Large-scale 3D Data Integration pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Zlatanova, Sisi (EDT)/ Prosperi, David (EDT)/ Zlatanova, Siyka (EDT)

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2005-10

价格:$ 214.64

装帧:HRD

isbn号码:9780849398988

丛书系列:

图书标签:

3D数据集成
大规模数据
点云
三维重建
数据融合
计算机视觉
地理信息系统
数据处理
算法
应用

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具体描述

"Large-Scale 3D Data Integration: Challenges and Opportunities" examines the fundamental aspects of 3D geo-information, focusing on the latest developments in 3D GIS (geographic information) and AEC (architecture, engineering, construction) systems. This book addresses policy makers, designers and engineers, and individuals that need to overcome obstacles in integrating modeling perspectives and data. Organized into four major parts, the book begins by presenting a historical overview of the issues involved in integrating GIS and AEC. Part II then focuses on the data issue from several viewpoints: data collection; database structures and representation; database management; and visualization. Part III covers the areas of semantics, ontology, and standardization from a theoretical perspective and details many of the best examples of this approach in developing real-world applications. The book concludes with contributions that focus on recent advances in virtual geographic environments and alternative modeling schemes for the potential AEC/GIS interface.

好的，这是一份关于其他图书的详细简介，该书的名称为《探索计算科学前沿：从量子比特到复杂系统模拟》。 --- 书籍简介：《探索计算科学前沿：从量子比特到复杂系统模拟》作者：张伟、李明出版社：科技文献出版社出版年份： 2024年内容概述《探索计算科学前沿：从量子比特到复杂系统模拟》是一本深入探讨现代计算科学核心领域与未来发展方向的权威著作。本书旨在为高年级本科生、研究生以及该领域的研究人员提供一个全面且深入的视角，涵盖了从基础理论到尖端应用的全景图。全书结构严谨，内容翔实，特别强调了跨学科的交叉融合，着重分析了量子计算的最新突破、高性能计算（HPC）的范式转变，以及如何利用这些工具来模拟和理解自然界与工程领域中最为复杂的系统。本书的叙事主线围绕“计算能力的极限与突破”展开，分为三个主要部分：量子信息与计算基础、经典高性能计算的进化与挑战，以及复杂系统建模与大规模仿真。通过对这三个关键领域的深度剖析，读者将能系统地掌握当代计算科学面临的核心科学问题，以及为解决这些问题所采用的前沿方法论。第一部分：量子信息与计算基础（第1章至第4章）本部分聚焦于量子计算这一颠覆性技术的基础原理、硬件实现路径及其在特定计算难题上的潜在优势。第1章：量子力学基础回顾与信息论视角本章首先对必要的量子力学背景知识进行了清晰的梳理，包括希尔伯特空间、量子态的描述、算符的定义以及量子测量理论。随后，章节将视角转向信息论，详细阐述了量子信息论的核心概念，如量子比特（Qubit）的定义、量子纠缠（Entanglement）的量化度量，以及冯·诺依曼熵在量子系统中的应用。重点讨论了量子信息相对于经典信息的非局域性和叠加性的本质区别。