光学教程

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出版者:清华大学出版社
作者:叶玉堂
出品人:
页数:503
译者:
出版时间:2005-8
价格:48.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302114611
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

本教程以物理光学和应用光学为主体内容。第1章到第3章为应用光学部分,介绍了几何光学基础知识和光在光学系统中的传播和成像特性,注意介绍了激光系统和红外系统;第4~8章为物理光学部分,讨论了光在各向同性介质、各向异性介质中的传播规律,光的干涉、衍射、偏振特性及光与物质的相互作用,并结合介绍了DWDM、双光子吸收、Raman放大、光学孤子等相关领域的应用和进展;第9章则专门介绍航天光学遥感、自适应光学、红外与微光成像、瞬态光学、光学信息处理、微光学、单片光电集成等光学新技术。

本书可作为光电子技术专业、电子科学与技术专业及光学工程专业本科生的专业基础教材,也可作为有关专业师生和科技人员的参考书。

好的,这是一本《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介,内容力求详实,聚焦当前热点,旨在为读者提供一个全面而深入的视角。 --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 导 语:语言智能的革命性飞跃 人类语言,作为知识、文化与思维的载体,其复杂性与精妙性一直是对人工智能领域最根本的挑战之一。近年来,随着深度学习技术的指数级发展,尤其是Transformer架构的横空出世,自然语言处理(NLP)已经跨越了统计模型的时代,迎来了以大规模预训练模型(PLMs)为核心的智能革命。 本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》并非停留在基础概念的介绍,而是直击当前学界与工业界最关注、最前沿的研究热点、核心算法原理及其在实际场景中的落地策略。它将引导读者深入探究如何构建、训练和部署那些驱动着现代智能应用(如智能客服、机器翻译、内容生成和信息抽取)的复杂模型。 本书面向具有一定机器学习或深度学习基础,渴望掌握尖端NLP技术的工程师、研究人员以及高年级学生。我们相信,理解这些前沿应用的关键,在于掌握其背后的模型结构、训练范式和高效优化策略。 核心内容与章节概览 本书结构严谨,从基础理论的巩固到最先进模型的深度剖析,层层递进,确保读者能够构建起坚实的知识体系,并能灵活应对实际项目中的挑战。全书分为五大部分,共计十八章。 第一部分:基础范式与Transformer的深度解析(奠基) 本部分首先回顾了深度学习在NLP中的演进路线,并对Transformer架构进行详尽的解构,这是理解所有现代NLP系统的基石。 自注意力机制(Self-Attention)的数学精髓: 细致分析Scaled Dot-Product Attention的实现细节,并探讨了多头注意力(Multi-Head Attention)如何捕捉不同层面的依赖关系。 编码器-解码器结构的优化: 深入探讨了BERT、GPT等主流模型结构中,仅使用编码器或仅使用解码器的设计哲学,及其在特定任务上的优势与权衡。 位置编码的创新: 对绝对位置编码、相对位置编码(如T5中的)以及旋转位置编码(RoPE)进行了比较性分析,阐明其对序列建模性能的影响。 第二部分:大规模预训练模型的构建与微调(核心引擎) 本部分聚焦于当前NLP领域的“基础设施”——PLMs的生命周期管理。 预训练策略的演变: 详细介绍Masked Language Modeling (MLM)、Next Sentence Prediction (NSP)、Causal Language Modeling (CLM)以及更现代的Span Corruption(如BART和T5中的目标函数)。 高效微调技术(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT): 鉴于全量微调的资源消耗,本书重点介绍了LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning和Prompt Tuning等技术,展示如何在保持高性能的同时,大幅降低训练成本和存储需求。 模型对齐与人类反馈强化学习(RLHF): 深入剖析InstructGPT和ChatGPT背后的核心技术——如何利用奖励模型(Reward Model)对预训练模型进行SFT(Supervised Fine-Tuning)和RLHF的迭代优化,以确保模型输出的安全性和遵循指令的能力。 第三部分:前沿生成模型与内容创作(创造力爆发) 生成式AI是当前最引人注目的焦点。本部分将探讨如何驾驭这些强大的生成模型。 文本到文本(T5范式)的统一框架: 分析如何将所有NLP任务(分类、问答、摘要)转化为统一的文本序列到序列的格式,以及这种统一性带来的工程优势。 长文本生成与连贯性控制: 针对长篇小说、报告撰写中的主题漂移和逻辑断裂问题,介绍层次化注意力机制、记忆网络增强以及分块生成与回溯策略。 解码策略的精细控制: 不再局限于简单的贪婪搜索(Greedy Search),本书深入讲解Top-K采样、核采样(Nucleus Sampling)的原理,以及如何通过温度参数动态调整生成结果的随机性和多样性。 第四部分:高效推理与模型部署(工程落地) 拥有强大的模型只是第一步,如何以低延迟、高吞吐量的方式在实际环境中运行它们,是决定产品成败的关键。 模型量化(Quantization)实践: 介绍从FP32到INT8乃至更低精度(如INT4)的量化方法,包括Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization Aware Training (QAT) 的具体操作流程和精度损失评估。 模型剪枝(Pruning)与知识蒸馏(Knowledge Distillation): 探讨非结构化和结构化剪枝技术,以及如何利用强大的“教师模型”训练轻量级的“学生模型”,实现性能与速度的完美平衡。 高性能推理框架: 分析TensorRT、OpenVINO等硬件加速推理引擎在NLP模型加速中的作用,并探讨批处理(Batching)与PagedAttention(如vLLM中应用)在处理动态序列长度请求时的优化效果。 第五部分:前沿垂直领域与未来挑战(拓展视野) 本部分关注深度学习NLP在特定高价值场景中的深度应用,并探讨当前未解决的难题。 跨模态理解(Vision-and-Language): 聚焦CLIP、Flamingo等模型,探讨文本与图像的联合嵌入空间构建,以及在视觉问答(VQA)和图像字幕生成中的应用。 领域自适应与小样本学习: 针对金融、法律、医疗等垂直领域数据稀疏的问题,介绍如何通过领域适应性预训练(Domain-Adaptive Pre-training)和少样本指令微调,快速提升模型在特定领域的性能。 可解释性(XAI)的工具箱: 介绍LIME、SHAP等方法在解释PLMs决策过程中的应用,以及注意力权重可视化、激活最大化等技术如何帮助我们理解模型的“黑箱”内部工作机制。 本书的独特价值 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》旨在提供一种“从原理到实践,从前沿到落地”的完整学习路径。我们不仅深入剖析了Transformer及其变体的内部机制,更将大量的篇幅投入到如何高效地训练、量化和部署这些巨型模型的技术细节中。书中包含了大量实际代码片段和案例分析,确保读者能够将所学知识直接应用于解决现实世界中的复杂NLP问题。 掌握本书内容,读者将能站在当前NLP技术的最前沿,从容驾驭下一代智能系统的开发与优化工作。

