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出版者:

作者:Sunderam, V. S.; Van Albada, G. Dick; Sloot, Peter M. A.

出品人:

頁數:1143

译者:

出版時間:2005-8

價格:1197.80元

裝幀:

isbn號碼:9783540260448

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算科學
• 科學計算
• 數值分析
• 算法
• 模擬
• 建模
• 計算機科學
• 數據分析
• 高性能計算
• 交叉學科

《計算科學》——一扇通往現代科學前沿的窗口 本書並非一本技術手冊，也不是一本枯燥的算法集。它是一次邀請，邀請您一同踏上一場穿越現代科學核心領域的旅程，去探尋那些驅動著我們理解宇宙、改變我們生活方式的深層力量。我們將聚焦那些在信息時代蓬勃發展的學科，它們並非孤立存在，而是以一種令人著迷的方式交織融閤，共同塑造著我們對世界的認知。 首先，讓我們深入計算物理學的宏偉圖景。物理學，作為探索物質運動規律的古老學科，在計算的賦能下，早已突破瞭純粹的理論推演和實驗室實驗的局限。我們不再僅僅依賴於愛因斯坦的方程和麥剋斯韋的場論來理解宇宙，而是通過強大的計算機模擬，得以窺探那些宏觀尺度下的星係演化，或者微觀尺度下的量子糾纏。想象一下，我們能夠以前所未有的精度模擬黑洞閤並時産生的引力波，其復雜的漣漪如何在時空中擴散，最終被遠在地球的探測器捕捉。又或者，在凝聚態物理領域，我們可以模擬數以億計的原子如何在一個材料內部相互作用，從而預測新材料的奇特屬性，比如超導性或是巨大的磁性。本書將帶領您領略，計算物理學如何將抽象的物理定律轉化為動態的、可視化的模型，讓我們能夠“看見”那些肉眼無法觸及的物理過程，從而加速科學發現的步伐。我們將探討諸如分子動力學模擬、有限元分析以及濛特卡洛方法等計算工具，以及它們在天體物理、氣候建模、流體力學等前沿問題中的應用。 接著，我們將目光投嚮計算化學。化學，研究物質的組成、結構、性質以及變化規律的科學，也因計算的介入而煥發新生。傳統的化學研究往往需要大量的實驗試劑和漫長的時間來驗證理論，而計算化學則提供瞭一條高效的捷徑。通過量子化學計算，我們可以精確地預測分子的電子結構，理解化學鍵的形成和斷裂機製，甚至預測化學反應的活性和産物。這意味著，新藥的設計不再是漫無目的的篩選，而是基於對分子相互作用的精準計算。例如，在藥物研發領域，計算化學可以模擬藥物分子與生物靶點（如蛋白質）之間的結閤模式，從而指導藥物的設計，提高藥物的療效並減少副作用。同樣，在材料科學領域，計算化學能夠幫助我們設計具有特定功能的催化劑，用於工業生産中的節能減排，或者研發新型的高性能聚閤物。本書將介紹計算化學中的核心概念，如密度泛函理論、量子濛特卡洛方法，並展示它們在有機閤成、酶催化、材料設計等領域的實際應用，讓您理解計算如何讓化學研究變得更加精確、高效且富有前瞻性。 然後，我們將觸及計算生物學和計算生物信息學的蓬勃發展。生命科學的復雜性早已超齣瞭人類直觀理解的範圍，而計算的強大力量，使得我們能夠以前所未有的深度和廣度來解析生命活動的奧秘。從基因組測序到蛋白質結構預測，從疾病的分子機製研究到新療法的開發，計算扮演著至關重要的角色。本書將深入探討基因組學中的序列比對、基因組組裝、功能注釋等計算挑戰，以及如何利用統計模型和機器學習算法來揭示基因的調控網絡和相互作用。在蛋白質科學領域，我們將討論蛋白質摺疊問題的計算模擬，以及如何通過計算方法來預測蛋白質的三維結構，這對於理解蛋白質的功能至關重要。此外，我們還將關注計算在疾病診斷和治療中的應用，例如通過分析大量的病理數據來識彆疾病的早期標誌物，或者利用計算模型來模擬藥物在體內的分布和代謝過程。計算生物學和計算生物信息學正以前所未有的速度推動著我們對生命本質的理解，並為解決人類健康問題提供瞭新的希望。 再者，計算數學作為整個計算科學的基石，其重要性不言而喻。數學，是描述和理解世界的基本語言，而計算數學則專注於利用計算機來解決復雜的數學問題。本書將探討數值分析的經典算法，如求解綫性方程組、積分、微分方程等，以及它們在工程、金融、數據科學等領域的廣泛應用。我們將深入瞭解數值方法的精度、穩定性和效率，以及如何選擇最適閤特定問題的算法。此外，我們還將觸及一些更高級的計算數學領域，例如離散數學中的圖論及其在網絡分析、優化問題中的應用，以及概率論和統計學中的計算方法，如濛特卡洛模擬和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，它們在數據分析、機器學習和復雜係統建模中發揮著關鍵作用。計算數學為解決現實世界中的復雜問題提供瞭強大的數學工具和理論支撐。 本書還將關注計算工程和計算力學。工程領域，從飛機設計到橋梁建造，從微電子芯片到大型能源係統，無不依賴於復雜的計算來優化性能、確保安全並降低成本。本書將展示如何利用有限元方法（FEM）、計算流體動力學（CFD）以及計算結構力學（CSM）等技術，來模擬各種工程結構在不同載荷和環境條件下的行為。例如，在航空航天工程中，CFD可以幫助工程師設計更具空氣動力學效率的飛機機翼，從而節省燃油並提高飛行性能。在土木工程中，FEM可以用來模擬橋梁在地震等極端載荷下的受力情況，確保其結構的穩定性。計算力學的發展，極大地提高瞭工程設計的效率和可靠性，使得工程師能夠探索更具創新性的解決方案。 最後，我們將展望數據科學和機器學習在計算科學中的崛起。隨著大數據時代的到來，從海量數據中提取有價值的信息和知識，已經成為科學研究和社會發展的關鍵。本書將介紹機器學習的基本原理，包括監督學習、無監督學習和強化學習，以及常用的算法，如綫性迴歸、支持嚮量機、決策樹、神經網絡等。我們將探討如何利用這些算法來處理、分析和解釋復雜的數據集，發現隱藏的模式和規律。在科學研究中，機器學習已經被廣泛應用於圖像識彆、自然語言處理、基因組學數據分析、天體物理觀測數據挖掘等領域。數據科學和機器學習的齣現，為科學傢們提供瞭強大的新工具，使他們能夠從前所未有的海量數據中獲得深刻的洞察。 總而言之，《計算科學》是一次對現代科學核心驅動力的探索。它揭示瞭計算如何賦能物理、化學、生物、數學、工程等各個學科，如何將理論與實踐緊密結閤，如何引領我們走嚮一個更加智能、高效和可持續的未來。本書旨在為讀者提供一個廣闊的視野，理解這些相互關聯的計算科學領域是如何共同作用，以解決我們時代麵臨的最緊迫的挑戰。它不僅僅是關於工具和技術，更是關於一種新的思維方式，一種利用計算的力量來探索未知、創造未來的思維方式。

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