数据驱动建模及科学计算――复杂系统和大数据处理方法 [Data-Driven Modeling and Scientific Computation: M] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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J.，Nathan，Kutz，[J.，N. ... 著，吕丽刚 译

图书标签:

• 数据驱动
• 建模
• 科学计算
• 复杂系统
• 大数据
• 算法
• 计算方法
• 机器学习
• 模拟
• 优化

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121265969

版次：1

商品编码：12106998

包装：平装

丛书名： 经典译丛?人工智能与智能系统

外文名称：Data-Driven Modeling and Scientific Computation: M

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：472#

编辑推荐

适读人群 ：该书适合作为本科生的参考阅读书籍，也适合作为科学计算分析等相关专业研究生的教材。从事数据计算分析方法、计算与建模等相关工作的研究者也能从中有所获益。
　　

由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。

目前，在每个科学领域，大量的概念，包括来自复杂动态系统的概念，产生了意义丰富的、可深刻理解的数据集。本书最后部分以简单直观的实例展开论述，展示了如何综合运用这三个领域给出各类问题的基本解决方案。

与数据处理和分析算法一样，本书是对通用和特定方程的实际数据解决方法的汇总。重点提供了工程技术、生物科技和物理科学等领域现实问题的数据解决方案。

本书以一种容易理解的方式，充分集成MATLAB及其各种高级程序，为科学计算学科的本科生和研究生介绍了计算和数据技术。

　　

内容简介

　　

由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；第二部分讨论微分方程计算与建模；第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。

