大系统试验选优理论和应用

出版者:上海科学技术

作者:程吉林著

页数:106

出版时间:2002-9

价格:19.00元

isbn号码:9787532365791

用户评价

这本书的标题《大系统试验选优理论和应用》本身就充满了引人入胜的学术气息，让我这个长期在工程实践中摸爬滚打的读者充满了好奇。在接触到这本书之前，我一直觉得“试验”和“选优”这两个词虽然重要，但总觉得它们之间缺乏一个清晰、系统化的理论框架来指导。我们常常凭借经验或者一些零散的工具来开展工作，效率不高，而且有时会陷入“试错”的怪圈。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新世界的大门。它不仅仅是罗列了一些方法，而是从“理论”的根基出发，构建了一个严谨的逻辑体系，解释了为什么某些方法有效，而另一些方法则不然。这种对“为什么”的深入剖析，对于我这样需要理解事物本质才能更好地应用的人来说，是至关重要的。我特别关注的是书中的“大系统”这一概念。在我的工作经验中，我们常常面对的系统越来越庞大、复杂，牵涉的变量和约束条件也越来越多。在这种情况下，传统的单因素优化方法往往显得力不从心。这本书是否能够提供一套针对“大系统”的、具有普适性的选优理论，来指导我们如何在高维度、强耦合的环境下进行有效的试验设计和参数优化，是我最为期待的。我希望它能提供一些能够帮助我们理解不同变量之间的相互影响，以及如何在高并发、高噪声的数据中提取出最有价值的信息的方法。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习和提升的绝佳机会，让我能够更科学、更高效地解决实际工作中遇到的复杂问题，实现真正的“试验选优”。

拿起《大系统试验选优理论和应用》这本书，我的思绪立刻被拉回到那些我曾为之焦头烂额的系统优化项目。面对日益增长的系统规模和复杂性，传统的一些优化手段似乎已经显得捉襟见肘，我一直在寻求能够更系统、更科学地解决这类问题的理论和工具。这本书的标题，恰好精准地戳中了我的需求。我非常期待书中能够详细阐述“选优理论”的内涵，它是否能够为我们提供一套严谨的数学模型和逻辑框架，来理解并解决“大系统”中的优化问题？我希望书中能够深入探讨“试验”设计方面的科学方法。例如，如何在高维参数空间中进行有效的试验规划，如何通过少量而关键的试验来获取系统行为的最大信息量？我希望书中能够介绍一些先进的试验设计技术，比如考虑参数间的交互作用以及非线性关系的实验布局，并详细说明其背后的数学原理和适用条件。此外，“应用”部分对我来说尤其重要。我希望书中能提供一些具体的、可复现的案例研究，最好能涵盖不同工程领域的实际应用。比如，在某个复杂的制造过程中，如何利用书中的方法来优化多个工艺参数，从而大幅提高产品合格率，降低生产成本？或者在某个大规模的实验科学研究中，如何通过试验选优来加速科学发现的进程？我渴望这本书能够为我提供一套切实可行的理论体系和实践指南，让我能够更高效、更精准地解决实际工作中的系统优化挑战，实现科研和生产效率的跨越式发展，真正地掌握“试验选优”的精髓。