作者简介

目录信息

目录
第一篇 应用光学
第1章 几何光学基础
1.1 几何光学的基本定律
1.2 物像基本概念
1.3 球面和球面系统
1.4 平面与平面系统
1.5 光学材料
例题
习题
第2章 理想光学系统
2.1 理想光学系统的基本特性、基点和基面
2.2 理想光学系统的物像关系
2.3 理想光学系统的放大率
2.4 理想光学系统的组合
2.5 单透镜
2.6 光学系统中的光束限制
2.7 像差概述
2.8 波像差
2.9 矩阵运算在几何光学中的应用
例题
习题
第3章 光学仪器的基本原理
3.1 眼睛
3.2 放大镜
3.3 显微镜
3.4 望远镜
3.5 摄影系统
3.6 现代光学系统
习题
第二篇 物理光学
第4章 光的电磁理论
4.1 电磁波谱电磁场基本方程
4.2 光波在各向同性介质中的传播
4.3 光波的偏振特性
4.4 光波在介质界面上的反射和折射
4.5 光波场的频率谱
4.6 球面光波和柱面光波
例题
习题
第5章 光的干涉
5.1 光干涉的条件
5.2 双光束干涉
5.3 多光束干涉
5.4 光学薄膜
5.5 典型的干涉仪及其应用
5.6 光的相干性
例题
习题
第6章 光的衍射
6.1 光的衍射现象
6.2 衍射的基本原理
6.3 夫琅禾费衍射
6.4 光学成像系统的衍射和分辨本领
6.5 夫琅禾费多缝衍射
6.6 衍射光栅
6.7 菲涅耳衍射
6.8 全息术
例题
习题
第7章 晶体光学
7.1 介电张量
7.2 单色平面波在晶体中的传播
7.3 单轴晶体和双轴晶体的光学性质
7.4 晶体光学性质的图形表示
7.5 平面波在晶体表面的反射和折射
7.6 偏振器和补偿器
7.7 偏振光和偏振器件的琼斯矩阵
7.8 偏振光的干涉
7.9 电光效应
7.10 声光效应
7.11 旋光现象
7.12 磁致旋光效应
例题
习题
第8章 光的吸收、色散和散射
8.1 光与物质相互作用的经典理论
8.2 光的吸收
8.3 光的色散
8.4 光的散射
例题
习题
第9章 现代光学技术简介
9.1 航天光学遥感
9.2 自适应光学
9.3 红外与微光成像
9.4 瞬态光学
9.5 光学信息处理
9.6 微光学
9.7 单片光电集成
习题答案
参考文献
主题索引
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本《光学教程》的封面设计得非常朴实,那种理工科教科书的经典风格,让人一眼就知道里头装的是硬核知识。我本来以为它会是那种枯燥乏味、充满复杂数学公式的读物,毕竟光学这门学科本身就带着点“高冷”的意味。但翻开第一章后,我发现作者的叙述方式比我想象中要清晰许多。它没有一开始就抛出那些让人头皮发麻的麦克斯韦方程组,而是循序渐进地从几何光学的基本原理讲起,比如光的直线传播、反射和折射定律,这些基础概念被配以大量直观的图示来辅助理解。尤其是对成像原理的阐述,从简单的凸透镜成像到复杂的光学系统,作者似乎很擅长将抽象的光线路径转化为读者可以想象的画面。书中对于实验现象的描述也十分到位,比如对色散现象的解释,不仅仅是给出公式,还结合了实际棱镜实验的步骤和观察结果,这对于自学者来说简直是福音,因为它让我能将书本知识与脑海中残存的物理实验印象联系起来,加深了记忆和理解。总的来说,初读下来感觉这本书的结构搭建得非常扎实,为后续深入学习打下了坚实的理论基础,是一本值得反复研读的入门之作。

