Advanced Topics on Cellular Self-Organizing Nets and Chaotic Nonlinear Dynamics to Model and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Frasca, Mattia 编

出品人:

页数:191

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出版时间:

价格:$ 98.31

装帧:

isbn号码:9789812814043

丛书系列:

图书标签:

• 细胞自组织网络
• 混沌非线性动力学
• 复杂系统建模
• 复杂系统控制
• 非线性动力学
• 自组织系统
• 复杂网络
• 控制理论
• 系统建模
• 生物系统建模

好的，以下是一份关于不包含《Advanced Topics on Cellular Self-Organizing Nets and Chaotic Nonlinear Dynamics to Model and Control Complex Systems》内容的图书简介，重点突出其他相关但不同的主题，力求详细且具有专业性。 图书简介：计算范式、信息处理与复杂系统建模的交叉前沿 书名：《计算范式、信息处理与复杂系统建模的交叉前沿》 内容提要： 本书深入探讨了信息科学、计算理论与工程实践交汇处的关键领域，聚焦于超越传统冯·诺依曼架构的计算范式、新型信息处理机制的理论基础，以及应用于工程与科学领域中复杂系统的建模与分析方法。本书结构清晰，内容涵盖了从基础的计算复杂性理论到前沿的神经形态计算、量子信息处理，以及面向特定应用领域的优化与控制策略。 第一部分：计算理论与新型计算范式 本部分首先回顾了经典计算理论的局限性，随后转向探索新兴的计算模型，这些模型旨在突破硅基芯片的物理瓶颈，并为解决当前无法有效处理的指数级复杂度问题提供新的思路。 1.1 计算复杂性与不可判定性重审： 本章对P、NP、PSPACE 等复杂性类进行了深入剖析，重点讨论了这些分类在现代算法设计中的指导意义。特别关注了随机化算法（如概率多项式时间）的实际效能与理论边界。随后，深入探讨了不可判定性问题在实际工程决策中的体现，例如停机问题的变体在系统诊断中的影响。 1.2 膜计算（P systems）与液态计算： 本书详细介绍了生物启发计算模型中的一个重要分支——膜计算。我们探讨了膜系统（P systems）的基本操作规则，包括物质的输入、输出、转移和反应，以及其在解决NP-完全问题上的潜力。随后，引入了液态计算（Liquid Computing）的概念，分析了其基于分子动力学和化学反应网络的计算机制，探讨了如何利用化学梯度和分子自组装实现并行信息存储和处理。 1.3 神经形态计算的基础架构与算法： 聚焦于模仿生物大脑结构和功能的硬件与软件协同设计。我们详细解析了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的动力学模型，特别是关于神经元发放的积分-发放模型（Integrate-and-Fire models）及其变体。内容深入到异步事件驱动的计算优势，以及如何利用STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）等学习规则在低功耗硬件上实现高效的在线学习和模式识别。本章还探讨了忆阻器（Memristors）在构建突触权重存储单元中的关键作用。 第二部分：信息编码、传输与非线性动力学基础 本部分着眼于信息如何在物理系统中编码、存储和演化，并深入剖析了描述这些过程所必需的数学工具——非线性动力学理论的严谨应用。 2.1 纠错码与信息论在噪声信道中的应用： 本章复习了香农的信息论基础，特别是信道容量定理。随后，重点研究了现代的纠错编码技术，如LDPC（低密度奇偶校验码）和Turbo码的结构与译码算法（如BP-Belief Propagation）。此外，讨论了有限域上的代数几何码（Algebraic-Geometric Codes）在要求极高可靠性的深度空间通信中的应用前景。 2.2 随机过程与信息流的统计描述： 详细阐述了马尔可夫过程、维纳过程以及伊藤积分在建模不确定性环境下的信息演化。内容侧重于如何利用随机微分方程（SDEs）来描述受环境噪声影响的动态系统状态，以及应用卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（EKF）进行最优状态估计。 2.3 广义非线性系统分析：耗散系统与稳定性理论： 系统性地介绍了处理保守系统与耗散系统的数学框架。重点分析了李雅普诺夫稳定性理论（Lyapunov Stability Theory），包括直接法与间接法。对于耗散系统，本书探讨了吸引子（Attractors）、极限环（Limit Cycles）以及分岔理论（Bifurcation Theory），这些是理解系统从有序到无序转变的关键工具。强调了如何通过构造李雅普诺夫函数来证明复杂系统的全局或局部稳定性。 第三部分：复杂系统建模、仿真与控制 本部分将理论工具应用于描述和控制现实世界中的复杂系统，这些系统通常具有大量相互作用的组分，表现出涌现行为。 3.1 多智能体系统（MAS）的协同与分布式控制： 本章专注于研究由多个自主代理组成的系统的协调行为。内容涵盖了共识算法（Consensus Algorithms）的设计，包括基于拉普拉斯矩阵的稳定化技术。深入探讨了分布式优化问题，例如在网络化传感器系统中如何利用次梯度方法实现全局最优解的分布式收敛。重点分析了信息异构和通信延迟对系统协同性能的影响。 3.2 动力学网络建模与图谱理论： 探讨了使用图论来抽象化复杂系统的拓扑结构，如交通网络、电力系统或生物相互作用网络。详细介绍了图的谱分析（Spectral Analysis），利用图的拉普拉斯矩阵和邻接矩阵的特征值来预测网络同步（Synchronization）和连通性（Connectivity）的特性。研究了异构网络（Heterogeneous Networks）中的信息扩散模型。 3.3 基于模型预测控制（MPC）的鲁棒优化： 针对具有明显动态约束和时间延迟的系统（如大型化工过程或航空航天器），本书详述了模型预测控制的原理。核心在于利用在线优化技术，根据当前系统状态预测未来一段时间的行为，并计算出最优控制序列。内容详细解析了滚动时域（Receding Horizon）的实施细节，并着重讨论了MPC在处理模型不确定性时的鲁棒性扩展（RMCC）。 3.4 涌现现象的计算实验与可视化： 探讨了如何通过大规模计算机模拟来重现和研究涌现现象（Emergent Phenomena）。这包括元胞自动机（Cellular Automata）的高级应用，超越简单的生命游戏，用于模拟材料生长和相变。重点介绍了数值方法，如有限元法（FEM）和有限差分法（FDM），在求解高维偏微分方程（PDEs）系统中的应用，并讨论了高性能计算（HPC）资源对复杂系统模拟的必要性。 总结： 《计算范式、信息处理与复杂系统建模的交叉前沿》旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一个全面、深入的知识框架，用以理解和驾驭现代信息科学与控制工程中最具挑战性的问题。本书的价值在于其对经典理论的严谨回顾与对前沿计算与建模方法的系统性集成，强调数学工具的精确应用与工程实现的有效结合。

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