大偏差技術和應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

埃米爾 等 著

圖書標籤:

• 大偏差理論
• 漸近分析
• 隨機過程
• 概率論
• 統計物理
• 信息論
• 排隊論
• 金融數學
• 網絡科學
• 稀有事件

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787506282918

版次：2

商品編碼：10758761

包裝：平裝

叢書名： 科學前沿叢書

開本：24開

齣版時間：2007-10-01

頁數：396

內容簡介

大偏差論主要研究罕見事件事發概率為指數型的估計，框架由07年數學Abel奬得主Varadhan於1966年引入。經過七、八十年代Densker-Varadhan關於馬氏過程的大偏差和Freidlin-Wentzell關於動力係統隨機微擾大偏差兩理論的創建和發展，迅速成為概率論的主流分支之一，在統計力學，偏微分方程動力係統和分形理論，信息論，統計諸學科都有重要和深刻的應用。
A.Dembo和O.Zeitouni所著的《大偏差技巧和應用》第二版是國際上研究生、博士生學習大偏差理論的一本標準參考書，也是研究人員的一般標準參考書。它由淺入深，從個例到一般，從有限維到無限維，係統地介紹瞭大偏差理論的背景，思想和技巧以及大量的應用。它內容翔實，思想清晰，處理嚴謹流暢，相當多的內容或為作者原創，或者作者從原創論文中摘齣並加以處理。是一本非常適宜於教學和想瞭解和研究大偏差理論的專業人士引用最廣的大偏差理論專著。

目錄

Preface to the Second Edition
Preface to the First Edition

1 Introduction
2 LDP for Finite Dimensional Spaces
3 Applications-The Finite Dimensional Case
4 General Principles
5 Sample Path Large Deviations
6 The LDP for Abstract Empirical Measures
7 Applications of Empirical Measures LDP

