不同类型的计算单元来加速传统计算密集型问题（如偏微分方程求解、分子动力学模拟）。内容包括： CUDA与OpenCL的高级编程模型： 超越基础并行化，探讨数据布局优化、内存层次结构管理（如共享内存、全局内存、HBM的使用策略）以及指令级并行性的挖掘技术。 面向特定领域的架构（DSA）： 分析定制化硬件如何通过牺牲通用性来换取在特定算法（如稀疏矩阵运算、图算法）上的巨大性能飞跃。 能效比（Performance per Watt）的量化分析： 探讨在超级计算中心日益关注的功耗限制下，如何平衡计算速度与能源消耗。 第二章：可扩展性与大规模并行算法设计 本章聚焦于如何设计和实现能够在数万乃至数十万核心上高效运行的算法。 扩展性瓶颈的识别与缓解： 深入分析了通信开销、负载不均衡性、同步延迟等因素在不同规模集群上的表现。引入了基于异步通信和预取机制的现代并行策略。 稀疏矩阵计算的并行化： 针对有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）中常见的海量稀疏矩阵求解问题，介绍了新型的迭代求解器（如 Krylov 子空间方法）在分布式内存环境下的并行实现细节，包括非结构化网格上的数据分区策略。 任务级并行与工作窃取机制： 探讨了如何利用现代调度器框架（如Charm++ 或 Chapel）来实现更灵活的任务依赖管理，以提高资源利用率。 --- 第二部分：数据驱动的建模、仿真与科学发现 随着实验数据和模拟数据量的爆炸性增长，本部分重点介绍了如何利用机器学习和数据科学工具来增强、加速甚至替代传统的物理驱动模型。 第三章：物理信息神经网络（PINNs）与混合建模 本章是本书的亮点之一，详细介绍了如何将深度学习与已知的物理定律相结合，构建具有内在物理一致性的模型。 PINNs 的理论基础与变体： 阐述了如何将偏微分方程（PDEs）转化为损失函数中的正则化项，实现无数据或少量数据下的解算。对比了标准PINN、深度算子网络（DeepONet）以及它们的变体在处理非线性、高维问题上的性能差异。 数据同化与模型修正： 探讨如何将高保真模拟结果或实验观测数据有效地“注入”到基于物理的（First-Principles）模型中，实现模型的自适应校准和误差最小化。 逆向问题求解： 应用深度学习技术反演模型参数，例如从观测数据中推断流体性质或材料内部结构。 第四章：高维数据的降维与特征工程 本部分关注在处理高维模拟输出或实验数据集时，如何有效地提取关键信息。 流形学习与拓扑数据分析（TDA）： 介绍了扩散图（Diffusion Maps）、局部线性嵌入（LLE）等非线性降维技术，特别是在分析高维动态系统轨迹时，如何揭示其内在的低维流形结构。 深度生成模型在数据合成中的应用： 讨论了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）如何用于生成具有物理约束的合成数据，以扩充训练集或辅助不稳定的模拟过程。 可解释性AI（XAI）在科学中的应用： 探讨如何使用 Shapley 值或 LIME 等工具来理解复杂数据模型中哪些输入特征对最终的预测结果起决定性作用，从而指导物理假设的修正。 --- 第三部分：复杂系统的建模与仿真方法 本部分将视角从计算方法本身扩展到应用领域，关注如何精确捕捉和模拟自然界及工程中固有的复杂性。 第五章：多尺度与多物理场耦合仿真 许多现实世界的系统涉及从微观到宏观、从量子到连续体的不同尺度和相互作用的物理过程。 尺度桥接技术： 重点介绍界面处理策略，如基于传递势能的耦合（Coupling based on Transfer Potential）和数据映射技术，用于连接分子动力学（MD）、介观模拟和连续介质力学（Continuum Mechanics）。 非等温、非平衡系统的建模： 探讨了如何处理涉及化学反应、相变和能量耗散的复杂耦合问题，例如在燃烧模拟或电池电化学模型中的应用。 自适应网格与时间步长控制： 针对局部高梯度区域，介绍基于误差估计的网格细化与粗化策略，以及如何动态调整时间步长以保证整体仿真稳定性和精度。 第六章：随机性与不确定性量化（UQ） 真实世界的数据和模型参数总是带有不确定性，本章提供了量化和传播这些不确定性的严谨方法。 随机过程与随机微分方程（SDEs）： 讨论了如何使用伊藤微积分和欧拉-丸山方法等数值技术求解包含噪声项的动力学模型。 不确定性量化方法比较： 对比了蒙特卡洛方法（MC）、概率代理模型（Surrogate Modeling，如高斯过程回归）以及随机摄动方法在计算效率和收敛速度上的权衡。 全局敏感性分析： 介绍了Sobol’指数法等工具，用于识别模型中哪些输入参数对输出结果的方差贡献最大，这是进行模型简化和实验设计的基础。 --- 总结 《计算科学前沿：高效能计算、数据驱动建模与复杂系统仿真》不仅是一本技术手册，更是一份指引未来计算科学研究方向的蓝图。它强调计算理论、先进硬件、数据科学工具的有机结合，为读者提供了应对二十一世纪最棘手科学和工程挑战所必需的跨学科工具箱。本书的深度和广度，确保了其对任何致力于在高性能计算、计算物理、材料科学或气候建模等领域取得突破的研究人员都具有极高的参考价值。

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