具体描述
《常规兵器试验交会测量方法及应用》系统地阐述了常规兵器试验外弹道测量的基本知识、交会测量方法和组网测试方法。重点是：推导了用于质点单目标、多目标和刚体目标等外弹道测量系统（如光电经纬仪、弹道相机、姿态测量系统、高速摄像系统、高速摄影系统、炸点经纬仪、弹道测量雷达、GPs弹道测量系统等）的测量模型和精度分析模型，探讨了各种测试方法的适用范围及应用；紧密结合常规测控系统组网测试的实际，详细地介绍了试验测试方案拟制及辅助决策的方法、数学模型和软件实现。
《常规兵器试验交会测量方法及应用》注重理论与实践的紧密结合，系统性、实用性和创新性强，可供从事常规兵器试验外弹道测量、试验测试总体、测控设备研发等工作的技术人员学习参考，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。
图书简介：前沿科学探索与工程实践的交汇点 本书并非聚焦于传统意义上的“常规兵器试验交会测量方法及应用”，而是将视角投向更广阔、更前沿的科学研究领域以及复杂工程系统的设计与优化。全书旨在为致力于尖端技术研发、跨学科交叉融合以及高精度数据采集与分析的专业人士提供一个全新的知识框架和实践指南。 第一部分：超维空间理论与拓扑结构分析 第一章：非常规几何学基础 本章深入探讨了非欧几里得几何在现代物理学中的应用，特别是黎曼几何在描述引力场非线性效应上的局限性与突破口。我们侧重于介绍超对称理论（Supersymmetry）中对空间维度紧致化的最新理解，以及如何利用拓扑不变量来识别和分类高维系统中的稳定性特征。重点分析了卡拉比-丘流形（Calabi-Yau Manifolds）的构造方法，并探讨了其在弦理论和M理论框架下的物理意义。 第二章：复杂系统的动态演化与相变 本章转向研究那些超出传统线性模型描述范畴的复杂系统。内容涵盖了混沌理论的最新进展，特别是在非线性偏微分方程（PDEs）中涌现的自组织临界现象。通过案例分析，我们将介绍如何使用相空间重构技术（如Takens定理的应用扩展）来揭示高维系统的底层吸引子结构。此外，本章详细阐述了基于信息熵（如Tsallis熵）的复杂性度量方法，用以量化系统从有序到无序转变过程中的信息耗散率。 第二部分：智能感知与决策支持系统 第三章：量子信息处理与误差校正 本部分完全脱离了经典测量理论的范畴，聚焦于量子计算的核心挑战。我们将详细介绍容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation）的原理，包括表面码（Surface Codes）和拓扑量子纠错码的构造与性能评估。内容深入到量子比特的制备技术（如超导电路、离子阱）的最新进展，并分析了退相干过程对计算保真度的影响机制。重点阐述了量子态层析成像（Quantum State Tomography）的高效算法及其在验证量子门操作中的应用。 第四章：仿生感知与高分辨率成像 本章关注模仿生物视觉系统开发的新一代感知技术。我们探讨了基于压缩感知（Compressed Sensing）的稀疏信号重建算法，并将其应用于快速、低能耗的医学成像和地质勘探领域。内容还包括人工视网膜模型的发展，特别是在弱光环境和高动态范围（HDR）场景下的信息提取效率。通过对比人眼与机器视觉在目标识别中的计算效率差异，我们提出了一种基于脉冲神经网络（SNNs）的新型事件驱动型传感器设计方案。 第三部分：先进材料科学与极端环境工程 第五章：新型功能材料的原子尺度模拟 本章探讨了计算材料学的最新进展，特别是如何通过第一性原理计算（如密度泛函理论，DFT）来预测具有特殊电学、磁学和催化性能的新型二维材料。内容涵盖了从头算分子动力学（Ab Initio Molecular Dynamics, AIMD）模拟在模拟材料合成过程中的应用，以及如何利用机器学习势能面（Machine Learning Potentials）来加速长时程、大系统的模拟。我们侧重于分析材料缺陷（如晶界、空位）对宏观性能的影响机制。 第六章：高超声速流动与等离子体诊断 本部分聚焦于极端环境下的流体力学和热力学挑战。内容详细介绍了高超声速飞行器再入大气层时面临的空气动力学难题，特别是气动热效应的精确建模。重点阐述了非平衡态等离子体诊断技术，包括激光诱导击穿光谱（LIBS）和雷曼散射（Raman Scattering）在测量飞行器表面边界层内瞬态组分和温度场方面的精确度提升。本章还讨论了磁流体力学（MHD）控制在抑制激波和降低阻力方面的潜力。 第四部分：数据驱动的系统优化与未来展望 第七章：大规模数据流的实时分析与治理 本章讨论了在传感器网络、大规模实验设施（如大型强子对撞机LHC、太空望远镜）中产生海量数据流的处理挑战。内容涵盖了流数据处理（Stream Processing）的架构设计，如Kappa架构与Lambda架构的最新演进。我们重点介绍了基于图神经网络（GNNs）的异常检测算法，用以识别稀疏、突发性的数据异常，而非仅仅依赖于阈值预警。 第八章：人工智能在科学发现中的作用 本章是对全书技术路线的总结与升华，探讨了AI如何从工具转变为科学研究的合作者。内容包括自动化实验设计（Automated Experiment Design, AED）框架，利用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）指导材料筛选和药物靶点识别。最后，我们展望了通用人工智能（AGI）在假设生成、理论构建以及跨领域知识迁移方面的长期前景，强调了可解释性AI（XAI）在确保科学结论可信度方面的重要性。 本书的读者对象是物理学、工程学、计算机科学以及材料科学等领域的研究人员、高级工程师和研究生，旨在拓宽其对前沿交叉学科工具和方法的认知与应用能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有