Intelligent Systems and Soft Computing pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Azvine, Benham (EDT)/ Azarmi, Nader (EDT)/ Nauck, Detlef (EDT)

出品人:

頁數:362

译者:

出版時間:

價格:79.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9783540678373

叢書系列:

圖書標籤:

• 人工智能
• 軟計算
• 智能係統
• 機器學習
• 數據挖掘
• 優化算法
• 模糊邏輯
• 神經網絡
• 專傢係統
• 計算智能

深入探索：下一代計算範式與工程實現 書名：《先進算法設計與高性能計算係統》 --- 書籍簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的視角，探討構建和優化現代高性能計算係統所需的前沿理論基礎、核心算法設計原則以及實際的係統工程實踐。我們聚焦於超越傳統計算模型的限製，著眼於如何利用並行化、分布式架構和新型計算資源，解決當前科學研究、工程仿真乃至大規模數據處理中麵臨的復雜挑戰。 本書的內容結構圍繞三大支柱構建：基礎理論與模型深化、高效算法設計與分析，以及係統架構與性能優化。 --- 第一部分：基礎理論與模型深化 (Foundational Theory and Model Deepening) 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，超越經典的馮·諾依曼架構局限，探索支撐未來計算發展的數學和邏輯框架。 第一章：現代計算的拓撲結構與復雜度重審 本章從信息論和圖論的交叉視角齣發，重新審視計算過程中的資源消耗與時間復雜度。我們深入探討瞭P/NP問題在特定約束下的實際意義，並引入瞭“資源受限復雜性理論”的概念，特彆關注在內存帶寬、能效比等實際物理限製下，如何重新評估和分類問題的難度。討論內容包括非均勻內存訪問（NUMA）環境下的信息傳播速率，以及“計算幾何中的容錯性模型”，這對於設計在噪聲環境下運行的分布式係統至關重要。 第二章：隨機過程與概率模型在係統分析中的應用 本章聚焦於使用隨機過程來精確建模和預測復雜係統的動態行為。內容涵蓋瞭馬爾可夫鏈的更高階擴展（如高階馬爾可夫模型和隱式馬爾可夫模型在負載預測中的應用）。重點分析瞭排隊論在並發係統中的不均勻到達過程（如混閤泊鬆過程和負二項分布），並詳細闡述瞭如何利用濛特卡洛模擬的改進版本——準濛特卡洛（Quasi-Monte Carlo, QMC）方法，來加速高維積分的收斂速度，並減少方差，這在金融工程和氣候模型模擬中至關重要。 第三章：代數結構與矩陣計算的泛化 本部分挑戰瞭傳統稠密矩陣運算的局限性。我們探討瞭稀疏矩陣代數在網絡科學中的最新進展，特彆是針對超大規模圖結構（如社交網絡和生物分子相互作用網絡）的存儲和高效迭代求解器。此外，我們深入研究瞭張量代數（Tensor Algebra），包括Tucker分解、CP分解及其在多維數據壓縮和特徵提取中的應用。本書還專門開闢章節討論非標準代數結構，例如使用伽羅瓦域（Galois Fields）的計算在糾錯碼和密碼學加速中的實際部署。 --- 第二部分：高效算法設計與分析 (Efficient Algorithm Design and Analysis) 本部分是本書的核心，專注於如何將理論轉化為可實際運行且具有極緻效率的算法。 第四章：大規模並行化策略與數據依賴性管理 本章係統地梳理瞭並行計算的底層挑戰：數據依賴性和同步開銷。我們詳細分析瞭指令級並行（ILP）、綫程級並行（TLP）和數據級並行（DLP）在現代CPU/GPU架構上的協同工作機製。重點討論瞭“同步原語的性能影響分析”，包括鎖、屏障和無鎖（Lock-Free）數據結構的權衡。針對圖算法，本章提齣瞭“動態數據布局優化”技術，旨在通過運行時調整內存結構以最大化緩存命中率和最小化跨核心通信延遲。 第五章：麵嚮特定硬件加速的算法重構 算法必須適應硬件。本章關注如何根據目標硬件特性（如GPU的SIMT架構、FPGA的可編程邏輯或專用ASIC）來重構經典算法。內容包括位精度縮減策略（Precision Reduction）在深度學習推理和科學計算中的有效性分析，以及如何利用數據流編程模型（如DSL）來顯式定義計算圖，從而允許編譯器和硬件驅動程序進行更深層次的優化，特彆是在處理脈衝神經網絡（SNN）和稀疏矩陣嚮量乘法（SpMV）時。 第六章：自適應與在綫優化算法 麵對環境動態變化，算法必須具備自適應性。本章介紹瞭一係列“在綫優化”方法，例如利用隨機梯度下降（SGD）的變體（如AdamW或Lookahead）來處理連續到達的數據流，而無需重新計算整個數據集。我們還探討瞭“在綫組閤優化”，包括如何高效地解決時間窗交通調度和動態資源分配問題，其中算法必須在極短時間內對新齣現的約束做齣反應。 --- 第三部分：係統架構與性能優化 (System Architecture and Performance Optimization) 本部分將視野從算法層麵擴展到整個計算堆棧，關注如何設計、構建和調優支持這些復雜算法的軟硬件係統。 第七章：異構計算環境的互操作性與內存模型 現代係統普遍采用CPU、GPU、FPGA以及特定加速器（如TPU）的異構組閤。本章專注於解決這些不同單元之間的數據傳輸和同步問題。我們深入探討瞭統一內存模型（Unified Memory）的底層實現細節和性能陷阱，並對比瞭基於消息傳遞接口（MPI）的分布式內存模型與遠程直接內存訪問（RDMA）在超算集群中的應用場景和帶寬瓶頸。此外，還分析瞭CXL（Compute Express Link）等新興互連技術對內存一緻性和緩存一緻性協議的影響。 第八章：高性能I/O與數據持久化策略 對於處理PB級數據集的應用，I/O係統往往成為最終的性能瓶頸。本章考察瞭並行文件係統（如Lustre, GPFS）的內部機製，並重點討論瞭“近數據處理（In-Situ Processing）”和“數據流卸載”技術，旨在減少數據在存儲層和計算單元之間的無效遷移。內容還包括基於持久性內存（PMEM）的應用程序設計模式，如何利用其接近DRAM的速度來持久化關鍵的中間計算狀態。 第九章：係統級性能分析與調試工具鏈 高效的係統需要精確的度量。本章提供瞭一套實用的性能分析工具箱和方法論。我們詳細介紹瞭硬件性能計數器（HPC）的使用，如何通過事件采樣（Sampling）和確定性追蹤（Deterministic Tracing）來定位程序中的熱點和瓶頸。此外，本章講解瞭“性能歸因模型”，即如何將觀測到的係統延遲準確地歸因於特定的軟件邏輯或硬件競爭事件，並提齣瞭基於時序分析（Timing Analysis）的調試框架，用於解決復雜的競態條件問題。 --- 目標讀者： 本書適閤於高級計算機科學、軟件工程、應用數學及相關專業的碩士和博士研究生，以及在高性能計算、大規模數據分析、金融建模、工程仿真等領域工作的專業工程師和研究人員。閱讀本書需要具備紮實的綫性代數、離散數學和基礎編程能力。 核心價值： 本書不僅教授“是什麼”，更強調“如何做”以及“為什麼這樣做”。通過對底層原理的深入挖掘和前沿工程實踐的結閤，讀者將能夠設計齣能夠充分利用下一代異構計算資源、解決極端規模問題的核心技術和係統。

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