Advances in Computational Algorithms and Data Analysis pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Ao, Sio-Iong (EDT)/ Rieger, Burghard (EDT)/ Chen, Su-Shing (EDT)

出品人:

頁數:588

译者:

出版時間:

價格:1073.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781402089183

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算算法
• 數據分析
• 計算數學
• 機器學習
• 人工智能
• 優化算法
• 數據挖掘
• 計算機科學
• 算法設計
• 大數據分析

數據驅動的智慧：探索算法的邊界與分析的深度 在信息爆炸的時代，海量數據正以前所未有的速度湧現，它們蘊藏著深刻的洞察、潛在的模式以及前所未有的機遇。如何從這些紛繁復雜的數據中提取價值，如何構建高效、智能的分析工具，如何推動計算能力的極限，已成為科學研究、技術創新乃至社會發展的核心議題。本書並非圍繞“計算算法與數據分析的進展”這一特定主題展開，而是著眼於更廣闊的視野，深入探討在當今數據驅動的時代，一係列前沿的計算方法、分析技術以及它們所展現齣的變革性力量。 本書的構思源於對驅動現代科學和工程發展的核心技術——計算與數據分析——的深刻理解，並進一步拓展至其在各個領域的實際應用和未來趨勢。我們旨在揭示數據如何重塑我們認識世界的方式，以及算法如何成為我們解讀和駕馭這些數據的強大工具。本書的每一章都將獨立成篇，卻又相互呼應，共同勾勒齣一幅數據科學和計算智能的宏偉圖景。 第一篇：算法創新的前沿 在計算科學的演進曆程中，算法的設計與優化始終是推動技術進步的引擎。本書的開篇，我們將深入探討一係列新興的計算算法，它們不僅在理論層麵展現齣卓越的性能，更在實踐中為解決復雜問題提供瞭全新的思路。 智能優化算法的演進與應用：本章將聚焦於那些能夠有效解決組閤優化、函數優化等問題的智能算法。我們將審視經典的遺傳算法、粒子群優化算法的最新發展，以及更為先進的蟻群算法、差分進化算法等，深入分析它們的工作原理、收斂性證明以及在工程設計、資源調度、機器學習模型訓練等領域的創新應用。我們還將探討這些算法在處理高維、多模態、非凸優化問題時的挑戰與對策，並引入一些混閤算法的策略，以期獲得更優的解。內容將側重於算法的數學建模、性能評估指標以及在實際問題中的具體落地案例，例如在物流路徑規劃、金融投資組閤優化、藥物分子設計等場景下的應用。 圖計算與網絡分析的新範式：在互聯網、社交網絡、生物分子網絡等復雜係統中，圖結構無處不在。本章將深入挖掘圖計算與網絡分析的最新進展。我們將介紹諸如 PageRank、Label Propagation 等經典算法的變種和改進，並重點關注分布式圖計算框架（如 Apache Spark GraphX, Pregel）的最新技術進展。此外，我們將探討圖神經網絡（GNNs）的崛起，闡述其如何將深度學習的能力應用於圖結構數據，實現節點分類、鏈接預測、圖結構學習等復雜任務。本章將詳細介紹 GNNs 的不同架構（如 GCN, GAT, GraphSAGE），解析其數學基礎，並展示其在社交網絡分析、推薦係統、藥物發現、知識圖譜構建等領域的突破性應用。 高效數值計算方法及其並行化策略：大規模科學計算和工程模擬的基石在於高效的數值計算方法。本章將聚焦於解決綫性方程組、特徵值問題、微分方程等經典數值問題的最新算法。我們將探討迭代法（如共軛梯度法、廣義最小殘差法）的收斂性分析與預條件技術，以及直接法（如 LU 分解、Cholesky 分解）在大型稀疏矩陣上的優化。尤為重要的是，本章將深入研究這些算法的並行化策略，包括共享內存並行（OpenMP）、分布式內存並行（MPI）以及 GPU 加速（CUDA）的應用，為處理PB級彆數據的科學計算任務提供技術支撐。我們將通過具體的數值算例，展示不同算法在性能和可擴展性上的差異。 第二篇：數據分析的深度與廣度 數據分析是理解數據、從中提取有價值信息的核心過程。本篇將涵蓋從傳統統計分析到現代機器學習方法的廣泛主題，強調在不同場景下選擇和應用閤適分析工具的重要性。 高維數據可視化與降維技術：在麵對維度爆炸的數據集時，如何有效地理解和呈現數據成為瞭一個巨大的挑戰。本章將迴顧經典的降維技術，如主降維（PCA）、獨立成分分析（ICA），並深入探討非綫性降維方法，如t-SNE、UMAP 的最新變種和應用。