Risk Analysis and Management of Petroleum Exploration Ventures pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Amer Assn of Petroleum Geologists

作者:Rose, Peter R.

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:

价格:45

装帧:HRD

isbn号码:9780891816621

丛书系列:

图书标签:

石油勘探
风险分析
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石油经济学
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具体描述

好的，这是一份关于一个虚构的、与石油勘探风险管理无关的图书的详细简介。 --- 书名：《深度学习在天体物理学中的应用：从引力波探测到暗物质建模》作者： [此处可填写真实或虚构的作者姓名] 出版社： [此处可填写真实或虚构的出版社名称] 出版日期： 2023年秋季 --- 内容简介：《深度学习在天体物理学中的应用：从引力波探测到暗物质建模》是一部前沿的学术专著，系统地探讨了如何利用先进的深度学习技术，革新现代天体物理学的研究范式。本书旨在弥合计算科学与观测天文学之间的鸿沟，为研究人员提供一套详尽的理论框架、实践案例和编程指南，以应对诸如引力波信号识别、星系演化模拟、以及暗物质分布建模等核心挑战。本书的独特之处在于其深度整合了理论物理学的严谨性与现代机器学习的强大计算能力。它并非仅仅停留在概念介绍层面，而是深入剖析了特定神经网络架构（如卷积神经网络CNNs、循环神经网络RNNs以及图神经网络GNNs）在处理复杂、高维天体物理数据集时的优势与局限。第一部分：基础与方法论的融合本书伊始，首先回顾了天体物理学中数据驱动研究的必要性，特别是在数据量呈指数级增长的背景下。接着，详细介绍了适用于处理天文时间序列数据和图像数据的深度学习基础模块。数据预处理与特征工程的革新：探讨了如何使用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）进行高效的降维和特征提取，以处理来自射电望远镜阵列和空间望远镜的海量数据。物理约束的嵌入：重点讨论了如何将已知的物理定律（如牛顿力学、广义相对论方程）通过物理信息神经网络（PINNs）嵌入到模型训练过程中，以确保模型预测结果在物理上是合理的，而非纯粹的数据拟合。第二部分：引力波信号的实时识别与分类本书的第二部分将核心焦点对准了引力波天文学这一快速发展的领域。引力波数据（如LIGO/Virgo/KAGRA的干涉仪数据）通常被淹没在背景噪声之中，精确和快速的信号识别至关重要。噪声的抑制与瞬态事件检测：详细阐述了如何利用时间卷积网络（TCNs）和深度残差网络（ResNets）来实时监测噪声流，并区分出由双黑洞并合、中子星碰撞等产生的微弱瞬态信号。书中提供了针对特定噪声模式（如$alpha$-稳定过程）的定制化滤波器设计。波形参数的后处理：介绍了一种基于生成对抗网络（GANs）的后处理技术，用于快速推断源星体的初始质量、自旋和相对距离等关键参数，极大地加速了事件分类和电磁对应体搜索的进程。第三部分：宇宙学与暗物质/暗能量建模本书的后半部分转向了宏观宇宙学的挑战，特别是对不可见的暗物质和暗能量的探测与建模。弱引力透镜效应分析：弱引力透镜效应提供了探测暗物质空间分布的关键线索。书中详细描述了如何使用先进的CNN架构来分析大规模巡天数据（如Euclid、LSST）中的星系形状和排列，从而构建出高精度的暗物质密度图。讨论了模型对系统误差（如仪器点扩散函数PSF）的敏感性。模拟与真实数据的鸿沟：针对N体数值模拟（如Millennium Run, IllustrisTNG）与观测数据之间的差异，本书提出了领域自适应（Domain Adaptation）的深度学习策略，以校准模拟参数，更好地预测实际宇宙的演化路径。第四部分：高能天体物理学与多信使天文学最后，本书探讨了深度学习在快速变化的伽马射线暴（GRBs）和快速射电暴（FRBs）等高能事件中的作用。快速响应与自动分类：介绍了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）框架来优化望远镜的观测调度，实现对新发现的快速自动确认和后续观测资源的有效分配，这是实现多信使天文学目标的关键一步。光谱与光变曲线的解释：提供了使用RNN和Transformer模型来分析复杂的光变曲线和高能粒子谱的方法，尝试从这些数据中识别出新的物理过程或罕见的天体事件。目标读者：本书面向具备一定物理或数学基础的研究生、博士后研究人员、以及从事计算天体物理学和数据科学的专业人士。它不仅是理论的参考书，更是一本实用的实践指南，旨在赋能下一代天文学家利用AI工具探索宇宙的终极奥秘。书中包含的Python代码示例和预训练模型权重，确保读者能够立即将所学知识应用于实际研究中。 ---