Models of Agglomeration and Glass Transition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Kerner, Richard

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 157.07

装帧:HRD

isbn号码:9781860947568

丛书系列:

图书标签:

凝聚模型
玻璃相变
软物质物理
非平衡态
统计物理
相变
分子模拟
计算物理
材料科学
复杂系统

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具体描述

This book is for any physicist interested in new vistas in the domain of non-crystalline condensed matter, aperiodic and quasi-crystalline networks and especially glass physics and chemistry. Students with an elementary background in thermodynamics and statistical physics will find the book accessible. The physics of glasses is extensively covered, focusing on their thermal and mechanical properties, as well as various models leading to the formation of the glassy states of matter from overcooled liquids. The models of agglomeration and growth are also applied to describe the formation of quasicrystals, fullerenes and, in biology, to describe virus assembly pathways.

跨越边界：当代计算科学与复杂系统的新视野图书简介本书深入探讨了当代计算科学与复杂系统的前沿领域，聚焦于那些在信息技术、生物工程、经济模型乃至宇宙学中展现出复杂非线性行为的现象。我们摒弃了对单一、孤立模型的僵化研究，转而倡导一种跨学科、多尺度的方法论，用以理解和预测那些由大量相互作用单元构成的系统的涌现特性。本书的核心目标是构建一套强大的、可操作的理论框架，用以描述和量化系统动态性、信息流的拓扑结构以及在不确定性环境下系统的适应性。我们相信，许多看似截然不同的复杂现象——无论是金融市场的剧烈波动、生态系统的物种竞争，还是大规模神经网络的信息处理过程——其背后的数学结构存在深刻的共性。第一部分：复杂性度量的多维探索本部分致力于发展和应用新的度量标准，超越传统的统计描述，以捕捉系统内部的关联性和信息嵌入深度。 1. 拓扑数据分析（TDA）在网络结构中的应用：我们详细阐述了持久同调（Persistent Homology）如何被用来识别大规模数据集中“孔洞”、“环路”和更高维度拓扑特征。这些特征往往是传统线性分析方法所忽视的，但它们对于理解系统信息传递的瓶颈和冗余至关重要。我们通过案例研究展示了如何利用Betti数序列来量化社交网络中社区结构的稳健性，以及如何评估蛋白质折叠过程中的构象空间复杂性。特别地，我们引入了一种“动态拓扑熵”的概念，用于追踪系统在演化过程中信息组织模式的内在变化速率。 2. 基于信息几何的演化路径分析：信息几何提供了一种将概率分布空间视为黎曼流形的视角。本书利用费舍尔信息矩阵（Fisher Information Matrix）来度量不同系统状态之间的“距离”。通过分析演化轨迹在信息空间中的曲率，我们可以识别出系统对外部扰动最为敏感的方向（即“演化瓶颈”），以及信息流的内在偏向性。这种方法论特别适用于分析高维概率分布的蒙特卡洛模拟结果，帮助研究人员从海量样本中提炼出最具有信息量的少数几个参数维度。 3. 层次化模型的自组织临界性（SOC）探测：本书将自组织临界性研究从经典的沙堆模型扩展到信息存储和能源网络。我们关注的重点是，当系统在没有外部调谐参数的情况下，自然地演化到“临界点”时，其事件规模分布（如信息包大小、故障持续时间）如何遵循幂律分布。我们提出了一种新的小波分析技术，用于在时间序列数据中精确识别和量化“雪崩事件”的启动机制和传播效率，这对于理解电网的级联失效和大规模数据库的写入/读取效率具有直接指导意义。第二部分：非线性动力学与预测极限本部分侧重于处理时间序列数据，并探讨在高度非线性系统中实现可靠长期预测的内在挑战与可能的突破口。 1. 延迟嵌入与相空间重构的优化：传统的相空间重构方法（如Takens定理的应用）在处理高噪声或低采样率数据时表现不佳。本书提出了一种基于信息最大化（Mutual Information Maximization）的延迟选择算法，结合一种新的“局部尺度不变性”检验，以确定最优的嵌入维度和时间延迟。我们通过模拟展示了这种方法如何显著提高对混沌系统的短期预测精度，特别是在金融市场波动和流体力学湍流的早期阶段。 2. 随机共振与信息放大：我们深入分析了随机共振现象，即在适度的噪声水平下，非线性系统对微弱周期性输入的响应反而增强。本书将随机共振的理论框架应用于信号处理和传感器网络设计中。研究表明，通过精确控制环境噪声，可以有效地“调谐”系统以增强特定频率信息的检测能力，这在生物感觉器官（如嗅觉或触觉）的信息采集机制中有着直接的对应。 3. 极端值理论在复杂系统风险评估中的集成：针对复杂系统中“黑天鹅”事件的不可预测性，本书将极值理论（Extreme Value Theory, EVT）与时间序列分析相结合。我们采用马尔可夫-切换模型来捕捉系统在不同“政体”（Regime）间的快速转换，并利用广义帕累托分布（GPD）来对尾部风险进行更精确的估计。这为构建对系统性风险具有更强鲁棒性的决策模型提供了数学基础。第三部分：适应性、学习与涌现计算本部分将视角转向系统如何通过交互和经验积累来优化其功能，关注分布式智能和机器自我组织的能力。 1. 分布式协同与群体智能优化：我们探讨了基于Agent的建模（ABM）如何被用来模拟大规模协作行为，例如蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）的局限性与改进。重点在于“责任动态分配”机制：系统如何通过本地通信快速识别并赋予最适合执行特定任务的个体更高权重。案例研究涵盖了机器人集群的探索任务分配和药物分子在复杂介质中的扩散路径优化。 2. 记忆、遗忘与系统韧性：在处理持续学习的系统中，如何平衡新信息的获取与旧知识的保留是一个核心难题。本书引入了基于“信息稀疏性度量”的自适应遗忘机制。系统并非随机丢弃信息，而是优先清除冗余或已验证为低效的连接或状态。这种机制被证明可以有效提升系统在面对数据流和环境结构快速变化时的长期韧性（Resilience）。 3. 生物启发计算的结构约束：我们考察了将生物学结构约束（如细胞膜的渗透性、神经元的脉冲发放特性）引入通用优化算法的优势。关键在于，这些物理和生物学的约束并非限制，而是作为先验知识嵌入到搜索空间中，从而大大减少了计算的无效探索。本书提供了将这些结构信息转化为有效拉格朗日乘子或边界条件的具体数学方法。本书面向对非线性动力学、统计物理、复杂网络分析及先进计算方法感兴趣的研究人员、工程师和高级学生。它旨在提供一套统一的数学工具箱，使读者能够以更深刻、更具预测性的视角来处理和理解我们周围的复杂世界。