Computational Science and Its Applications - ICCSA 2004 计算机科学及其应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Lagana, A.

出品人:

页数:1140

译者:

出版时间:2004-7

价格:1186.50元

装帧:

isbn号码:9783540220565

丛书系列:

图书标签:

Computational Science
Scientific Computing
Computer Applications
Numerical Analysis
Modeling and Simulation
Algorithms
High-Performance Computing
Parallel Computing
Data Analysis
ICCSA 2004

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具体描述

The four-volume set LNCS 3043-3046 constitutes the refereed proceedings of the International Conference on Computational Science and its Applications, ICCSA 2004, held in Assisi, Italy in May 2004. The four volumes present a total of 460 revised reviewed papers selected from numerous submissions. The proceedings spans the whole range of computational science from foundational issues in computer science and mathematics to advanced applications in virtually all sciences making use of computational techniques. The four volumes give a unique account of recent results in the area

《数学思想在现代科学中的应用：从理论到实践的飞跃》引言在人类探索未知、解析世界的漫漫征途中，数学始终扮演着至关重要的角色。它不仅是构建抽象逻辑的基石，更是连接理论猜想与现实观测的桥梁。从古代哲学家对宇宙比例的沉思，到当代科学家利用复杂模型模拟气候变化、设计新材料，数学思想的渗透无处不在，并深刻地塑造着我们对自然、技术和社会领域的理解。本书旨在深入探讨数学思想在现代科学各个分支中的广泛应用，揭示其如何驱动创新，解决复杂问题，并引领我们走向更深层次的认知。我们将不仅仅聚焦于数学本身的理论发展，更着眼于它如何被转化为解决实际问题的强大工具，以及这种转化过程中所涌现出的前沿技术和思想。第一章：数学建模——从现实世界到抽象语言科学研究的起点往往是对现实世界现象的观察和提问。而数学建模，便是将这些观察转化为可操作、可分析的抽象语言的关键步骤。本章将详细阐述数学建模的原理、方法与流程。我们将从最简单的线性模型入手，展示如何捕捉变量之间的基本关系，并分析其局限性。随后，我们将深入探讨非线性模型、概率模型、统计模型以及系统动力学模型等更为复杂的建模技术。模型构建的艺术与科学：探讨如何根据研究问题的性质选择合适的数学工具，例如微积分在描述变化率问题中的作用，代数方程在表示均衡状态下的应用，图论在网络结构分析中的潜力。我们将分析不同模型在精度、鲁棒性和计算成本之间的权衡。数据驱动与理论驱动的融合：介绍现代科学研究中，数据分析与理论建模日益融合的趋势。我们将讨论如何利用大数据技术验证和优化模型，以及如何通过模型指导数据的采集和分析方向。模型验证与不确定性分析：强调模型并非对现实的完美复制，其准确性需要经过严格的验证。本章将介绍模型验证的技术，如交叉验证、敏感性分析，并探讨如何量化和处理模型中的不确定性，这对于科学决策至关重要。第二章：计算模拟——探索复杂系统的虚拟实验室一旦构建了数学模型，计算模拟便成为了探索其行为、预测其演化的有力手段。尤其是在现实世界中难以进行实验或观察的复杂系统，计算模拟提供了无与伦比的“虚拟实验室”。本章将重点介绍计算模拟的核心技术与应用。