作者简介

　　　　J. Nathan Kutz，美国华盛顿大学应用数学系教授，在数据建模和分析方面积累了丰富的实践经验。本书是其科学计算课程的教材，其目的在于为生物和物理工程学的学生提供通用、有效的数据分析方法。

精彩书评

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目录

第一部分 基本计算和可视化
第1章 MATLAB概述
1．1 向量和矩阵
1．2 逻辑、选择和循环
1．3 迭代法：Newton-Raphson方法
1．4 函数调用，输入/输出及调试
1．5 绘图和数据的导入/导出
第2章 线性系统
2．1 直接方法求解Ax=b
2．2 迭代法求解Ax=b
2．3 梯度下降(最速下降)法求解Ax=b
2．4 特征值、特征向量和可解性
2．5 特征值、特征向量应用与人脸识别
2．6 非线性系统
第3章 曲线拟合
3．1 最小二乘拟合法
3．2 多项式拟合和样条插值
3．3 基于MATLAB的数据拟合
第4章 数值微积分
4．1 数值微分
4．2 数值积分
4．3 数值微分和积分计算
第5章 基本优化
5．1 无约束最优化
5．2 无约束最优化(微分方法)
5．3 线性规划
5．4 单纯形法
5．5 遗传算法
第6章 可视化
6．1 定制图形和基本的二维绘图
6．2 高级二维和三维绘图
6．3 电影及动画
第二部分 常微分方程和偏微分方程
第7章 常微分方程初边值问题
7．1 初值问题：欧拉方法、Runge-Kutta方法和Adams方法
7．2 时间步进算法的误差估计
7．3 高级时间步进算法
7．4 边值问题：打靶法
7．5 打靶法的实现和收敛性研究
7．6 边值问题：直接求解与松弛
7．7 使用MATLAB求解边值问题
7．8 线性算子及谱的计算
第8章 有限差分方法
8．1 有限差分离散
8．2 求解线性方程组Ax = b的高级迭代方法
8．3 快速泊松解子：傅里叶变换
8．4 线性方程组求解技术的比较：经验法则
8．5 克服计算困难
第9章 时间和空间步进方式：线性法
9．1 基本时间步进方法
9．2 时间步进方法：显式和隐式方法
9．3 稳定性分析
9．4 比较时间步进方法
9．5 算子分裂技术
9．6 优化计算性能：粗略估计
第10章 谱方法
10．1 快速傅里叶变换和余弦、正弦变换
10．2 切比雪夫多项式和切比雪夫变换
10．3 谱方法的实现
10．4 带滤波的伪谱方法
10．5 边界条件和切比雪夫变换
10．6 实现切比雪夫变换
10．7 计算谱：Floquet-Fourier-Hill方法
第11章 有限元法
11．1 有限元法基础
11．2 有限元离散和边界
11．3 使用MATLAB求解偏微分方程
11．4 MATLAB偏微分方程工具箱
第三部分 数据分析计算方法
第12章 统计方法及其应用
12．1 概率论基本概念
12．2 随机变量和统计概念
12．3 假设检验及其统计意义
第13章 时频分析：傅里叶变换与小波理论
13．1 傅里叶级数及傅里叶变换
13．2 FFT的应用：雷达探测和滤波
13．3 FFT的应用：雷达探测与平均法
13．4 时频分析：窗口傅里叶变换
13．5 时频分析与小波理论
13．6 多分辨率分析与小波基函数
13．7 MATLAB中的谱图及Gábor变换
13．8 MATLAB滤波器设计和小波工具箱
第14章 图像分析处理
14．1 图像分析基本概念
14．2 图像降噪的线性滤波
14．3 散度及图像处理
第15章 线性代数及其奇异值分解
15．1 奇异值分解基础
15．2 广义SVD
15．3 主成分分析(PCA)简介
15．4 主成分分析，对角化及SVD
15．5 主成分及适当正交模型
15．6 稳定PCA模型
第16章 独立成分分析
16．1 独立成分的概念
16．2 图像分离问题
16．3 图像分离及MATLAB应用
第17章 图像识别：基本的机器学习
17．1 识别猫狗
17．2 SVD和线性判别分析
17．3 MATLAB识别猫狗
第18章 压缩感知理论基础
18．1 最小二乘拟合之外的L1范数
18．2 信号重构和规避奈奎斯特
18．3 稀疏采样的数据(图像)重构
第19章 偏微分方程降维
19．1 偏微分方程的模态扩展技术
19．2 PDE动力学的正确(最优)基
19．3 PDE全局范数的分叉结构
19．4 POD方法及其对称性/不变性
19．5 POD中使用稳定PCA
第20章 动态模式分解
20．1 动态模式理论
20．2 动态特性上DMD与POD的比较
20．3 DMD应用
第21章 数据同化方法
21．1 数据同化理论
21．2 数据同化、采样和卡尔曼滤波
21．3 洛伦兹方程的数据同化
第22章 方程自由建模
22．1 多尺度物理学：方程自由方法
22．2 方程自由建模的提升和限制
22．3 方程自由时空动力学特征
第23章 复杂动力学系统：降维合并、压缩感知和机器学习
23．1 复杂系统数据合并方法
23．2 实现一个动力学系统工具库
23．3 圆柱绕流：一个典型案例
第四部分 科 学 应 用
第24章 微分方程
24．1 神经科学和霍奇金-赫胥黎模型
24．2 天体力学和三体问题
24．3 大气运动和洛伦兹方程
24．4 量子力学
24．5 电磁波导
第25章 偏微分方程的应用
25．1 波动方程
25．2 锁模激光
25．3 玻色-爱因斯坦凝聚体
25．4 平流传播和大气动力学
25．5 扩散-反应系统介绍
25．6 螺旋桨上的稳态流
第26章 数据分析应用
26．1 乐谱分析和Gábor函数转换
26．2 通过过滤和扩散进行图像降噪
26．3 振荡量和降维
26．4 音乐风格识别
参考文献
MATLAB命令索引
术语对照表

前言/序言

封底文字

由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。

目前，在每个科学领域，大量的概念，包括来自复杂动态系统的概念，产生了意义丰富的、可深刻理解的数据集。本书最后部分以简单直观的实例展开论述，展示了如何综合运用这三个领域给出各类问题的基本解决方案。