当我的目光落在《大系统试验选优理论和应用》这本书上时，一股对系统优化领域深刻求知的渴望被瞬间点燃。我长期从事需要处理复杂系统，并且在其中寻找最佳参数配置的工作。一直以来，我们都面临着试验成本高昂、效率低下、以及难以保证获得全局最优解的困境。这本书的出现，恰似为我指明了一条通往更高效、更科学优化路径的康庄大道。我对于书中“选优理论”的阐述内容充满了期待。我希望它能够提供一套严谨的数学模型和理论框架，来指导我们如何在高维、多约束的复杂系统中进行系统性的优化。这是否意味着它将引入一些跨学科的知识，比如统计学、机器学习、运筹学等，来构建一个全面的理论体系？我同样迫切希望了解书中在“试验”设计方面的具体方法。如何进行科学的试验规划，如何有效地控制试验的变量，如何通过少量而精炼的试验来捕捉系统的关键行为，这对我来说至关重要。我期望书中能够介绍一些先进的试验设计技术，并详细说明它们在“大系统”场景下的优势和局限性。此外，“应用”部分是我评估这本书价值的关键。我希望书中能够提供一些具有代表性的案例研究，能够展示这些理论和方法在不同领域的实际应用成果。例如，在能源领域，如何通过试验选优来提高新能源发电的效率，优化电网调度？或者在材料科学领域，如何利用这些方法来加速新材料的研发，优化材料的性能参数？我渴望这本书能够为我提供一套实用的理论武器和操作指南，帮助我更精准、更高效地解决工作中遇到的系统优化难题，从而真正地掌握“试验选优”这门科学。

初拿到《大系统试验选优理论和应用》这本书，我的第一感觉是被其标题的厚重感所吸引，它似乎触及了工程科学领域中一个非常核心且具挑战性的问题。在我过去的工作经历中，经常会遇到需要通过大量试验来寻找最优参数组合的场景，但往往过程漫长且效率低下，有时甚至会因为对试验设计缺乏系统性的理解而事倍功半。这本书的出现，就好似在迷雾中点亮了一盏明灯，它不仅仅停留在“怎么做”的层面，更重要的是深入挖掘了“为什么这么做”的理论依据。我尤其对“选优理论”这部分内容充满期待，我希望这本书能够系统地介绍几种主流的试验设计方法，并对它们的适用范围、优缺点进行深入的分析和比较。比如，我们常听说的因子设计、响应面法等等，在“大系统”这个背景下，这些经典方法是否能够得到有效推广和发展？又或者，是否存在全新的理论框架来应对现代复杂系统的需求？我希望书中能够提供一些关于如何科学地规划试验步骤、减少试验次数、同时最大化信息获取的指导。另外，“应用”部分也是我非常关注的。理论的价值最终体现在实践中，我希望这本书能够提供一些生动的案例分析，最好是来自不同领域（例如航空航天、生物医药、化工生产等）的实际应用。通过这些案例，我能够更直观地理解书中的理论是如何转化为实际解决方案的，并且从中学习到如何将这些方法灵活地运用到我自己的研究和工作中。这本书能否为我提供一套真正具有指导意义的“工具箱”，来应对复杂的系统优化问题，这是我最看重的。

《大系统试验选优理论和应用》——光是书名就让我感到一股强大的科学力量扑面而来。在我近十年的工程实践中，我无数次地陷入在各种大型复杂系统的优化难题中，常常感觉自己像是在一个巨大的迷宫里摸索，试验次数多得惊人，但结果却不尽如人意。我们总在追求更高效、更经济、更准确的优化方法，而这本书的标题，似乎正是为解决这些问题而生的。我尤为好奇的是书中关于“大系统”的定义和处理方式。是否它提供了一种能够应对高维、非线性、强耦合的复杂系统特点的通用框架？我期待书中能详细介绍“选优理论”的构建逻辑，例如，是否会引入统计学、信息论、控制论等多个学科的交叉知识来形成一个统一的理论体系？关于“试验”的设计，我希望能看到一些关于现代试验设计技术（如拉丁超立方采样、混合水平设计等）在“大系统”背景下的具体应用和扩展。如何有效地减少试验量，同时最大化试验信息的获取，这对我来说是至关重要的。此外，书中“应用”部分，我希望能够看到一些详细的案例分析，能够展示这些理论和方法是如何被成功应用于实际工程项目中的。比如，在某个具体的产品设计流程中，如何通过这些方法来优化设计参数，从而提升产品性能和可靠性？或者在某个生产制造过程中，如何利用这些方法来降低能耗、提高产量？我渴望这本书能为我提供一套科学、系统、且具有实操性的解决方案，帮助我摆脱低效的摸索，迈向精准、高效的系统优化之路，让我真正领略到“试验选优”的科学魅力。

