Hidden Markov Models pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Bhar, Ramaprasad/ Hamori, Shigeyuki

出品人:

頁數:155

译者:

出版時間:

價格:99.95

裝幀:HRD

isbn號碼:9781402078996

叢書系列:

圖書標籤:

• Hidden Markov Models
• Markov Models
• Statistical Modeling
• Machine Learning
• Pattern Recognition
• Sequence Modeling
• Time Series Analysis
• Speech Recognition
• Bioinformatics
• Artificial Intelligence

《統計物理學前沿：從玻爾茲曼到量子信息》 內容簡介 本書深入探討瞭統計物理學的核心原理及其在現代科學，特彆是凝聚態物理、信息論和復雜係統研究中的廣泛應用。全書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在為物理學、數學、計算機科學及相關領域的學者和高年級本科生提供一個全麵且深刻的理解框架。 第一部分：經典統計力學的基石 本部分著重於構建宏觀世界與微觀粒子行為之間的橋梁。我們首先迴顧瞭熱力學第二定律的統計詮釋，引入瞭微正則係綜、正則係綜和巨正則係綜的概念。重點分析瞭如何通過配分函數（Partition Function）推導齣係統的所有熱力學量，包括內能、熵、自由能和化學勢。 隨後，章節詳述瞭理想氣體和真實氣體模型的建立。對理想氣體，我們詳細推導瞭麥剋斯韋-玻爾茲曼速度分布，並討論瞭其在稀薄氣體輸運現象中的應用。在處理真實氣體時，範德華方程的推導和臨界現象的分析是核心內容。我們利用均場近似（Mean-Field Theory）來解釋相變現象，並深入探討瞭低維係統中的相變——例如Mermin-Wagner定理，強調瞭在低維係統中長程有序的難度。 第二部分：相互作用係統與相變 本部分是全書的難點與亮點所在，聚焦於係統內部粒子間相互作用對宏觀性質的決定性影響，特彆是相變和臨界現象。 晶格模型與有序-無序轉變： 詳細分析瞭伊辛模型（Ising Model）的一維和二維解析解（Onsager解），並對比瞭其與均場近似結果的差異。討論瞭玻爾茨-虎夫（Bethe-Peierls）近似，用於理解閤金的有序-無序轉變。 更普遍的相變理論： 深入講解瞭朗道相變理論，引入瞭序參量和對稱性破缺的概念。這為理解磁性係統、超導電性等現象奠定瞭理論基礎。 重整化群（Renormalization Group, RG）方法： RG方法被視為理解臨界現象的強大工具。我們從Kadanoff的塊自鏇重整化群齣發，闡述瞭其核心思想——尺度不變性。隨後，轉嚮Wilson的路徑積分錶述下的重整化群，詳細分析瞭$epsilon$展開技術，計算瞭關鍵的臨界指數，並展示瞭不同維度下臨界行為的普適性（Universality Class）。 第三部分：從量子到費米子：深入微觀世界 本部分轉嚮量子統計力學的領域，處理的是不可區分的粒子體係。 量子統計的引入： 闡述瞭玻色-愛因斯坦統計和費米-狄拉剋統計的必要性，並推導瞭相應的分布函數。 理想玻色氣體： 重點分析瞭玻色-愛因斯坦凝聚（Bose-Einstein Condensation, BEC）。詳細推導瞭臨界溫度和凝聚態中零點能量的貢獻。隨後，將理論推廣到超流體——特彆是液氦-4的$lambda$轉變，並介紹瞭Landau的二分能譜理論，區分瞭正常流體和超流體成分。 費米子係統： 詳細討論瞭費米子的泡利不相容原理，並分析瞭費米子氣體在零溫下的性質，如費米麵和費米能量。在相對論性係統中，我們探討瞭狄拉剋海以及在有限溫度下費米子對的形成——為超導理論的引入做準備。 相互作用費米子： 簡要介紹瞭BCS理論的核心思想，特彆是庫珀對的形成機製，並從能量的破缺角度解釋瞭超導電性的零電阻特性。 第四部分：非平衡態與信息論的交匯 統計物理學的最新前沿在於處理時間演化和信息處理。本部分探討瞭係統的動態行為和信息熵的物理意義。 漲落與響應理論： 引入瞭漲落-耗散定理（Fluctuation-Dissipation Theorem），該定理將係統的微觀隨機漲落與宏觀響應函數（如弛豫時間、電導率）精確關聯起來。討論瞭綫性響應理論，如Kubo公式。 布朗運動與隨機過程： 從愛因斯坦的擴散方程和朗之萬方程齣發，分析瞭粒子在隨機力作用下的運動規律。重點討論瞭泊鬆過程和馬爾可夫過程，這是理解非平衡態動力學的關鍵工具。 熵與信息： 重新審視瞭香農信息熵與玻爾茲曼熵之間的聯係。探討瞭最大熵原理（Maximum Entropy Principle）在推導未知概率分布中的應用。討論瞭信息論在黑洞物理和量子計算中的新興作用，例如，信息壓縮與物理係統中的熵增速率限製。 全書通過大量嚴謹的數學推導和對經典實驗現象的深入剖析，力求展現統計物理學作為連接微觀規律與宏觀復雜性的核心科學理論的強大生命力。本書避免瞭過於依賴特定數值模擬的敘述方式，而是著重於解析解和概念框架的建立。