与数据处理和分析算法一样，本书是对通用和特定方程的实际数据解决方法的汇总。重点提供了工程技术、生物科技和物理科学等领域现实问题的数据解决方案。

本书以一种容易理解的方式，充分集成MATLAB及其各种高级程序，为科学计算学科的本科生和研究生介绍了计算和数据技术。

译者序

大数据的飞速发展彻底改变了我们的工作、学习和生活。未来几年，各种数据源仍会持续爆炸式增长，对大数据的研究也进入了快速发展时期。大数据研究的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过处理巨量数据促进其突破性发展。及时掌握国内外相关领域研究成果和应用技术，迫切需要内容全面、权威的教材。本书为合适之选。

本书以作者多年的科学研究和工程实践为基础，对MATLAB软件、数据处理理论和数据分析技术等专业知识进行了较为全面系统的阐述，并就各种专业知识在解决实际科研、工程技术应用方面进行了讲解，提供了一些解决现实工程技术问题必要的软件工具，便于学习研究。

全书共四个部分(26章)。其中第一部分(第1章至第6章)介绍MATLAB语言基础、编程思想和解决基本问题的方法；第二部分(第7章至第11章)介绍了常微分和偏微分方程数值计算方法中高层次的理论，系统地为广大科学计算爱好者们提供了应用程序的基础理论框架；第三部分(第12章至第23章)从独特的视角提供了数据分析方法，即利用数据统计、时频分析、降维运算这三个思想来解决各种复杂问题；第四部分(第24章至第26章)是科学应用部分，其核心思想是运用有限差分、谱方法、有限元方法等数值方法，求解三体问题、量子力学等实际的复杂问题。

本书的翻译、审校工作得到相关领域专家的关心与指导。邵志平教授、孙鹏教授和张少华教授等专家学者均对书稿的翻译做了大量指导工作，提出了宝贵的修改意见。在此，译者表示衷心的感谢。

本书翻译的具体分工如下：吕丽刚翻译了前言、学习指南、术语对照表等内容，并负责全书的统稿和校对；王立华、周宏升和丛培荣翻译了第一部分和第二部分，常广建、赵铭和于晓翻译了第三部分的部分章节；黄红坡、刘永锋和刘丽巧翻译了第三部分的部分章节和第四部分。全书由任鸿审校。

大数据为目前最新研究领域之一，无论在理论研究还是工程技术应用方面，都有很多问题有待进一步探讨解决。加之译者水平有限，翻译时间比较仓促，本书的不当甚至错误之处在所难免，恳请各位专家和广大读者批评指正。

前 言

科学计算普遍存在于物理、生物和工程领域。今天，专业的计算方法对研究分析能力有重要影响。尽管数学家们提供了大量的数据分析教程，但此类教程往往更适合数字专业的人看懂。可视化数据分析技术仍是必不可少的，因为它为数据分析教材与课程提供了基础。可视化数据分析被熟练地应用于实践，并解决实际问题，传统的数学计算方式需要一年的工作才能达到与其相当的水平。

MATLAB已经在科学计算软件领域确立了其主导地位。其内嵌的运算规则使得科学计算从技术细节转换到整体的算法实现和解决方案上。重复繁重的计算任务产生了MATLAB线性代数运算包、快速傅里叶变换函数运算包和有限元(偏微分方程)运算包。这些函数是解决技术问题的关键所在。当然，提供简单的说明是任何函数应用所必需的，作为应用程序的参考材料，可以为用户提供查阅服务。

本书的最终目的是为学生开发一套可信的解决计算问题的工具。特别要提出的是，在本书结束部分，学生应该能够解决椭圆、双曲线或抛物线类型的一维至三维的所有问题，起码他们会有大量关于如何解决问题的知识、信息和参考文献的辅助信息。类似地，就目前的数据分析框架而言，为统计学、时序分析和降维处理(奇异值分析)等以数据处理为核心的问题提供了更便捷的解决途径。