第2章：量子门、电路与通用量子计算机模型深入介绍构建量子算法的基石——量子门。本章详细分析了单比特和多比特量子门的操作，如泡利矩阵、Hadamard门、CNOT门等，并论证了通用量子计算所需的最小门集。随后，章节系统地介绍了量子电路的设计原则，包括电路深度、容错性需求，并对比了不同抽象层次的量子计算模型，如量子线路模型与Adiabatic量子计算模型的异同。第3章：容错量子计算与物理实现挑战量子计算的实际应用受制于退相干（Decoherence）问题。本章将重点探讨如何通过编码实现容错性。详细介绍了表面码（Surface Codes）、拓扑量子码等主流的量子纠错理论框架，并探讨了实现这些理论所需的物理硬件技术。章节对比了基于超导电路、离子阱、光子、中性原子等不同物理体系的优缺点，分析了当前各路线在扩展性、相干时间和门保真度方面的主要瓶颈。第4章：量子算法导论：Shor、Grover与VQE 本部分以经典算法的加速为导向，深入剖析了几个具有里程碑意义的量子算法。Shor算法在因数分解上的指数级加速机制，以及Grover算法在非结构化搜索中的平方加速优势被详尽解析。此外，针对当前“含噪声中等规模量子”（NISQ）设备，本章详细介绍了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）等混合量子-经典算法的设计哲学与优化策略，并展示了它们在分子模拟和优化问题中的初步应用案例。第二部分：经典高性能计算的进化与挑战（第5章至第7章）本部分关注传统计算机架构如何应对日益增长的计算需求，特别是内存墙、功耗墙以及异构计算的兴起。第5章：内存墙与新型存储技术的突破随着处理器核心数量的激增，内存带宽和延迟已成为制约HPC性能的关键瓶颈。本章首先量化了“内存墙”效应的严重性。随后，深入探讨了新型存储技术的潜力，包括3D XPoint（如Intel Optane）、相变存储器（PCM）以及阻变存储器（RRAM）。章节讨论了这些非易失性存储器如何被集成到存储层次结构中，以提供更高密度和更低延迟的存储解决方案，以及如何修改应用算法以适应这些新型存储介质的读写特性。第6章：异构计算架构与编程模型现代HPC集群普遍采用CPU与GPU、FPGA等加速器的异构架构。本章详细分析了GPU并行计算模型（如CUDA和OpenCL）的设计原理及其在密集矩阵运算中的性能优势。章节区分了不同层次的并行化策略，从粗粒度的任务并行到细粒度的指令级并行。更重要的是，本章系统比较了诸如OpenMP Target、SYCL以及oneAPI等旨在简化异构编程、实现代码可移植性的新兴编程框架。第7章：大规模并行模拟中的通信瓶颈与优化在千万核级别的超级计算机上，节点间的通信延迟和带宽限制决定了许多模拟程序的效率上限。本章深入研究了MPI（消息传递接口）的最新标准，特别是其在延迟隐藏和异步通信方面的改进。此外，章节还探讨了基于RDMA（远程直接内存访问）的高速互连技术（如InfiniBand和Omni-Path），并分析了拓扑结构对通信开销的影响，提出了在特定稀疏通信模式下的优化策略。第三部分：复杂系统建模与大规模仿真（第8章至第10章）本部分将计算科学的前沿工具应用于现实世界的复杂问题，强调了数据驱动与模型驱动方法的融合。第8章：多尺度与多物理场耦合模拟自然界和工程系统的复杂性往往体现在跨越多个尺度（从原子到宏观）和涉及多种物理现象（如流体动力学、热传导、电磁场）的耦合。本章以燃烧模拟或材料断裂过程为例，详细介绍了如何设计和实施多尺度方法，如分子动力学与有限元法的耦合（MECHANI-CFD）。重点分析了在耦合界面上保持数值稳定性和守恒律的关键技术。第9章：基于数据驱动的物理模型修正与发现随着模拟规模的扩大，传统模型（如基于第一性原理的计算）的计算成本变得不可承受。本章探讨了如何利用机器学习，特别是深度学习，来增强或替代传统计算模型。详细介绍了物理信息神经网络（PINNs）的概念，即如何将物理守恒律嵌入到神经网络的损失函数中，从而实现数据稀疏情况下的高精度建模。同时也讨论了如何利用高保真模拟数据训练代理模型（Surrogate Models）以加速参数空间探索。第10章：时空数据的挖掘与模拟后处理大规模模拟会产生TB甚至PB级的时空数据。本章聚焦于如何高效地从这些海量数据中提取有意义的物理洞察。章节介绍了先进的可视化技术，如等值面提取、流线追踪在三维数据上的性能优化。更重要的是，本章探讨了利用拓扑数据分析（TDA）等非线性降维技术来识别复杂流场或材料结构中的关键拓扑特征，从而揭示隐藏在海量数据之下的物理规律。总结与展望本书的结论部分（第11章）对未来十年计算科学的发展趋势进行了前瞻性判断。作者认为，量子霸权时代的到来将与经典HPC的深度优化并行不悖，计算科学的未来在于构建一个“融合架构”，即能够无缝调度和利用量子、GPU、CPU资源的统一编程环境，从而有效解决气候变化、药物发现和下一代能源技术等人类面临的重大挑战。 --- 本书适合具备高等数学、线性代数基础，并对计算机科学、物理学或工程学有浓厚兴趣的读者深入研读。