具体描述
《雷达信号分选理论研究》内容简介：信号分选是电子对抗侦察系统的关键技术环节，是当前雷达对抗信号处理中的一个重要研究方向。《雷达信号分选理论研究》总结了作者近年来的研究成果以及国内外这一领域的研究进展，对复杂环境下未知雷达辐射源信号分选所面临的关键理论问题进行了探索性、系统性的研究。全书由6章组成，主要内容有雷达信号分选的国内外研究现状与进展、雷达辐射源全脉冲信号模型分析、未知雷达辐射源信号分选模型结构、基于支持向量的多参数综合聚类信号分选、雷达信号分选的G特征提取方法、基于全脉冲幅度信息分析的踏浪算法等。
《雷达信号分选理论研究》是关于雷达信号分选理论与技术的一部专著，可作为高等学校和科研院所信号与信息处理、通信与信息系统等专业的研究生教材或参考书，也可供从事雷达、通信、导航与电子对抗等领域的广大技术人员学习与参考。
聚焦现代计算复杂性理论与算法设计：一本跨越理论前沿与工程实践的专著 图书名称： 《计算复杂性、概率论与高性能算法：从理论基石到大规模系统优化》 引言 在信息技术飞速发展的今天，数据规模的爆炸性增长与计算需求的日益复杂，对计算机科学的核心理论——计算复杂性理论——提出了前所未有的挑战。本书旨在深入探讨现代计算复杂性理论的最新进展，结合概率方法在算法设计中的关键作用，并最终落脚于如何构建高效、可扩展的高性能计算算法，以应对当前横亘在我们面前的巨大工程难题。本书的视角独特，它不仅关注理论的严谨性，更强调理论工具在实际工程优化中的映射和应用，尤其是在那些依赖于海量数据处理与复杂决策制定的领域。 第一部分：计算复杂性理论的现代景观 本部分将系统梳理计算复杂性理论的基石，并着重剖析自 P/NP 问题诞生以来，理论界在证明难度边界方面取得的突破与未竟之处。 第一章：基础理论的再审视与拓展 本章首先回顾图灵机模型、时间与空间复杂性类（P, NP, PSPACE, EXP）的经典定义。然而，重点将迅速转向对现代复杂性研究至关重要的细化分类。我们将详细探讨交互式证明系统（IP）的诞生及其对 $ ext{PSPACE}= ext{IP}$ 这一深刻结论的证明过程，阐明交互性如何在计算能力上带来质的飞跃。接着，引入随机化复杂性类（BPP, RP, ZPP），讨论随机性在多项式时间内解决问题的能力边界。特别地，我们将深入分析$ ext{P} stackrel{?}{=} ext{BPP}$ 这一悬而未决的核心问题，探讨诸如“弱随机性（Weak Randomness）”的去随机化（Derandomization）技术，如傅里叶分析在构建伪随机数生成器（PRG）中的应用，以及如何利用有限域上的代数方法来逼近或完全消除算法中的随机成分。 第二章：证明的复杂度与量子计算的冲击 本章专注于当前理论研究的前沿阵地——证明系统的内在复杂性。我们不再满足于接受一个解是否容易被验证，而是探究“如何以最小的资源量来简洁地表达一个证明”。我们将详细介绍算术化证明（Arithmetization）的技术，如何将布尔电路问题转化为多项式方程的根的查找问题，这是连接电路复杂性和代数几何的重要桥梁。 随后的重点转向量子计算对经典复杂性分类的颠覆。我们将引入量子图灵机模型，并详细分析BQP（有界误差量子多项式时间）类。通过对 Shor 算法和 Grover 算法的复杂度分析，清晰界定 BQP 相较于 P 和 NP 的位置。特别地，本章将探讨量子通信复杂性（Quantum Communication Complexity）在解决特定计算问题上的优越性，以及如何利用量子纠缠来突破经典通信协议的瓶颈。 第三章：关于难解性的结构性认识 在无法直接证明 $ ext{P}