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坦白说,我对很多标准教材都有一个共同的抱怨:它们总是把理论讲得头头是道,却在“为什么”和“实际应用中如何解决问题”上含糊其辞。然而,《光学教程》在这方面给了我一个惊喜。虽然它是一本教程,但其中穿插的工程应用案例非常具有启发性。比如,在讨论光栅衍射时,它不仅解释了衍射级次的形成原理,还延伸讨论了光栅光谱仪的设计考量,包括分辨率与刻线数的具体关系,这对我设计一个小型光谱测量系统提供了直接的设计思路。再比如,在介绍薄膜光学时,作者没有仅仅停留在反射率和透射率的计算上,而是详细剖析了抗反射涂层(AR Coating)和增透膜的设计哲学,这部分内容对于电子信息和精密光学制造领域的工程师来说,价值极高。这种理论与实践的紧密结合,让阅读过程充满了“啊哈!”的顿悟时刻。它不仅仅是知识的灌输,更像是一次专业工程师的思维导图分享,让我理解了公式背后的工程限制与优化目标。

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与其他我读过的教材相比,《光学教程》在处理现代光学概念时,展现了一种更具前瞻性的视角。它并没有将重点完全固守在传统的几何光学和宏观波动光学上,而是用相当的篇幅介绍了新兴领域的基础。例如,它对光纤光学的基础模场分布和色散补偿的初步介绍,虽然不如专门的光纤光学书籍深入,但为初学者搭建了一个很好的知识框架,让他们知道下一步应该往哪个方向深挖。此外,书中对“光与物质的相互作用”这一章节的处理非常精彩,它不仅覆盖了吸收、散射这些传统主题,还涉及了非线性光学效应的初步概念,比如二次谐波产生(SHG)的现象描述,这在很多基础教程中常常被一笔带过,但在本书中却得到了应有的重视。这种对学科前沿的关注,使得这本书在很长一段时间内都具有很高的参考价值,不会因为技术的快速发展而迅速过时,它确实提供了一个坚固的、面向未来的光学知识平台。

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我拿到这本书的时候,正值我准备深入研究激光物理的前夕,急需一本能系统梳理波动光学和电磁场理论在光学中应用的参考书。《光学教程》在这方面的表现确实令人称赞。它没有停留在经典的光线理论层面,而是果断地转向了更深层次的波动光学。书中对光的干涉和衍射现象的论述极为详尽,特别是对夫琅禾费衍射和菲涅尔衍射的区分与推导过程,逻辑链条清晰得让人佩服。我特别欣赏作者处理傅里叶光学部分的方式,他们巧妙地利用了傅里叶变换工具来简化复杂的衍射计算,这对于我们进行信号处理和图像恢复等应用研究非常有指导意义。虽然涉及大量的积分和复数运算,但每一步推导都给出了明确的物理意义注解,避免了读者陷入纯数学的泥潭。此外,书中关于偏振光部分的内容也相当全面,从斯托克斯参量到琼斯矩阵,这些现代光学分析工具的介绍,使其超越了一般的大学基础教材,更接近专业研究领域的参考书水平。这本书的深度和广度,非常适合有一定光学基础,想要向应用和前沿领域迈进的读者。

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这本书的排版和插图质量,对于一本技术书籍来说,至关重要。《光学教程》在这方面做得相当出色,可以说是细节见真章。字体选择清晰易读,页边距处理得当,使得大段的公式推导在视觉上不会显得拥挤。特别值得称赞的是那些光学系统的示意图。很多教材的图示模糊不清,关键的光线路径和光束尺寸标注得不够明确,常常需要读者自己动手去“想象”作者想表达的意思。但在这本书里,无论是描述光的传播,还是复杂的折射定律在多层介质中的应用,图示都精确到了微米级别,色彩和线条的运用也非常专业。即便是涉及三维空间的矢量和偏振方向,作者也采用了巧妙的投影和剖面图来辅助说明,极大地降低了理解难度。这种对视觉呈现的重视,无疑极大地提升了阅读体验,使得处理那些原本就有些抽象的波动理论时,心理负担小了很多,阅读效率自然也就提高了。

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物理光学编得要好于几何光学

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物理光学编得要好于几何光学

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