New Optimization Algorithms in Physics

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出版者:
作者:Rieger, Heiko 编
出品人:
页数:312
译者:
出版时间:
价格:$ 244.08
装帧:
isbn号码:9783527404063
丛书系列:
图书标签:
  • 计算
  • 优化
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  • 优化算法
  • 物理学
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  • 算法
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具体描述

Many physicists are not aware of the fact that they can solve their problems by applying optimization algorithms. Since the number of such algorithms is steadily increasing, many new algorithms have not been presented comprehensively until now. This presentation of recently developed algorithms applied in physics, including demonstrations of how they work and related results, aims to encourage their application, and as such the algorithms selected cover concepts and methods from statistical physics to optimization problems emerging in theoretical computer science.

《物理学中的新优化算法》是一本深入探讨如何将前沿优化技术应用于物理学研究的权威著作。本书并非对现有物理学理论的简单梳理,而是聚焦于那些能够推动我们理解宇宙运作方式、解决棘手科学难题的新型计算工具和方法。 书中详尽阐述了各类新兴优化算法的原理、数学框架及其在不同物理学分支中的实际应用。这包括但不限于: 一、 机器学习驱动的优化方法: 本书开篇即深入探讨了深度学习、强化学习等人工智能技术如何在物理学中扮演优化器的角色。例如,如何利用深度神经网络来加速蒙特卡洛模拟、识别复杂物理现象中的模式、或优化量子计算的线路设计。我们会详细介绍诸如梯度下降及其变种(Adam, RMSprop)、遗传算法、粒子群优化等经典但经过现代发展的算法,并重点阐述它们在解决非凸、高维度优化问题时的优势。此外,本书还会介绍一些新颖的、基于数据驱动的优化策略,例如利用生成对抗网络(GANs)来生成符合物理约束的解决方案,或运用图神经网络(GNNs)来处理具有复杂相互作用的物理系统。 二、 基于仿生学的创新算法: 仿生学算法因其鲁棒性、全局搜索能力以及对复杂问题的适应性,在近年来取得了显著进展。本书将深入剖析诸如蚁群优化(ACO)、细菌觅食优化(BFO)、蜂群算法(ABC)等算法在物理学中的创新应用。这些算法模仿生物体的集体行为,能够有效地解决诸如天体物理学中的星系结构优化、粒子物理学中的探测器设计参数调优、凝聚态物理中的晶体结构搜索等问题。我们会详细介绍算法的数学模型,并通过具体案例展示其在实际物理问题中的部署和优化过程。 三、 量子计算与优化: 随着量子计算的飞速发展,其在解决传统计算无法企及的优化问题方面展现出巨大潜力。本书将系统介绍量子退火(Quantum Annealing)、量子近似优化算法(QAOA)等量子优化算法。我们将探讨这些算法如何利用量子叠加和纠缠等特性,在短时间内搜索大规模搜索空间,从而为解决诸如药物研发中的分子构象优化、材料科学中的新型催化剂设计、以及复杂物理系统的能级求解等问题提供革命性的途径。本书将提供清晰的算法介绍,并辅以对当前量子硬件限制及未来发展方向的展望。 四、 混合与多目标优化策略: 现实世界中的许多物理问题往往涉及多个相互冲突的目标,或者需要结合不同算法的优点才能有效解决。本书将重点介绍混合优化算法的设计理念,例如如何将全局搜索算法与局部搜索算法相结合,以提高收敛速度和解的质量。同时,本书还将深入探讨多目标优化(Multi-objective Optimization)技术,如NSGA-II、MOEA/D等,并展示它们在解决需要同时优化多个物理参数(例如,在核聚变反应堆设计中同时优化能量输出和等离子体稳定性)时的强大能力。 五、 算法的验证与性能评估: 理论上的优化算法需要经过严谨的验证才能在科学研究中得到广泛应用。本书将提供一套全面的算法性能评估框架,包括如何设计基准测试问题、如何量化算法的收敛速度、解的质量以及鲁棒性。书中还会讨论如何通过与现有方法的对比来证明新算法的优越性,以及在实际物理实验中如何整合和应用这些优化工具。 本书的亮点包括: 跨学科视野: 打破学科壁垒,将优化理论与天体物理、粒子物理、凝聚态物理、量子信息、材料科学等多个物理学分支紧密结合。 前沿性: 聚焦于最新、最活跃的优化算法研究进展,为读者提供最前沿的知识。 实践性: 强调算法的实际应用,通过丰富的案例研究和代码示例,帮助读者掌握在真实物理问题中应用这些算法的技能。 理论深度与工程实用性兼备: 既有对算法数学原理的深入阐释,也关注算法在工程实现和计算效率上的考量。 前瞻性展望: 对未来优化技术在物理学中的发展趋势进行预测和讨论,激发读者的创新思维。 《物理学中的新优化算法》将是物理学家、计算科学家、研究生以及任何对利用先进计算方法解决复杂物理挑战感兴趣的读者不可或缺的参考。通过学习本书,读者将能够掌握强大的新工具,解锁前所未有的研究视角,并可能在探索宇宙奥秘的道路上取得突破性进展。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计虽然是硬壳精装,但拿在手里却出奇地轻便,这让我可以在咖啡馆里轻松地阅读,不用担心手腕的疲劳。我尤其关注这本书在引用和参考资料方面的处理,这往往是一个衡量学术严谨性的重要标尺。令人欣慰的是,参考文献列表极其详尽,涵盖了从经典奠基性论文到最新的会议记录,显示出作者在资料搜集上的广度和深度。我注意到它似乎在探讨一些非常前沿的、可能尚未完全被主流物理界广泛接受的新型优化工具,这无疑为我拓展研究方向提供了新的思路火花。在某个关于数据拟合的章节中,作者似乎引入了一种全新的正则化方法,其描述的效率提升幅度令人咋舌。这种对“效率”的极致追求,正是当前计算物理领域的核心痛点之一。这本书不仅仅是一本教科书,更像是一本充满前瞻性洞察的“行动指南”,它激发了我立刻动手去尝试这些新方法的冲动。这本书在理论深度和实践指导性之间的平衡,拿捏得近乎完美。

