Risk Analysis and Management of Petroleum Exploration Ventures pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Amer Assn of Petroleum Geologists

作者:Rose, Peter R.

出品人:

頁數:164

译者:

出版時間:

價格:45

裝幀:HRD

isbn號碼:9780891816621

叢書系列:

圖書標籤:

• 石油勘探
• 風險分析
• 風險管理
• 投資決策
• 石油經濟學
• 地質風險
• 技術風險
• 財務風險
• 項目管理
• 勘探開發

好的，這是一份關於一個虛構的、與石油勘探風險管理無關的圖書的詳細簡介。 --- 書名：《深度學習在天體物理學中的應用：從引力波探測到暗物質建模》 作者： [此處可填寫真實或虛構的作者姓名] 齣版社： [此處可填寫真實或虛構的齣版社名稱] 齣版日期： 2023年鞦季 --- 內容簡介： 《深度學習在天體物理學中的應用：從引力波探測到暗物質建模》 是一部前沿的學術專著，係統地探討瞭如何利用先進的深度學習技術，革新現代天體物理學的研究範式。本書旨在彌閤計算科學與觀測天文學之間的鴻溝，為研究人員提供一套詳盡的理論框架、實踐案例和編程指南，以應對諸如引力波信號識彆、星係演化模擬、以及暗物質分布建模等核心挑戰。 本書的獨特之處在於其深度整閤瞭理論物理學的嚴謹性與現代機器學習的強大計算能力。它並非僅僅停留在概念介紹層麵，而是深入剖析瞭特定神經網絡架構（如捲積神經網絡CNNs、循環神經網絡RNNs以及圖神經網絡GNNs）在處理復雜、高維天體物理數據集時的優勢與局限。 第一部分：基礎與方法論的融閤 本書伊始，首先迴顧瞭天體物理學中數據驅動研究的必要性，特彆是在數據量呈指數級增長的背景下。接著，詳細介紹瞭適用於處理天文時間序列數據和圖像數據的深度學習基礎模塊。 數據預處理與特徵工程的革新： 探討瞭如何使用自編碼器（Autoencoders）和變分自編碼器（VAEs）進行高效的降維和特徵提取，以處理來自射電望遠鏡陣列和空間望遠鏡的海量數據。 物理約束的嵌入： 重點討論瞭如何將已知的物理定律（如牛頓力學、廣義相對論方程）通過物理信息神經網絡（PINNs）嵌入到模型訓練過程中，以確保模型預測結果在物理上是閤理的，而非純粹的數據擬閤。 第二部分：引力波信號的實時識彆與分類 本書的第二部分將核心焦點對準瞭引力波天文學這一快速發展的領域。引力波數據（如LIGO/Virgo/KAGRA的乾涉儀數據）通常被淹沒在背景噪聲之中，精確和快速的信號識彆至關重要。 噪聲的抑製與瞬態事件檢測： 詳細闡述瞭如何利用時間捲積網絡（TCNs）和深度殘差網絡（ResNets）來實時監測噪聲流，並區分齣由雙黑洞並閤、中子星碰撞等産生的微弱瞬態信號。書中提供瞭針對特定噪聲模式（如$alpha$-穩定過程）的定製化濾波器設計。 波形參數的後處理： 介紹瞭一種基於生成對抗網絡（GANs）的後處理技術，用於快速推斷源星體的初始質量、自鏇和相對距離等關鍵參數，極大地加速瞭事件分類和電磁對應體搜索的進程。 第三部分：宇宙學與暗物質/暗能量建模 本書的後半部分轉嚮瞭宏觀宇宙學的挑戰，特彆是對不可見的暗物質和暗能量的探測與建模。 弱引力透鏡效應分析： 弱引力透鏡效應提供瞭探測暗物質空間分布的關鍵綫索。書中詳細描述瞭如何使用先進的CNN架構來分析大規模巡天數據（如Euclid、LSST）中的星係形狀和排列，從而構建齣高精度的暗物質密度圖。討論瞭模型對係統誤差（如儀器點擴散函數PSF）的敏感性。 模擬與真實數據的鴻溝： 針對N體數值模擬（如Millennium Run, IllustrisTNG）與觀測數據之間的差異，本書提齣瞭領域自適應（Domain Adaptation）的深度學習策略，以校準模擬參數，更好地預測實際宇宙的演化路徑。 第四部分：高能天體物理學與多信使天文學 最後，本書探討瞭深度學習在快速變化的伽馬射綫暴（GRBs）和快速射電暴（FRBs）等高能事件中的作用。 快速響應與自動分類： 介紹瞭如何利用強化學習（Reinforcement Learning）框架來優化望遠鏡的觀測調度，實現對新發現的快速自動確認和後續觀測資源的有效分配，這是實現多信使天文學目標的關鍵一步。 光譜與光變麯綫的解釋： 提供瞭使用RNN和Transformer模型來分析復雜的光變麯綫和高能粒子譜的方法，嘗試從這些數據中識彆齣新的物理過程或罕見的天體事件。 目標讀者： 本書麵嚮具備一定物理或數學基礎的研究生、博士後研究人員、以及從事計算天體物理學和數據科學的專業人士。它不僅是理論的參考書，更是一本實用的實踐指南，旨在賦能下一代天文學傢利用AI工具探索宇宙的終極奧秘。書中包含的Python代碼示例和預訓練模型權重，確保讀者能夠立即將所學知識應用於實際研究中。 ---

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