Discrete Inverse Problems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics

作者:Per Christian Hansen

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2010-02-24

价格:USD 65.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780898716962

丛书系列:

图书标签:

• Math
• Inverse Problems
• Discrete Mathematics
• Numerical Analysis
• Optimization
• Signal Processing
• Image Reconstruction
• Tomography
• Regularization
• Ill-Posed Problems
• Applied Mathematics

好的，这是一本名为《光谱分析中的新兴方法》的图书简介，其内容完全不涉及《Discrete Inverse Problems》的主题。 光谱分析中的新兴方法 深入探索前沿技术与应用 作者：[此处填写虚构的专家姓名] 出版商：[此处填写虚构的学术出版社名称] 图书概述 《光谱分析中的新兴方法》是一本面向高年级本科生、研究生、科研人员以及工业界工程师的专业技术著作。本书系统地梳理和深入探讨了近年来在光谱分析领域取得突破性进展的新兴技术、计算范式和应用策略。在信息爆炸和仪器精度不断提高的背景下，传统的光谱数据处理方法已难以满足对复杂体系的精确表征需求。本书聚焦于如何利用先进的数学模型、计算物理学和机器学习工具，从海量、高维、噪声敏感的光谱数据中提取出更深层次、更可靠的物理化学信息。 本书的核心价值在于其前瞻性和实践性，它不仅介绍了理论基础，更侧重于将这些新方法应用于实际案例中，展示如何克服传统方法中的局限性，例如反卷积的模糊性、高阶相关性的解析困难以及实时监测中的计算效率问题。 目标读者 化学、物理、材料科学、生物医学工程等领域的研究人员。 从事光谱仪器开发、数据科学应用的工程师和技术人员。 正在攻读相关领域硕士或博士学位的学生。 希望了解光谱技术前沿进展的行业专业人士。 关键章节与核心内容 本书共分为六大部分，二十个章节，结构清晰，逻辑严密。 第一部分：光谱数据获取与预处理的新范式 (Chapters 1-4) 本部分奠定了现代光谱数据处理的基石，重点关注数据采集效率和质量的提升。 Chapter 1：超分辨率光谱成像技术概述 探讨如何超越衍射极限，通过空间调制和计算重建技术，实现高空间分辨率的荧光和拉曼成像。重点介绍压缩感知在稀疏信号恢复中的应用。 Chapter 2：多模态光谱融合的理论基础 阐述如何有效地整合来自不同模态（如吸收、散射、发射）的光谱数据。引入张量分解和多视图学习框架，以构建更具鲁棒性的联合特征空间。 Chapter 3：低信噪比环境下的信号增强 深入分析基于物理模型先验的去噪方法，特别是如何利用非局部均值滤波（NLM）的升级版本和稀疏表示理论，在极端低光照条件下保留关键的特征峰。 Chapter 4：高维光谱数据的降维与可视化 超越传统的PCA，重点介绍t-SNE、UMAP等非线性降维技术在识别复杂光谱集群和异常点中的应用，并探讨高维数据流的实时可视化挑战。 第二部分：基于物理模型的先进反问题求解 (Chapters 5-8) 尽管不涉及离散逆问题，本部分聚焦于连续或半连续光谱重建过程中的非线性、大规模优化挑战。 Chapter 5：非线性反卷积的迭代方法 详细介绍基于变分贝叶斯框架的迭代反卷积算法，用以精确解算复杂的仪器响应函数（IRF）对光谱形状的畸变。重点讨论如何引入正则化项来平衡保真度和平滑性。 Chapter 6：层析成像光谱学（Spectral Tomography） 探讨如何从多角度或多角度时间序列测量中，重建三维或四维（空间-能量-时间）的光谱分布。引入傅里叶域重建和投影重建算法的最新进展。 