《大系统试验选优理论和应用》——仅仅是这个标题，就足以引起我对这本书的浓厚兴趣。作为一名长期在科研领域摸索的实践者，我深知在处理复杂系统时，如何高效、准确地进行试验和选优，是决定项目成败的关键因素之一。过去的经验告诉我，盲目的试验和凭感觉的调整，往往事倍功半，甚至导致方向性的错误。这本书的出现，让我看到了将理论与实践紧密结合的希望。我非常期待书中能够深入阐述“选优理论”的科学基础，是否它提供了一套严谨的数学框架，能够系统地分析复杂系统中的参数关系，并指导我们如何有效地找到最优解？我特别希望书中能够详细介绍“试验”设计的科学方法，例如如何在高维参数空间中进行有效的试验规划，如何通过最少的试验次数获取最大的信息量，以及如何应对试验中的不确定性和噪声。我希望书中能介绍一些先进的试验设计技术，并且能够给出明确的理论推导和计算步骤。此外，“应用”部分对我来说至关重要。我希望书中能够提供一些具有说服力的案例研究，能够展示这些理论和方法是如何在实际工程项目中得到成功应用的。例如，在某个具体的科学实验中，如何通过试验选优来加速新现象的发现，优化实验参数？或者在某个工业生产过程中，如何利用这些方法来提升生产效率，降低能耗？我渴望这本书能够为我提供一套既有坚实理论支撑，又具强大实践指导意义的工具，帮助我更科学、更高效地解决复杂系统优化的问题，真正地掌握“试验选优”的艺术。

《大系统试验选优理论和应用》这本书的标题，精准地击中了我在过去几年工作中长期存在的痛点。在我的专业领域，系统规模日益庞大，参数众多，且各参数之间往往存在复杂的耦合关系。传统的“单因素变量法”或凭经验进行试验优化，不仅耗时耗力，而且难以保证找到真正全局最优的解。我一直在寻找一种能够系统性地解决这类问题的理论指导和实用方法。这本书的“大系统”这一提法，让我看到了希望。我迫切希望书中能够阐述一套完整的“选优理论”，能够涵盖从试验设计（DOE）的原理、方法到数据分析、模型构建的整个流程。特别是，如何在高维参数空间中进行高效、有针对性的试验设计，如何通过少量的试验数据构建出能够准确描述系统行为的模型，以及如何基于这些模型来寻找最优参数组合，这些都是我特别渴望了解的内容。我希望书中能够提供一些数学模型、算法或者算法的推导过程，让我能够理解其背后的逻辑，从而不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。此外，“应用”部分也是我关注的重点。我希望书中能有具体的案例研究，展示这些理论在解决实际问题中的应用。比如，在某个具体的工业生产过程中，如何利用这本书中的理论来优化工艺参数，提高产品良率；或者在某个科研项目中，如何通过试验选优来加速新材料的研发进程。这些实际的案例，将是我衡量这本书价值的重要标准，也能帮助我将书中的知识转化为实际的生产力。