总而言之，本书可以为读者提供一种通过数据驱动建模来解决各种复杂问题的思路。

学 习 指 南

本书分为三个数值方法部分和一个应用部分。实际上，本书各部分针对不同读者设计，不同的用户会关注适合他的部分。本书所有部分均经过本科毕业生和许多学生仔细校对和检查，以便提高整体可读性和实用性；本书的应用部分可以帮助学生解决更广泛的现实问题。就我个人而言，感觉很多其他的MATLAB书籍设计的问题和对关键问题的阐述缺乏真正的实用性和指导性。本书特点详述如下。

本科课程中的科学计算

本书第一部分汇集了目前华盛顿大学一二年级工科和物理专业的学生们最为关注的资料。鉴于在工程项目中使用的是MATLAB语言，我们首先介绍该语言的基本概念和理论思想。其次，介绍利用该语言编译的程序实例，如最小二乘、导数、积分等。最后讲解如何用MATLAB处理较为常见的简单问题，如导入/导出数据等。因此第1章至第6章介绍MATLAB语言基础、基础编程(if和for循环语句)思想和解决基本问题的思路。最后在第6章阐述了微分方程。快速高效地解决微分方程是许多高年级学生在航空航天(三体问题)工程、电子工程等方面的主要课程。因此，本书第一部分适合初学科学计算的读者。

研究生课程中的科学计算

本书还为研究生(或者高年级本科生)提供科学计算方法的基础介绍和高级概述。数学分析在传统研究生课程中，重点通常都集中在数学基础理论与实现方面，而目前许多数据分析课程极少有面向工程、生物和物理专业学生的讲解。本书的第二部分，第7章到第11章为读者介绍了解决微分和偏微分方程计算方法中高层次的理论，系统地为广大科学计算爱好者们提供了应用程序的基础理论框架，其中考虑了有限差分、光谱和有限元等关键问题。第7章是研究生学习的起点。一方面，学生可以根据个人情况跳过这本书的第一部分，从研究生阶段开始学习科学计算。另一方面，本书的第一部分包含了部分研究生的简单工程设计的内容，比如创建影像、导入/导出数据或提供编程架构。因此，本书的第一部分对研究生具有研究参考价值。

研究生课程中数据分析的计算方法

本书第一、二部分提供了一套科学计算的标准化处理流程，用大量简单的实例说明初级和中级数值方法问题的偏微分方程等解决方案。本书第三部分(第12章至第23章)则从更独特的视角提供了数据分析方法。该部分的目的是向研究生(或高年级本科生)介绍迅猛发展的数据分析学科，该学科几乎应用于所有的科学研究领域，发展极为迅速。各学科遇到的大数据问题极大地鼓舞了他们对旧理论的解释及对新理论的设想。这一部分总结了其中有代表性的思想：(1)数据统计；(2)时频分析；(3)降维运算。提供有意义的数据分析方法是当今任何科学领域需要面对的问题。这是一个令人振奋的学科，这一部分也由许多实例组成，这三个思想可用于指导解决各种问题。与第二部分一样，本书第一部分补充了学生的背景知识，是全书总体结构不可或缺的重要部分。

计算方法参考指南

本书除了作为大学科学计算及数据分析的教材外，也可作为参考指南。这本书提供了大量应用实例和一些关键、经典问题的另类解决思路。使应用程序和理论相结合，提供了一个可以更加高效快捷提高自己相关技能的解决方案。在与读者们交流的过程中，我听到最多的就是学生们发现本书有助于完成作业。我认为这是由于他们在使用本书后，既获得了MATLAB的理论知识，又能在实际应用中借鉴本书中的代码，从而降低了使用该语言的门槛。另外，本书也介绍了很多高级MATLAB子例程，对这些子例程的应用，可以使读者们在编程方面少走弯路。