Chapter 7：动态光谱数据的实时状态估计 针对快速化学反应或物理过程监测，介绍卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展（EKF, UKF）在时间序列光谱中的应用，以实现对系统状态的在线最优估计。 Chapter 8：全局优化策略在光谱拟合中的应用 讨论如何使用模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法等全局搜索方法，来解决传统最小二乘法易陷入局部最优的难题，尤其是在多组分重叠严重的情况下。 第三部分：机器学习与深度学习在光谱解析中的崛起 (Chapters 9-13) 这是本书最具前瞻性的部分，全面覆盖了深度学习在光谱学中的革命性应用。 Chapter 9：卷积神经网络（CNN）在特征提取中的作用 展示如何设计一维和二维CNN架构，自动从原始光谱数据中学习到具有物理意义的特征，取代人工设计的基线校正和峰值识别算法。 Chapter 10：循环神经网络（RNN）与Transformer模型的时间序列分析 重点介绍LSTM和GRU网络如何用于分析光谱随时间变化的演变过程，以及Transformer架构在长程依赖性光谱序列建模中的潜力。 Chapter 11：生成对抗网络（GANs）在合成光谱数据中的应用 探讨使用GANs来生成高保真、具有特定物理属性的训练数据，用于增强模型在罕见或极端条件下的泛化能力，并用于数据增强。 Chapter 12：可解释性人工智能（XAI）与光谱学 讨论如何应用LIME、SHAP等方法，打开“黑箱”模型，理解模型做出特定预测（如物质鉴定或浓度估计）的内在依据，从而增强科学可信度。 Chapter 13：迁移学习与小样本学习在光谱分析中的实践 针对光谱实验室数据稀疏性的问题，介绍如何利用预训练模型，通过微调（Fine-tuning）快速适应新的分析任务。 第四部分：前沿光谱技术的集成与应用 (Chapters 14-17) 本部分将方法论与实际应用场景紧密结合。 Chapter 14：基于太赫兹（THz）光谱的时间分辨技术 聚焦于超快飞秒激光在太赫兹波段的产生与探测，以及如何利用深度学习解析复杂的太赫兹吸收谱，进行高灵敏度的材料识别。 Chapter 15：表面增强拉曼散射（SERS）的定量增强 讨论纳米结构设计与电磁场模拟的结合，并应用优化算法来最大化SERS信号的增强因子，以实现单分子检测。 Chapter 16：生物分子相互作用的活细胞光谱监测 介绍活细胞环境下的荧光寿命成像（FLIM）与FRET技术的最新进展，以及如何用时间分辨数据解析蛋白质折叠和药物靶向过程。 Chapter 17：工业过程分析（PAT）中的嵌入式光谱系统 探讨如何将轻量化的深度学习模型部署到边缘设备上，实现对制药、化工生产线的实时质量控制和故障预测。 第五部分：数据管理、标准化与未来挑战 (Chapters 18-20) Chapter 18：光谱元数据与 FAIR 原则的实施 强调高质量元数据的重要性，介绍如何结构化光谱实验数据以满足Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (FAIR)标准。 Chapter 19：光谱数据库的构建与互操作性 探讨不同光谱数据格式（如JCAMP-DX的演进）的标准化挑战，以及跨机构数据共享的协议设计。 Chapter 20：未来展望：量子计算在光谱模拟中的潜力 对新兴的量子化学计算方法如何辅助光谱参数预测进行前瞻性讨论，为下一代光谱模拟指明方向。 本书特色 1. 方法全面性： 覆盖了从传统的迭代优化到最新的生成模型，为读者提供了全景图。 2. 代码示例： 书中附带了大量的Python（使用NumPy, SciPy, TensorFlow/PyTorch）代码片段和Notebook链接，方便读者直接复现关键算法。 3. 案例驱动： 每一个理论章节后都附有详细的真实或模拟案例分析，展示方法如何解决现实世界中的科学难题。 《光谱分析中的新兴方法》旨在成为该领域内不可或缺的参考手册，推动光谱科学研究迈向更高精度、更强鲁棒性和更深层次的理解。

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