eq ext{NP}$ 的背景下，理论界转向研究复杂性类的内在结构。本章致力于对主导集合（Hardness Cores）的研究。我们将探讨可归约性（Reducibility）的概念在定义难度层级中的关键作用，并详细分析交互式证明系统中的零知识（Zero-Knowledge, ZK）概念。ZK 证明不仅关乎验证，更关乎保护隐私，它催生了如 zk-SNARKs 等密码学工具，这些工具在区块链技术和去中心化身份验证中正扮演着越来越核心的角色。本章将剖析 $ ext{NP}$ 集合的内部结构，如高阶布尔层次结构（Polynomial Hierarchy, PH）的定义与坍塌条件，以及如何通过对 $ ext{MA}$ 和 $ ext{coNP}$ 集合的分析来理解 $ ext{NP}$ 问题的内部差异。 第二部分：概率方法与算法设计 概率论并非仅仅是处理不确定性的工具，在算法设计中，它是一种构建高效、甚至是最优解的强大范式。 第四章：概率工具箱：从集中不等式到马尔可夫链 本章系统性地介绍在设计随机算法和分析算法性能时不可或缺的概率工具。我们将从最基础的切比雪夫不等式、马尔可夫不等式开始，过渡到更精细的霍夫丁不等式（Hoeffding's Inequality）和Chernoff/Hoeffding 界，这些工具是分析随机采样、随机化决策树复杂度的核心。 随后，我们将深入探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在组合优化和统计推断中的应用。重点分析混合时间（Mixing Time）的概念，探讨如何通过设计合适的转移核（Transition Kernel）来确保链能够快速收敛到目标平稳分布。这部分内容将结合实际案例，如模拟玻尔兹曼分布在统计物理模型中的应用。 第五章：随机化算法的设计范式 本章聚焦于如何直接运用概率思想来构造算法。我们将详细分析随机化贪婪算法和拉开（Coloring）问题的随机化解法，特别是利用概率技巧（Probabilistic Method）来证明某类结构的存在性。 针对大规模数据处理，我们将研究MinHash、LSH（局部敏感哈希）等基于概率思想的近似算法，它们在处理高维空间中的相似性搜索问题时，提供了远超确定性方法的效率优势。此外，本章还将探讨随机投影（Random Projection）技术，特别是 Johnson-Lindenstrauss 引理，解释如何有效降低数据维度，同时最大程度地保留数据间的距离信息。 第三部分：面向大规模系统的性能优化算法 将理论与概率工具转化为实际可运行的高性能代码，是连接理论与工程的关键环节。 第六章：并行与分布式计算中的复杂性挑战 随着摩尔定律放缓，计算的加速越来越多地依赖于并行化。本章探讨在PRAM（并行随机存取机器）模型下，某些问题（如排序、图连通性）的最优并行时间复杂度。我们将分析如何利用工作量（Work）和深度（Depth）的概念来评估并行算法的效率。 随后，视角转向分布式系统。我们将探讨在消息传递模型（如 BSP/Bulk Synchronous Parallel）下，如何设计容错且高效的算法来解决图算法问题（如分布式最短路、PageRank的迭代求解）。重点分析通信开销（Communication Overhead）如何成为新的复杂性瓶颈，以及如何通过数据分区策略和局部性优化来缓解这一问题。 第七章：高性能数值计算中的概率与近似 本章关注于在科学计算和工程仿真中，如何利用近似算法来应对高维积分和大型矩阵运算的挑战。我们将深入分析蒙特卡洛方法在求解高维积分和特征值问题中的收敛率分析，并与确定性数值方法进行对比。 特别地，我们将研究随机化低秩逼近（Randomized Low-Rank Approximation）技术，如基于随机采样或随机投影的奇异值分解（SVD）加速。这对于处理大规模推荐系统、物理模拟中的核函数矩阵等具有极高的工程价值。本章将提供详细的误差界分析，以确保这些近似解在工程精度要求内是可靠的。 结语 本书通过对计算复杂性理论的深度挖掘，结合概率方法的精妙运用，最终指向高性能计算系统的优化实践。读者将不仅获得坚实的理论基础，更能掌握一套应对现代大规模计算挑战的实用工具集。本书适合于高年级本科生、研究生以及从事算法研究与系统开发的专业工程师阅读。
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