理论联系实际

本书最重要的部分是科学应用部分(第24章至第26章)，该思想的核心是用理论解决实际问题。有时我不得不开发复杂的程序以解决复杂的问题，而教材提供的理论简化了这些复杂的问题，更容易进行问题分析。教材中使用这种方法是可以理解的，因为这就是教学目的。我们最终的目标是培养构建代码的专业人员，他们终究会遇到复杂的问题。所以实际应用问题的选择要足够广泛，教师们也应该有条件选择自己感兴趣的东西。另外，本部分中的每个问题都有精心布置的背景，使得这些问题更好地与实际应用相联系。这些问题的难度依次增加，但这些问题仍然适用于任何读者，无论是低年级本科生、高年级本科生还是研究生都可以从中获益。本部分对于不同层次的读者唯一的区别在于他们可以读到本书的哪一部分。如果初学者想要更深入地了解，也可以读更深层次的部分。另外，本部分还提出很多经典问题，如：三体问题、量子力学等。希望这类问题的提出能让学生和教师们一样感兴趣，故本书可以作为理论联系实际的计算工具。

引言 在日益复杂和数据驱动的现代世界中，理解和模拟自然现象、社会系统乃至工程应用，变得前所未有的重要。本书旨在为读者提供一套强大的工具和方法论，以应对这些挑战。我们不局限于单一学科的视角，而是融合了统计学、计算机科学、数学以及特定领域的专业知识，致力于搭建连接原始数据与深刻洞察的桥梁。本书将引导您探索如何从海量数据中提取有价值的信息，并利用这些信息构建精确、高效的模型，最终实现对复杂系统的预测、控制和优化。 核心内容概述 本书的核心在于“数据驱动”这一理念，强调从实际观测数据中学习系统行为规律，而非仅仅依赖于先验理论假设。我们将深入探讨一系列先进的建模技术，这些技术能够有效地捕捉数据中的非线性关系、时空依赖性以及潜在的随机性。 数据预处理与特征工程： 在模型构建之前，对原始数据的质量和可用性进行评估至关重要。本部分将介绍各种数据清洗、噪声去除、缺失值填补以及特征选择和提取的技术。我们还会讨论如何为不同类型的数据（如时间序列、图像、文本等）设计有效的特征表示，以最大限度地发挥模型的性能。 概率建模与统计推断： 概率模型是描述不确定性的基石。我们将从基础的概率分布和统计推断方法讲起，逐步深入到更复杂的贝叶斯模型、隐马尔可夫模型以及高斯过程等。这些模型能够量化模型的不确定性，并提供对参数和预测的置信度度量。 机器学习算法： 机器学习是数据驱动建模的关键驱动力。本书将涵盖监督学习、无监督学习和强化学习的多种核心算法。在监督学习方面，我们将深入研究线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林以及神经网络（包括深度学习）。在无监督学习方面，我们会探讨聚类、降维（如主成分分析、t-SNE）以及关联规则挖掘。此外，我们还将简要介绍强化学习的基本原理及其在序列决策问题中的应用。 数值计算方法： 科学计算的进步离不开高效的数值算法。本部分将关注用于求解复杂数学方程、优化问题以及执行模拟计算的关键技术。这包括但不限于迭代求解方法、数值积分与微分、蒙特卡洛模拟以及快速傅里叶变换等。我们将强调算法的效率、稳定性和收敛性，以及如何在现代计算架构上有效地实现它们。 仿真与模型验证： 构建模型只是第一步，验证模型的准确性和泛化能力同样重要。我们将讨论各种模型评估指标，如均方误差、准确率、召回率、F1分数等，以及交叉验证、留出法等验证策略。此外，我们还会介绍如何设计仿真实验来测试模型的预测能力和鲁棒性。 面向大数据处理的策略： 随着数据规模的爆炸式增长，传统的单机计算方法已难以应对。本书将探讨适用于大数据集的数据处理和模型训练策略。这包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）的基本概念，以及如何在分布式环境中实现高效的数据存储、查询和模型训练。我们还将介绍流式计算和在线学习技术，以处理不断产生的新数据。 应用领域 本书的内容具有广泛的适用性，可以帮助不同领域的专业人士解决实际问题。以下列举了一些典型的应用场景： 物理与工程： 模拟流体动力学、材料科学、结构分析、天气预报、交通流优化等。 生命科学： 基因组学数据分析、药物发现、疾病传播建模、生态系统模拟等。 金融与经济： 股票市场预测、风险评估、信用评分、宏观经济建模等。 社会科学： 社交网络分析、舆情分析、城市规划、行为经济学研究等。 计算机科学： 推荐系统、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 1. 理解并选择合适的数据驱动建模方法： 能够根据问题的性质、数据的特点以及可用的计算资源，选择最适合的建模技术。 2. 掌握从数据中提取信息和构建模型的能力： 能够进行有效的数据预处理、特征工程，并运用各种统计和机器学习算法构建模型。 3. 熟练运用科学计算方法进行数值模拟和分析： 能够理解和实现高效的数值算法，以解决复杂的计算问题。 4. 评估和验证模型的性能： 能够对模型进行科学的评估，理解其局限性，并进行必要的模型调优。 5. 应对大数据挑战： 了解大数据处理的基本策略和工具，能够处理和分析规模庞大的数据集。 6. 将所学知识应用于实际问题： 能够将数据驱动建模和科学计算的方法应用于各自领域，解决复杂系统和大数据相关的挑战。 本书特色 本书力求理论与实践相结合，不仅深入讲解背后的数学原理和算法逻辑，更强调实际操作和案例分析。书中将包含丰富的代码示例，读者可以跟随指导进行实践，加深理解。我们注重培养读者的批判性思维，鼓励读者在面对复杂问题时，能够独立思考，灵活运用所学知识，找到最优解决方案。 结语 在这个数据无处不在的时代，掌握数据驱动建模和科学计算的能力，已成为一项不可或缺的技能。本书将为您打开通往数据科学和复杂系统分析世界的大门，为您提供强大的工具箱，助您在科研、工程和商业决策中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，就如同一个精心雕琢的谜题，每一个词都充满了引人探索的魅力。“数据驱动建模”，这让我联想到那些能够从海量信息中挖掘出规律，并构建出预测模型的过程，这对我来说一直是个充满挑战但又极其诱人的领域。而“科学计算”，则意味着严谨的数学推导和高效的算法实现，这恰恰是我一直以来所追求的学习方向。再加上“复杂系统”和“大数据处理”这两大时代关键词，我感觉这本书简直就是为我量身定制的。我过去在学习过程中，常常会因为概念的抽象和理论的脱节而感到困惑，尤其是在面对真实世界中那些盘根错节的复杂问题时。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，将这些看似零散的知识点串联起来，并给出一些具体的实践指导。我非常想知道，作者是如何将“数据驱动”的理念贯穿于整个建模过程的？它是否会提供一套完整的流程，从数据采集、预处理，到模型选择、训练、评估，再到最后的部署和优化？我期待这本书能够引领我踏上一段精彩的知识旅程，让我能够真正掌握利用数据和计算来理解和掌控复杂世界的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