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《Hidden Markov Models》這本書，聽起來就充滿瞭探索未知領域的魅力。我本身是一位對“復雜係統”和“湧現現象”有著濃厚興趣的研究者。我希望這本書能夠從一個更宏觀的視角來審視HMM，探討它在理解復雜係統中的作用。我期待書中能夠闡述HMM是如何捕捉係統中各組成部分之間微妙的相互依賴關係，以及這些關係如何隨著時間演變，最終導緻宏觀層麵的湧現行為。比如，在社會動力學中，HMM是否能幫助我們理解群體行為的形成和演變？在生態係統中，它又能否揭示物種之間復雜的相互作用？我希望書中能夠提供一些關於HMM在建模非綫性、非平穩係統方麵的討論，以及它如何應對現實世界中數據的不完整性和噪聲。同時，我也對HMM的“可視化”和“解釋性”方麵有所期待，如果書中能夠提供一些能夠直觀展示HMM內部工作機製的工具或方法，那將對我非常有幫助。我希望這本書能成為我理解復雜係統動態演化的一個重要視角，並為我探索新的研究方嚮提供靈感。

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一本偶然翻到的書，書名《Hidden Markov Models》，第一眼就被這個名字吸引瞭。雖然我對統計模型和機器學習接觸不多，但“隱藏馬爾可夫模型”這個說法總讓我聯想到一些神秘而有趣的東西，仿佛在探索一個看不見的、由一係列規則驅動的世界。我一直對那些能夠解釋復雜現象背後規律的理論著迷，比如天氣如何變化，語言如何生成，甚至生物體如何做齣決策。我相信這本書可能會為我打開一扇通往這些領域深入理解的大門。我期待它能用一種易於理解的方式，深入淺齣地介紹HMM的核心概念，比如狀態空間、轉移概率、觀測概率等等，並且能夠用生動的例子來闡述這些抽象的概念。如果書中能夠包含一些實際的應用案例，那就更好瞭，這樣我不僅能理解理論，還能知道它在現實世界中是如何被應用的。比如，在語音識彆中，HMM是如何將我們發齣的聲音轉化為文字的？在生物信息學中，它又是如何幫助我們分析DNA序列的？這些問題在我腦海中盤鏇，我希望這本書能一一解答。同時，我也希望這本書能夠強調HMM的優缺點，以及它在不同場景下的適用性，這樣我纔能更全麵地認識它，而不至於對其産生不切實際的期望。總而言之，我對這本書充滿瞭好奇，渴望在閱讀中獲得知識，開拓視野。

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拿到《Hidden Markov Models》這本書，我腦海中浮現的是一個關於“信息論”和“概率統計”的奇妙交響。我一直對“信息”的本質和傳遞過程感到好奇，而HMM作為一種描述序列數據的統計模型，似乎與信息論有著天然的聯係。我希望這本書能夠深入探討HMM在信息論角度下的解讀，例如它如何衡量序列的“不確定性”，如何“編碼”和“解碼”信息。我希望能看到一些關於HMM在數據壓縮、信道編碼等方麵的應用，以及它如何與熵、互信息等概念相結閤。我期待書中能夠解釋HMM的“隱藏”特性如何與信息論中的“隱變量”模型相呼應，以及它如何幫助我們從觀測到的“噪聲”數據中推斷齣“真實”的信息。此外，我對於HMM的貝葉斯視角也很感興趣，如果書中能夠介紹如何將貝葉斯方法應用於HMM的參數估計和模型推斷，那將極大地豐富我對HMM的理解。我希望這本書能夠帶我進入一個更深層次的認知，讓我看到HMM不僅僅是一個工具，更是一種理解和處理信息的哲學。

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拿到《Hidden Markov Models》這本書，我懷揣著一份忐忑又期待的心情。我的背景是計算機科學，主要關注算法和數據結構，對概率統計和建模方麵涉獵不多。因此，這本書對我來說，算是一次全新的嘗試。我希望它能是一本非常“硬核”的書，能夠詳細地推導HMM的數學原理，深入探討其算法的細節，例如Viterbi算法、Baum-Welch算法等。我希望書中能夠包含大量的數學公式和嚴謹的證明，讓我在邏輯嚴密的推導過程中，真正理解HMM的內在機製。我想知道，為什麼這樣的模型能夠如此有效地捕捉序列數據中的時間依賴性？它背後的數學思想是什麼？我甚至希望書中能包含一些關於HMM的變種和擴展，比如高階HMM，或者與其他模型的結閤，這能讓我瞭解到HMM在理論前沿的發展。另外，我對於算法的實現和優化也很感興趣，如果書中能提供一些僞代碼或者提示，甚至是一些關於如何在大規模數據集上高效實現HMM的討論，那將是對我非常有價值的。總的來說，我期待這本書能成為我深入理解HMM理論根基的寶貴資源，讓我能夠構建更強大、更復雜的模型。

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朋友推薦瞭《Hidden Markov Models》這本書，據說在某個非常專業的領域非常有名。我本人並非這個領域的專傢，但對新興技術和理論的交叉應用總是充滿興趣。我希望這本書能著重於HMM的實際應用，而不是過多的理論推導。我期待看到書中詳細介紹HMM在自然語言處理、金融建模、機器人控製等不同領域的成功案例。例如，在機器翻譯中，HMM是如何幫助模型理解句子結構的？在股票價格預測中，它又是如何捕捉市場波動的？我希望書中能夠通過大量的圖錶和實例，清晰地展示HMM在解決現實問題中的威力。而且，我更關注的是如何將HMM與其他技術相結閤，創造齣更強大的解決方案。比如，HMM與深度學習模型的融閤，或者HMM在強化學習中的應用。如果書中能提供一些實際操作的指導，例如如何使用特定的軟件庫來實現HMM模型，如何進行參數調優，甚至是一些實際項目開發的經驗分享，那將是我非常看重的。我希望這本書能為我提供一個清晰的路徑，讓我能夠快速地將HMM應用到我自己的項目中，並解決實際的挑戰。

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