数值方法的基石：深入讲解支撑计算模拟的各种数值方法，包括但不限于有限差分法、有限元法、蒙特卡洛方法、以及求解常微分方程和偏微分方程的数值算法。我们将通过具体实例，例如天气预报模型、流体动力学模拟，来展示这些方法的实际应用。高性能计算的崛起：探讨高性能计算（HPC）如何极大地扩展了计算模拟的能力。从并行计算、分布式计算到GPU加速，这些技术的进步使得科学家能够处理更大规模、更精细的模型，从而揭示前所未有的科学奥秘。可视化——理解模拟结果的窗口：强调可视化在理解复杂模拟结果中的关键作用。我们将介绍各种可视化技术，如三维渲染、数据降维，以及如何通过交互式可视化帮助科学家更直观地把握模拟过程中的动态变化和潜在模式。第三章：优化理论与算法——寻求最优解的智慧在科学研究和工程实践中，我们常常面临如何在给定约束条件下最大化或最小化某个目标函数的问题。优化理论与算法为解决这类问题提供了系统性的方法。本章将深入探讨优化问题的本质、常见算法及其在各个领域的应用。线性规划与非线性规划：从经典的线性规划问题出发，逐步引入非线性规划，讨论其求解的难点与挑战。我们将介绍各种优化算法，如梯度下降法、牛顿法、内点法，以及它们在不同问题场景下的适用性。组合优化与智能算法：针对离散变量的组合优化问题，我们将介绍诸如整数规划、图算法等经典方法，并重点探讨近年来快速发展的智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。这些算法在解决NP-hard问题时表现出强大的能力。优化在科学与工程中的应用：举例说明优化理论如何在资源分配、路径规划、机器学习模型训练、金融投资组合管理、以及药物研发等领域发挥核心作用。第四章：数据科学与机器学习——从海量数据中挖掘知识大数据时代的到来，使得我们能够以前所未有的规模收集和存储数据。数据科学与机器学习，正是利用数学和计算方法，从这些海量数据中提取有价值的知识和模式的学科。本章将全面介绍这一领域的关键概念和技术。数据预处理与探索性数据分析（EDA）：强调数据质量的重要性，讲解数据清洗、特征工程、降维等预处理技术。并通过EDA，展示如何利用统计图表和描述性统计量来理解数据的分布、识别异常值和发现潜在关系。监督学习与无监督学习：详细介绍监督学习（如回归、分类）和无监督学习（如聚类、降维）的基本原理和常见算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K-means等。深度学习的革命：深入探讨深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的突破性进展。我们将简要介绍神经网络的结构、训练过程以及其背后的数学原理。模型评估与部署：讨论如何科学地评估模型的性能，如准确率、召回率、F1分数、AUC等指标。并简要介绍模型在实际应用中部署的挑战与考量。第五章：科学计算在特定领域的交叉应用数学思想和计算科学的应用并非孤立存在，它们往往与其他学科深度融合，催生出新的研究方向和解决问题的范式。本章将聚焦于科学计算在几个关键领域的交叉应用，展示其跨学科的强大生命力。生物信息学与计算生物学：探讨如何利用计算方法分析基因组数据、蛋白质结构，模拟生物分子相互作用，加速药物发现过程。例如，序列比对算法、基因组组装技术、分子动力学模拟在生物学研究中的应用。计算物理学与材料科学：介绍如何利用数值模拟研究原子、分子、宏观材料的行为，预测新材料的性能。如第一性原理计算、分子动力学模拟在凝聚态物理、材料设计中的作用。金融工程与量化金融：阐述数学模型和计算方法在风险管理、资产定价、算法交易等金融领域的应用。例如，随机过程、偏微分方程在期权定价中的应用，以及机器学习在预测市场趋势中的角色。气候科学与地球系统建模：讲解如何构建复杂的地球系统模型，模拟气候变化，预测极端天气事件。介绍数值天气预报、气候模型中涉及的大气、海洋、陆地相互作用的计算方法。结论数学思想作为科学探索的通用语言和强大工具，其在现代科学中的应用已经达到了前所未有的深度和广度。从抽象的数学理论到具体的计算模拟，从解决复杂的优化问题到从海量数据中挖掘知识，科学计算正在以前所未有的方式重塑我们的认知和改造我们的世界。本书所探讨的数学建模、计算模拟、优化理论、数据科学与机器学习，以及它们在各个领域的交叉应用，仅仅是这个广阔领域中的一部分。然而，它们共同揭示了一个清晰的图景：数学与计算的融合，是驱动当代科学进步的核心动力。随着技术的不断发展和新问题的不断涌现，数学思想在未来科学研究中的作用只会更加举足轻重，它将继续引导我们不断突破认知的边界，创造更加美好的未来。