这部书的书名，就像一幅精心绘制的蓝图，清晰地描绘出了通往知识高峰的路径。“数据驱动建模”，这本身就是一种强大的力量，它意味着我们不再依赖于主观臆断，而是让数据成为我们思考的基石。“科学计算”，则是我们在这条道路上探索的利器，它让我们能够以严谨和高效的方式处理信息。“复杂系统”和“大数据处理”，则是我一直以来所向往的研究领域，它们代表着现实世界的真实面貌，充满了未知与挑战。我渴望从中学习到如何将这些抽象的概念转化为实际的解决方案，如何利用数据来理解和预测那些看似难以捉摸的现象。我非常期待这本书能够为我提供一个全面的视角，让我能够看到数据、模型、计算、复杂系统和大数据处理之间的内在联系，并学习到如何在实际应用中将它们巧妙地结合起来，从而解决那些具有现实意义的问题，为科学研究和工程实践贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的第一印象是它所涵盖的范围非常广阔，但又显得井井有条。“数据驱动建模”听起来就像是赋予数据生命，让它们自己讲述故事，而“科学计算”则像是赋予我们计算的力量，去解读和操纵这些故事。更重要的是，它将这一切都置于“复杂系统”和“大数据处理”的宏大背景下，这让我看到了其潜在的巨大价值。我一直对那些能够解释和预测自然界、社会现象以及工程领域中复杂行为的科学方法着迷。而大数据无疑为我们提供了前所未有的机会去观察和分析这些系统。我特别想知道，这本书是如何将看似分散的领域巧妙地融合在一起的。它是否会探讨不同类型数据的特点，以及如何选择最合适的模型来捕捉复杂系统的动态？同时，在科学计算方面，它会介绍哪些关键的数值方法和算法？我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解数据科学的魅力，并学会如何运用这些强大的工具去解决那些具有挑战性的实际问题，从而在快速发展的科技领域占据一席之地。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，精准地勾勒出了我内心深处对知识探索的渴望。“数据驱动建模”，这不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，它意味着要学会倾听数据的声音，让数据本身说话，从而揭示隐藏在现象背后的本质。“科学计算”，则是赋予我们解读和运用这些数据声音的强大工具，它关乎严谨的逻辑、精妙的算法和高效的执行。“复杂系统”和“大数据处理”，则是我一直以来所关注的焦点，我深知在这个信息爆炸的时代，理解和驾驭这些领域的重要性。我渴望找到一本能够为我打开这扇大门的著作，它能够系统地、深入地介绍相关理论，并且提供可操作的实践指导。我特别好奇，作者是如何在“数据驱动”的理念下，构建出能够应对“复杂系统”的数学模型，并借助“科学计算”来实现高效的“大数据处理”的。我期待这本书能够让我不再满足于浅尝辄止的了解，而是能够真正地掌握一整套解决问题的能力，成为一名能够应对未来挑战的科技人才。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的书名就足以让我产生浓厚的兴趣。它将“数据驱动建模”这样一个现代的研究方法，与“科学计算”这一传统的但又至关重要的技术工具相结合，并且聚焦于“复杂系统”和“大数据处理”这两个极具前瞻性的领域。这让我看到了一个非常完整的知识体系的雏形。我一直对如何从庞杂无序的数据中提取出有价值的洞见，并以此构建出能够精确描述和预测现实世界复杂现象的模型充满好奇。我相信，这本书一定能够为我提供深刻的理论指导和实用的操作方法。我非常想知道，作者是如何处理“复杂系统”的非线性、多尺度、涌现性等特性的？它会介绍哪些具体的“数据驱动”建模技术，例如深度学习、贝叶斯方法，还是其他新兴的技术？同时，在“科学计算”方面，又会涉及哪些数值算法和优化技术？我期待这本书能够让我武装到牙齿，能够自信地应对未来数据科学领域的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

