Advances in Mobile and Wireless Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Frigyes, Istvan (EDT)/ Bito, Janos (EDT)/ Bakki, Peter (EDT)

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:

价格:1228.00 元

装帧:

isbn号码:9783540790402

丛书系列:

图书标签:

• 移动通信
• 无线通信
• 无线网络
• 移动网络
• 5G
• 6G
• 物联网
• 通信技术
• 信号处理
• 网络安全

探索现代计算的基石：深入解析复杂系统的结构与优化 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，以理解和驾驭当代计算领域中最具挑战性和前沿性的议题：复杂系统的建模、分析与优化。我们聚焦于那些由大量相互作用的组件构成的系统，无论这些系统存在于软件架构、大规模网络、分布式数据库还是新兴的生物计算模型中。本书避开了对移动通信或无线网络特定技术栈的深入探讨，而是将重点放在支撑这些乃至更广泛领域的基础性、跨学科的理论框架和工程实践之上。 第一部分：复杂系统理论基础与建模范式 本部分将系统地梳理理解复杂系统的核心理论工具和数学框架。我们将从基础的图论、信息论和统计物理学的角度切入，探讨如何将现实世界的动态过程抽象为可计算的模型。 第一章：复杂网络的拓扑结构与演化动力学 本章深入研究大规模网络的结构特性，超越了传统的随机图模型。我们将分析真实世界网络（如社交网络、生态系统联系或工业控制网络）中普遍存在的无标度特性、小世界现象以及模块化结构。重点在于网络弹性分析：系统在面对节点或边故障时的鲁棒性如何，以及如何通过结构设计增强其抗毁性。我们探讨了诸如同步动力学、信息级联模型以及基于代理（Agent-Based Modeling, ABM）的模拟方法，用以预测系统在外部扰动下的宏观行为。 第二章：高维数据与流形学习 随着数据规模的爆炸式增长，理解高维空间中的内在结构成为关键。本章侧重于降维技术，但区别于传统的线性方法，我们专注于非线性降维技术，如流形学习（Manifold Learning）。我们将详细介绍Isomap、LLE（Locally Linear Embedding）以及t-SNE等方法背后的几何学原理，并讨论它们在特征提取和数据可视化中的局限性与优势。此外，还探讨了在高维空间中如何定义和度量“距离”和“相似性”的统计学基础。 第三章：随机过程与马尔可夫链在系统分析中的应用 本章将随机过程作为分析系统不确定性的核心工具。我们重新审视了马尔可夫链（Markov Chains）的性质，并将其应用于性能评估和状态空间探索。特别地，我们将关注拟周期性（Quasi-Periodicity） 和遍历性，这对于理解长时间运行系统的稳态行为至关重要。针对具有连续状态空间的问题，我们引入了随机微分方程（SDEs）的框架，并讨论了数值求解SDEs时的收敛性和误差控制问题。 第二部分：分布式计算与资源优化 复杂系统往往表现为分布式部署和资源受限的环境。本部分着眼于如何设计高效的算法和机制来管理和优化这些分布式资源。 第四章：博弈论在资源分配中的应用 本章将资源分配问题视为一个多智能体决策过程，并利用非合作博弈论来建模和分析。我们详细阐述了纳什均衡（Nash Equilibrium）的概念，并讨论了其在网络路由、频谱共享（脱离具体的无线技术，聚焦于资源竞争的抽象模型）以及计算任务调度中的应用。重点在于分析机制设计（Mechanism Design）——如何设计激励结构使得参与者的理性行为能够导向全局最优的结果。 第五章：容错计算与一致性协议的理论深度 在分布式系统中，确保数据和状态的一致性是基础挑战。本章深入探讨了拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerance, BFT） 问题的理论极限和实用解决方案。我们详细分析了Paxos和Raft协议背后的状态机复制模型，以及它们在保证活性（Liveness）和安全性（Safety）方面的权衡。对于更高吞吐量的需求，我们还将考察基于区块链思想的异步共识机制，侧重于其在保证最终一致性方面的理论开销。 第六章：随机优化与大规模迭代算法 面对包含海量变量和约束的优化问题，传统的确定性方法往往失效。本章集中于随机优化算法。我们将详细解析随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性证明，包括动量（Momentum）、AdaGrad和Adam等方法。此外，我们还将探讨随机凸近似算法（Stochastic Approximation Schemes），并将其应用于大规模机器学习模型的训练过程，关注如何在高维稀疏数据环境中有效逃离局部最优解。 第三部分：系统性能分析与可扩展性设计 本部分将理论模型与实际的性能工程联系起来，探讨如何量化和提升复杂系统的可扩展性。 第七章：排队论在服务系统中的高级应用 本书中的排队论部分，侧重于分析具有复杂到达过程和服务时间的系统。我们不局限于M/M/1模型，而是深入研究GI/G/c排队网络。重点分析扩散近似法（Diffusion Approximation） 和紧凑近似法（Fluid Approximation），这些方法允许我们在不进行完整模拟的情况下，对大型、高负载系统的延迟和吞吐量进行精确估计。特别关注如何处理有限缓冲区的溢出概率计算。 第八章：系统级性能度量与Amdahl定律的现代延伸 本章探讨如何系统地度量和预测系统性能的瓶颈。我们重新审视了Amdahl定律，并将其扩展到现代异构计算环境，特别是当部分任务无法并行化时，如何准确预估加速比。我们引入了工作量度量（Workload Metrics） 和关键路径分析，以识别软件和硬件协同设计中的性能限制因子。此外，还讨论了功耗与性能之间的权衡，引入了能量效率作为关键的可扩展性指标。 第九章：建模与验证：形式化方法的力量 为了确保复杂系统的正确性，本章介绍了形式化验证技术。我们将介绍模型检验（Model Checking） 的基本原理，以及如何使用时序逻辑（如LTL或CTL）来表达系统必须满足的性质（如无死锁、活性保证）。我们将通过具体的例子展示如何利用符号模型和状态空间搜索技术，证明复杂调度算法或安全协议的正确性，强调这种方法在构建高可靠性系统中的不可替代性。 本书的读者群面向高年级本科生、研究生以及希望深入理解计算系统核心理论的工程师和研究人员。它提供了一个坚实的理论基础，使读者能够构建自己的分析框架，而不是仅仅依赖于特定应用领域的即成结论。

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