我們將著重介紹多維尺度分析（MDS）及其在探索數據內在結構中的作用。同時，本章也將審視新興的高維數據可視化技術，例如基於交互式圖和儀錶闆的設計原則，以及如何利用可視化來揭示數據中的異常值、聚類趨勢和潛在關聯。我們將通過實際數據集的分析，展示不同可視化與降維技術的優劣。 統計學習理論與模型選擇：統計學習理論是理解機器學習模型泛化能力和統計特性的基石。本章將深入探討偏差-方差權衡、結構風險最小化、核方法等核心概念。我們將解析支持嚮量機（SVM）、核迴歸等模型的統計學原理，並深入研究正則化技術（如 L1, L2 正則化）在防止過擬閤中的關鍵作用。本章還將重點關注模型選擇的策略，包括交叉驗證、信息準則（AIC, BIC）的應用，以及在麵對現實世界數據的不確定性和噪聲時，如何做齣穩健的模型選擇。我們將通過理論推導和實例分析，幫助讀者建立對統計學習理論的深刻理解。 時間序列分析與預測的最新進展：從金融市場的波動到氣象數據的變化，時間序列數據無處不在，其分析與預測在眾多領域具有至關重要的意義。本章將涵蓋經典的時間序列模型，如 ARIMA、狀態空間模型，並重點介紹其在處理季節性、趨勢性等復雜模式下的最新改進。我們將深入探討深度學習在時間序列預測中的應用，包括循環神經網絡（RNNs）、長短期記憶網絡（LSTMs）、門控循環單元（GRUs）以及時空圖神經網絡（STGNNs）在處理多變量、長序列時間序列數據中的優勢。本章將詳細闡述這些模型的架構、訓練方法，並展示其在股票市場預測、交通流量預測、能源消耗預測等實際場景中的應用效果。 第三篇：跨學科的應用與展望 計算算法和數據分析的強大能力，使其在各個學科領域都展現齣巨大的應用潛力。本篇將精選幾個代錶性的應用領域，展示技術如何推動科學發現和解決社會問題。 生物信息學中的計算挑戰與解決方案：隨著基因組學、蛋白質組學等技術的發展，生物信息學産生瞭海量的數據。本章將聚焦於生物信息學中麵臨的計算挑戰，如基因序列比對、蛋白質結構預測、基因組組裝等。我們將介紹用於解決這些問題的經典算法，並深入探討機器學習、深度學習在基因識彆、疾病診斷、藥物研發等領域的最新應用。本章將重點介紹圖模型、貝葉斯方法在分析生物網絡中的作用，以及如何在分布式計算環境下處理大規模生物數據。 金融科技（FinTech）中的數據驅動決策：金融領域是數據分析與算法應用最活躍的領域之一。本章將探討金融科技中的關鍵技術，包括高頻交易算法、風險評估模型、欺詐檢測係統、信用評分模型等。我們將分析如何利用時間序列分析、機器學習模型來預測市場趨勢，如何運用圖分析技術來識彆潛在的金融風險和欺詐行為。此外，本章還將探討區塊鏈技術與金融數據分析的結閤，以及人工智能在個性化金融服務中的應用。 自然語言處理（NLP）與大規模語言模型的突破：人類語言的復雜性使得自然語言處理成為人工智能領域最具挑戰性的分支之一。本章將迴顧自然語言處理的發展曆程，從早期的基於規則的方法到統計語言模型，再到如今基於深度學習的 Transformer 模型。我們將重點介紹 Transformer 架構及其在機器翻譯、文本生成、問答係統、情感分析等任務中的強大能力。本章還將深入探討大規模預訓練語言模型（如 GPT 係列、BERT）的齣現及其對 NLP 領域産生的革命性影響，並分析其在知識提取、內容創作、人機交互等方麵的廣泛應用前景。 計算機視覺的最新進展與應用：從圖像識彆到視頻分析，計算機視覺技術正在深刻地改變我們與數字世界的交互方式。本章將審視捲積神經網絡（CNNs）在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的巨大成功，並介紹其最新的架構和優化技術。我們將進一步探討生成對抗網絡（GANs）在圖像生成、風格遷移等領域的創新應用，以及Transformer模型在視覺任務中的潛力。本章還將關注3D視覺、多模態融閤等前沿方嚮，並展示計算機視覺在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等領域的廣泛應用。 本書的寫作旨在為對計算方法、數據分析以及它們在現實世界中的應用感興趣的讀者提供一個全麵而深入的視角。我們鼓勵讀者在閱讀過程中，將理論知識與實際問題相結閤，不斷探索數據驅動的智慧，為科學技術的發展貢獻力量。本書中的每一部分都力求嚴謹、充實，並兼顧理論深度與實踐指導意義，力求避免空泛的討論，而是專注於具體的技術、方法和應用。

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