Appendix
Bibliography
General Conventions
Index of Notation
Index

前言/序言

好的，以下是關於一本關於信息檢索、自然語言處理和大規模數據分析的圖書的詳細簡介，內容力求貼近學術前沿，旨在為讀者提供一個關於現代計算領域核心技術和應用的全麵視角，完全不涉及“大偏差技術和應用（第2版）”的內容。 --- 圖書名稱： 深度學習驅動的信息組織、挖掘與理解 導言：數據時代的智能基石 在當今信息爆炸的時代，如何有效地從海量、異構的數據中提取知識、理解語義並做齣智能決策，已成為衡量科學研究與産業競爭力的關鍵指標。本書旨在全麵、深入地探討支撐這一挑戰的理論基礎、前沿算法與實際應用，特彆是聚焦於深度學習範式下信息組織（Information Organization）、信息挖掘（Information Mining）以及復雜係統中的知識錶徵（Knowledge Representation）。本書特彆關注那些處理大規模、高維、非結構化數據（如圖文、語音、網絡結構）時的核心技術，為信息科學、計算機科學、人工智能以及數據分析領域的專業人士和研究人員提供一份堅實的參考指南。 第一部分：信息組織的理論基礎與深度錶徵 本部分著重於數據如何被結構化、索引和高效檢索，這是所有後續智能處理的先決條件。我們首先迴顧瞭傳統的信息檢索模型（如布爾模型、嚮量空間模型、概率模型），並迅速過渡到現代的深度學習驅動的錶徵學習。 第1章：從稀疏嚮量到稠密嵌入 本章係統梳理瞭詞嵌入（Word Embeddings）的發展脈絡，從早期的基於計數的模型（如LSA、PLSA）到基於神經網絡的預測模型（如Word2Vec, GloVe）。重點分析瞭如何利用上下文信息來捕獲詞匯間的語義和句法關係。隨後，深入探討瞭動態詞嵌入（Contextualized Embeddings）的齣現，如ELMo和BERT係列模型，它們如何剋服靜態詞嚮量的局限性，實現對多義詞的精確建模。 第2章：文檔與文本的層級化錶示 處理長文檔和復雜文本結構需要更高級彆的錶徵。本章詳細介紹瞭如何構建文檔級彆的嵌入。這包括使用循環神經網絡（RNNs）的變體（LSTM, GRU）以及更先進的基於Transformer的架構來聚閤句子級信息。我們探討瞭層次化注意力網絡（Hierarchical Attention Networks, HAN）在摘要生成和文檔分類中的應用，以及如何利用圖神經網絡（GNNs）對文本中的實體和關係進行結構化編碼。 第3章：知識圖譜的構建與推理 知識圖譜（Knowledge Graphs, KGs）是實現機器可解釋推理的關鍵。本章闡述瞭知識圖譜的規範化構建流程，包括實體識彆、關係抽取和知識融閤。核心內容聚焦於知識圖譜嵌入（KGE）技術，如TransE、RotatE和ComplEx等模型，它們如何將離散的知識圖譜映射到低維連續空間中，從而實現鏈接預測、實體分類和知識補全等推理任務。 第二部分：信息挖掘與大規模數據流分析 本部分聚焦於如何從海量數據中發現模式、提取隱藏關聯，並進行高效的、實時的挖掘。 第4章：主題模型與趨勢發現 傳統的主題模型（如LDA）在處理大規模文本數據時麵臨計算復雜度和語義深度不足的問題。本章深入研究瞭基於神經網絡的主題模型（Neural Topic Models, NTMs），如基於變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）的主題發現框架。重點分析瞭如何結閤時間序列分析，實現對新興主題和長期趨勢的自動檢測與演化路徑預測。 第5章：網絡結構挖掘與社區發現 在社交網絡、生物網絡或引文網絡中，發現隱藏的結構和群體至關重要。本章詳述瞭基於譜聚類、模塊化優化以及現代圖嵌入方法（如Node2Vec, DeepWalk）在網絡分析中的應用。特彆關注瞭動態圖上的社區演化檢測算法，以及如何利用這些結構信息來增強推薦係統和信息傳播建模。 第6章：流式數據處理與在綫學習 隨著數據生成速度的加快，傳統的批量處理方法效率低下。本章介紹瞭處理高維、高通量數據流的算法框架，包括增量式學習、概念漂移（Concept Drift）的檢測與適應策略。重點介紹瞭針對流式分類和聚類的滑動窗口模型，以及如何使用輕量級深度網絡模型在資源受限的環境下維持高性能的在綫推理能力。 第三部分：高級理解與跨模態集成 本部分探索瞭信息處理的最高層次目標：實現跨模態的理解和復雜的、類人水平的推理能力。 第7章：多模態信息融閤與對齊 現代應用往往涉及文本、圖像和音頻的混閤數據。本章詳細討論瞭多模態學習的核心挑戰——模態間的異構性和不對齊問題。我們深入分析瞭多模態Transformer架構，以及如何通過聯閤嵌入空間（Joint Embedding Space）實現跨模態檢索（如以圖搜文、以文搜圖）。特彆關注瞭在視覺問答（VQA）和視覺常識推理中的最新進展。 第8章：生成式模型在信息重構中的應用 生成模型已從簡單的文本補全發展到復雜的知識閤成。本章全麵介紹瞭擴散模型（Diffusion Models）在生成高質量、高保真度文本和圖像序列中的優勢，並將其與大型語言模型（LLMs）的解碼策略相結閤。探討瞭條件生成（Conditional Generation）技術在自動摘要、數據增強和對抗性樣本生成中的倫理與技術考量。 第9章：可解釋性、魯棒性與公平性 隨著AI係統應用於關鍵領域，模型的透明度和可靠性變得不可妥協。本章係統地介紹瞭後hoc（如LIME, SHAP）和內在可解釋性方法，用於探究深度模型的決策過程。此外，深入討論瞭對抗性攻擊的防禦機製（如對抗性訓練）以及在信息推薦和篩選係統中識彆和減輕偏見（Bias）的量化方法。 結論：展望未來計算範式 本書的最後將展望信息處理和知識發現的未來方嚮，包括稀疏激活模型、神經符號計算（Neuro-Symbolic AI）的融閤，以及如何在邊緣計算設備上部署這些復雜模型，為讀者勾勒齣未來十年信息科學發展的藍圖。 目標讀者： 深入研究信息檢索、自然語言處理、機器學習、數據科學的研究生、博士後、資深工程師以及需要掌握前沿信息組織與挖掘技術的行業專傢。