《大系统试验选优理论和应用》这个书名，在我读到它的时候，脑海中瞬间勾勒出了一个充满挑战与机遇的科研场景。在我的工作领域，我们常常需要处理由众多相互关联的变量组成的复杂系统，并且需要在这些变量的无数组合中找出最佳的解决方案。过去的经验告诉我，蛮干和依赖直觉往往收效甚微，甚至会南辕北辙。因此，我迫切地需要一套能够系统化、科学化地指导我们进行“试验”和“选优”的理论框架。这本书的出现，似乎正是为我量身定做的。我非常期待书中能够详细解释“选优理论”的核心思想，是否它提供了一种全新的视角来审视和解决复杂系统中的优化问题？我希望书中能够深入探讨“试验”设计的科学性，比如如何有效地设计试验方案，以尽量少的试验次数获取最大的信息量，如何考虑变量间的相关性、非线性和耦合效应。我希望能看到一些关于统计试验设计（DOE）的先进方法，如响应面法、因子设计、全因子或部分因子设计等，以及它们在“大系统”背景下的具体应用和优化。更重要的是，我希望书中“应用”部分能够提供一些详实的案例分析，能够展示这些理论是如何在实际工程或科学研究中落地，并带来显著成效的。例如，在生物医药领域，如何通过试验选优来加速新药的研发，优化药物配方？或者在航空航天领域，如何利用这些方法来优化飞行器设计参数，以提升其性能和安全性？我渴望这本书能为我提供一套既有深厚理论基础，又具强大实践指导意义的工具，帮助我更自信、更高效地应对复杂的系统优化挑战，真正地实现“试验选优”。

《大系统试验选优理论和应用》这本书的标题，直接触动了我内心深处对于科学解决复杂问题的渴望。在我的工作领域，我们经常面对着规模庞大、结构复杂、参数众多的系统，而寻找其最优运行状态，无疑是一项充满挑战的任务。过去，我们往往依靠经验积累和大量的试错来完成这项工作，效率不高，且难以保证结果的可靠性。这本书的出现，让我看到了突破瓶颈的希望。我非常期待书中能够深入探讨“选优理论”的构建基础。它是否提供了一个统一的理论框架，能够解释在各种复杂系统中进行优化时所面临的普遍性问题，并给出系统性的解决方案？我希望能看到书中对“试验”设计进行详尽的阐述，包括如何科学地选择试验的因素，如何确定试验的水平，以及如何设计有效的试验方案以最大化从有限数据中获取的信息。特别是在“大系统”的背景下，如何应对高维度、非线性和变量间的耦合效应，这是我最关注的部分。我希望书中能够介绍一些先进的试验设计方法，并且能够给出清晰的计算流程和数学模型。此外，“应用”部分也是我评价这本书的重要维度。我希望书中能够包含一些具体的案例分析，最好是来自不同行业的实际应用场景，例如在制造业中如何优化生产工艺参数以提高产品质量，或者在交通领域如何进行交通流量的优化以缓解拥堵。这些实际的案例，将有助于我更深刻地理解书中理论的价值，并为我提供可借鉴的实践经验。我期待这本书能够为我提供一套科学、系统、且具有强大操作性的理论指导和方法论，助我实现更高效、更精准的系统优化。

读到《大系统试验选优理论和应用》这本书的名字，我的脑海里立即浮现出我日常工作中那些庞大而复杂的系统，以及在这些系统中寻找最佳运行状态的艰辛过程。以往，我们更多依赖经验和直觉来指导试验，虽然有时也能取得一些进展，但往往效率不高，而且难以量化和复现。这本书的出现，让我感觉到一种全新的研究思路被引入。我特别期待书中能够深入探讨“选优理论”的核心内涵。这是否意味着它将提供一套全新的数学框架，用以描述和分析复杂系统中的参数优化问题？我希望能看到书中对“试验”的科学设计进行详细的阐述，例如如何有效地选择试验因子，如何确定试验的水平，以及如何设置试验的重复次数以获得可靠的数据。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于“如何从试验数据中提取最有价值的信息”的先进方法。例如，在数据量庞大、噪声成分也可能比较显著的情况下，如何进行有效的模型拟合和参数估计？书中是否会介绍一些机器学习或统计建模技术，来帮助我们构建能够准确预测系统响应的模型？我非常希望这本书能够突破传统方法的局限，为“大系统”这种复杂场景提供量身定制的解决方案。我期盼着它能提供一些具体的算法和步骤，让我能够直接应用到我的工作中，解决那些长期困扰我的实际问题，实现试验效率和优化效果的双重提升，从而真正地“选优”。