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阅读这本书的体验是沉浸式的,仿佛被带入了一个由数学和物理规律构筑的精密迷宫。我欣赏作者在行文中的那种独特的节奏感,它不是那种平铺直叙的介绍,而更像是一场精心编排的辩论,不断地提出问题,然后用严密的逻辑链条来解决它。我特别留意了它在处理多尺度建模问题时的论述,那里往往是传统算法失效的区域。如果这本书真的提供了突破性的方法,那将对模拟复杂系统,比如凝聚态物理或者天体物理中的某些难题,带来革命性的影响。虽然内容密度极高,但阅读过程中几乎没有产生“被糊弄”的感觉,作者总是能清晰地界定每一个假设的边界和适用范围。这本书的纸张略带哑光,有效地减少了阅读时屏幕和灯光反射带来的干扰,这种对读者舒适度的关注,体现了出版方和作者对严肃阅读体验的尊重。总的来说,它给我的感觉是:这是一本需要带着笔记本和计算器才能真正“驾驭”的宝藏,其价值在于提供了一种升级我们解决物理问题工具箱的全新视角和强大工具集。

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这本书的封面设计深得我心,那种深邃的蓝色调配上醒目的白色字体,立刻抓住了我的注意力。我原本是想找一本关于量子力学基础的书籍,但看到这个标题,一种莫名的吸引力让我决定翻开它。书页的质感相当不错,纸张厚实,印刷清晰,看得出装帧设计者在细节上的用心。虽然我更偏向于理论物理的研究,但“优化算法”这个词汇在任何需要解决复杂问题的领域都具有极高的应用价值,这让我对它产生了极大的好奇。我特别欣赏作者在排版上的考量,大量的图表和公式被巧妙地穿插在文字叙述中,使得原本可能枯燥的数学推导过程变得相对直观易懂。我翻阅了几页关于某个特定算法的引言部分,发现它似乎在探讨如何用更有效率的方式处理高维数据,这与我最近在处理的粒子对撞模拟数据有着异曲同工之妙。这本书的整体风格透露出一种严谨而前沿的气息,让人感觉作者对该领域的探索是深入且充满热情的。即便我还没有深入阅读核心内容,仅凭外在的呈现和初步的感受,我就能预判这是一部值得细细品味的学术佳作。它给我带来的第一印象是专业、精美且充满潜力。

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拿到这本书的瞬间,我脑中闪过的第一个念头是:这绝对是为那些在理论前沿摸爬滚打的研究生和青年学者准备的“兵器谱”。它的厚度就足以说明其中蕴含的内容量是多么庞大和扎实。我粗略地浏览了一下目录结构,发现内容组织逻辑性极强,从基础概念的铺陈到复杂模型的构建,层层递进,毫不拖泥带水。最让我感到惊喜的是,它似乎并不只是停留在对现有算法的罗列和介绍,而是尝试构建一种全新的思维框架来审视物理问题中的优化难题。我甚至在某一个章节的脚注中,看到了对一个经典物理学难题的全新解耦思路的暗示,这简直太诱人了!这种深入骨髓的洞察力,绝非一般科普读物所能比拟。这本书的语言风格是那种极其精确和克制的学术表达,每一个术语的使用都像是经过千锤百炼,不容许丝毫模糊。我感觉到,作者在尝试用一种近乎艺术的手法,将纯粹的数学逻辑与物理世界的复杂性进行完美融合。对于一个习惯了在海量文献中筛选信息的读者来说,能找到这样一本高度凝练、直指核心的参考书,无疑是极大的幸运。

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坦白说,我原本对这类偏向计算方法的书籍抱有一定的保留态度,因为很多算法书籍往往过于注重数学形式的推导,而忽略了其在实际物理场景中的直观意义。然而,这本书成功地打破了我的刻板印象。我随机抽取了一个关于“非线性迭代”的章节进行试读,作者没有急于抛出复杂的公式,而是先用一个非常生动的物理情景——可能是关于材料缺陷的微观模拟——来引导读者进入问题域。这种“场景先行”的叙事策略极大地降低了初学者的进入门槛。更重要的是,作者随后给出的数学描述,每一步都有清晰的物理背景支撑,仿佛每条公式都在低语着它所代表的物理实在。这本书的排版中,图例的质量也值得称赞,那些三维空间的结构图和收敛曲线图,细节丰富,色彩运用得当,极大地辅助了理解。我甚至怀疑作者本身就是一个深谙物理直觉的数学家,或者反之。这种跨学科的视野,是当前许多专业书籍所欠缺的,它提供了一种全新的、更具实用性的视角来审视我们日常接触的物理难题。

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