本書要求讀者具備紮實的概率論、綫性代數和基礎編程（Python/PyTorch/TensorFlow）背景。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書簡直就像一扇通往深邃數學世界的大門，雖然我還沒真正翻開它，但光是標題就足夠讓人浮想聯翩。“大偏差技術”——光是這兩個詞就足以勾起我對那些看似微小卻可能引發巨大蝴蝶效應的概率事件的無限好奇。我總覺得，在那些看似隨機的現象背後，隱藏著某種更深層的規律，而這本書或許就是揭示這些規律的鑰匙。想象一下，在復雜的金融市場中，一次看似微不足道的價格波動，卻可能引發一場史無前例的危機；又或者在物理學中，微觀粒子的隨機運動，卻能宏觀地決定物質的性質。這些“大偏差”究竟是如何發生的？又有哪些精妙的數學工具能夠描述和預測它們？這本書的第二版，更是讓我期待，想必在前一版的基礎上，一定注入瞭更多前沿的研究成果和更深刻的理論洞見。我迫不及待地想知道，作者會如何用嚴謹的數學語言，將這些抽象的概念具象化，又會通過哪些生動有趣的例子，來闡釋這些復雜的理論。這本書的齣現，對我而言，不僅僅是知識的獲取，更是一種思維的啓迪，一種對未知世界探索的動力。我預感，它將引領我進入一個全新的數學認知領域，讓我對概率和統計的理解提升到前所未有的高度。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 作為一名在統計物理學領域摸索的初學者，我一直在尋找能夠幫助我理解那些宏觀現象背後微觀機製的理論工具。我常常在思考，為什麼看似隨機的微觀粒子碰撞，卻能在宏觀上錶現齣如此穩定和可預測的規律？而又是什麼樣的“例外”情況，能夠帶來我們觀察到的新現象？“大偏差技術”這個概念，就如同為我打開瞭一扇新世界的大門。我猜測，這本書會深入探討那些遠離平均值、但在某些條件下卻可能發生的事件，並且提供一套數學上的語言去描述和分析它們。這對於理解諸如相變、臨界現象等物理過程，一定至關重要。我好奇作者會如何將抽象的概率論與物理學的實際問題相結閤，又會如何構建一套邏輯嚴密的推導過程來解釋這些“大偏差”。同時，我對“應用”部分尤為期待，希望能夠看到這些深奧的數學理論如何在真實的物理世界中得到體現，例如在材料科學、凝聚態物理等領域。第二版的更新，更讓我相信這本書的理論是經過時間檢驗的，並且很可能包含瞭最新的研究動態。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 這本書的齣現，簡直像是在我長久以來對某些科學現象的睏惑中投下的一束亮光。我一直對那些在看似混亂的數據背後湧現齣的模式感到著迷，特彆是那些少數但極具影響力的極端事件。在我看來，日常發生的“小偏差”固然值得關注，但那些“大偏差”往往纔真正決定瞭事物的走嚮，甚至改變曆史的進程。比如，在氣候變化研究中，極端天氣事件的頻率和強度變化，就遠遠比平均氣溫的微小波動更能體現問題的嚴峻性。在生物學領域，基因突變雖然概率極低，但卻可能引發物種的演化。這本書的標題，尤其是“大偏差技術”，讓我感覺它正好觸及瞭我一直以來想要深入瞭解的核心問題。我非常好奇，究竟有哪些數學上的“技術”可以用來量化和分析這些罕見的、卻又至關重要的事件？這本書的第二版，更讓我相信它具有相當的價值，因為它意味著作者在不斷地打磨和更新著他們的理論，並且很可能包含瞭最新的研究進展。我期待書中能提供一種全新的視角，幫助我理解如何從海量信息中識彆齣那些關鍵的“異常點”，並從中汲取有價值的洞見。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 對於一個長期以來在科學研究領域探索的人來說，找到一本能夠真正深入剖析復雜係統內在機製的書籍，是何其幸運。我一直覺得，很多時候我們對現實世界的理解，都被那些平均值和綫性關係所束縛，而忽略瞭那些隱藏在分布尾端的、具有決定性意義的極端情況。想象一下，在復雜網絡的魯棒性研究中，一次關鍵節點的失效，哪怕概率很小，也可能導緻整個網絡的崩潰；或者在機器學習的泛化能力分析中，模型在未見過的數據上的錶現，其“大偏差”的齣現，往往預示著模型的不足。這本書的標題，“大偏差技術和應用”，讓我有一種直擊要害的感覺。我迫切想知道，作者是如何構建一套嚴謹的數學框架來處理這些“不可能”的事件，並且這些技術在實際應用中又有多大的普適性。我特彆關注“應用”二字，這意味著這本書不僅僅是理論上的探討，更包含瞭將這些深刻的數學工具應用於解決實際問題的思路和方法。第二版的存在，更是給我一種信心，這錶明作者對這個領域有著持續的熱情和深入的耕耘，相信這本書一定會帶來很多啓發。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 我一直對那種“以小博大”的思維模式深感興趣，尤其是在概率和統計的世界裏，那些概率極低卻可能帶來巨大影響的事件，總讓我覺得蘊含著某種不為人知的規律。在我的工作領域，比如金融風險管理，一次黑天鵝事件的齣現，可能瞬間顛覆市場格局，而這種事件恰恰是“大偏差”的典型代錶。我常常思考，是否有一些數學工具，能夠讓我們提前預警，或者至少理解這些低概率高風險事件的發生機製？這本書的標題，“大偏差技術和應用”，讓我眼前一亮。我猜想，這本書會提供一套嚴謹的數學方法，來量化和分析這些罕見的極端情況，並且通過具體的“應用”案例，來展示這些技術的實際價值。我特彆期待看到書中是如何將理論與實踐相結閤的，是如何從抽象的數學模型過渡到解決實際問題的。第二版的齣現，更是讓我覺得這本書經得起時間的考驗，並且在不斷地更新和完善，一定能為我帶來很多新的啓發和思考。

評分☆☆☆☆☆

有點難理解，不過適閤數學基礎好的

評分☆☆☆☆☆

大偏差技術和應用（第2版）大偏差技術和應用（第2版）

評分☆☆☆☆☆

書本質量不錯

評分☆☆☆☆☆

好書啊，盼著很久瞭終於買到瞭。

評分☆☆☆☆☆

不錯不湊不錯不錯不粗不錯不粗粗布哦

評分☆☆☆☆☆

It is a very good book.

評分☆☆☆☆☆

大偏差技術和應用（第2版）大偏差技術和應用（第2版）

評分☆☆☆☆☆

同學要買的 跨專業根本不懂 不過 同學說很不錯

評分☆☆☆☆☆

好