具体描述
《脑电信号分析方法及其应用》共7章。第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全书的最后两章是实例部分。第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。
《复杂系统建模与仿真技术深度解析》 作者： 孙文涛，李明华 出版社： 科学出版社 出版日期： 2024年5月 --- 内容简介 本书深入探讨了复杂系统建模与仿真的理论基础、核心方法论以及前沿应用实践，旨在为系统科学、工程技术、信息科学及相关交叉领域的研究人员和高阶工程技术人员提供一套全面、深入且具有高度操作性的技术指南。全书结构严谨，内容涵盖了从基础概念的界定到尖端算法的实现与评估的全过程，力求展现复杂系统分析的广阔图景。 第一部分：复杂系统理论基石与建模范式 本部分首先界定了复杂系统的基本特征，如涌现性、非线性、自组织和多尺度耦合。随后，系统性地介绍了支撑复杂系统分析的数学工具箱，包括非线性动力学理论、随机过程理论以及网络科学的基本原理。 重点章节详细阐述了主流的建模范式： 1. 基于机理的建模（Mechanistic Modeling）： 强调物理定律和内在机制在构建模型中的核心地位。详细解析了常微分方程（ODE）组、偏微分方程（PDE）模型（如反应扩散系统）的构建、简化与求解策略。特别关注了系统辨识在参数估计中的应用。 2. 基于数据的建模（Data-Driven Modeling）： 针对机理模型难以建立或参数难以获取的系统，本书引入了现代统计学习与机器学习方法。深入讲解了高维时间序列的降维技术（如主成分分析、核PCA），以及基于核方法的函数逼近（如高斯过程回归）。 3. 混合建模与多尺度集成（Hybrid and Multiscale Modeling）： 复杂系统往往需要不同尺度的信息融合。本部分详细讨论了如何有效耦合连续模型与离散事件模型（如事件驱动仿真），以及如何处理微观粒度信息向宏观尺度传递的尺度过渡问题（如均质化方法）。 第二部分：先进仿真技术与计算实现 建模是第一步，高效、准确的仿真则是实现分析目标的关键。本部分侧重于计算算法的实现细节和性能优化。 1. 数值积分算法的精确性与效率： 系统对比了经典欧拉法、龙格-库塔法（RK系列）在高精度和稳定性方面的优劣。针对刚性系统（Stiff Systems），详细介绍了隐式积分方法（如BDF系列）的应用条件和实施步骤。此外，也探讨了适用于大规模系统的并行化积分策略。 2. 随机系统仿真技术： 许多复杂系统受内部或外部噪声影响。本书深入讲解了如何利用概率方法进行仿真，包括蒙特卡洛方法（MC）的变体，如重要性抽样（Importance Sampling）以降低方差。对于化学反应网络等，详细阐述了Gillespie算法（Stochastic Simulation Algorithm, SSA）及其优化版本（如Next Reaction Method）。 3. 网络系统仿真： 针对大规模网络结构，介绍了基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）的构建流程。重点讨论了如何利用图论算法优化网络传播过程的仿真效率，以及如何实现大规模网络仿真的分布式计算框架。 第三部分：模型验证、校准与不确定性分析 一个模型只有经过严格的检验和评估，其输出结果才具有可靠的指导意义。 1. 模型验证与确认（Verification and Validation, V&V）： 区分了模型自身的数学正确性（Verification）和模型对现实世界的拟合程度（Validation）。介绍了多种定性和定量的验证方法，如边界条件测试、极限情况分析。 2. 参数校准与敏感性分析： 详细介绍了优化算法在参数校准中的应用，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）以及更高效的贝叶斯推断方法（如MCMC）。随后，系统阐述了Sobol指数等全局敏感性分析方法，用以量化输入参数对模型输出的相对重要性。 3. 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 认识到所有模型都存在不确定性，本书强调了量化这一不确定性的重要性。讨论了如何基于输入不确定性的概率分布，传播到输出结果中，并提供置信区间或概率密度函数报告。 第四部分：前沿应用案例研究 最后，本书精选了几个复杂系统分析的典型应用案例，以展示所学方法论的实战能力： 1. 生态系统动态建模： 应用非线性ODE和随机波动模型分析种群竞争与捕食关系，并探讨环境扰动下的系统稳定性。 2. 交通流与拥堵传播： 利用元胞自动机（Cellular Automata）和ABM方法模拟城市交通网络中的车辆运动和拥堵的级联效应，并测试干预措施的有效性。 3. 供应链韧性分析： 结合网络科学和离散事件仿真，评估供应链在突发中断事件（如自然灾害）下的脆弱性和恢复时间。 4. 智能电网的鲁棒性评估： 应用动力系统方法分析大规模互联电网的同步稳定性，并利用仿真平台测试新型控制策略的效果。 本书特色 本书的显著特点在于其理论深度与工程实践的紧密结合。作者不仅提供了丰富的数学背景，更在每一章节后附有基于主流编程语言（如Python/MATLAB）实现的算法伪代码和关键实现技巧，便于读者快速将理论转化为实际的仿真工具。本书适合作为研究生和博士生在系统科学、控制工程、计算物理等专业方向的参考教材，也是从事复杂系统设计、分析与优化的高级工程师的必备工具书。
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评分培训教材。更偏向理论吧？看得不是很懂，但好处是中文的，我可以迅速过一遍有个底。
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