The title of this book immediately captured my attention due to its powerful combination of concepts. "Data-Driven Modeling" suggests a paradigm shift, moving away from purely theoretical approaches to embracing the empirical evidence contained within vast datasets. This resonates deeply with my own pursuit of understanding how to extract meaningful patterns and build predictive capabilities from raw information. "Scientific Computation" then offers the crucial means to realize these models, promising analytical rigor and algorithmic efficiency, which are indispensable for dealing with modern scientific challenges. The specific focus on "Complex Systems" and "Big Data Processing" further elevates its significance, addressing two of the most formidable frontiers in contemporary research and industry. I am keen to discover how the authors connect these domains, particularly how they propose to conceptualize and manipulate the intricate interdependencies found in complex systems, and what specific computational strategies are advocated for managing and deriving insights from the sheer scale of big data. I anticipate this book will offer a profound and comprehensive exploration, equipping me with the knowledge and skills to navigate and contribute to these dynamic fields.

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到这本书的书名时，我的脑海中立刻闪过无数个与我的研究方向和工作内容相关的场景。我一直对如何从海量的、充满噪声的数据中提炼出有意义的模式和规律，并以此来构建能够描述和预测复杂系统行为的模型深感兴趣。“数据驱动建模”这个词组，本身就蕴含着一种强大的能量，它暗示着一种全新的、以数据为核心的研究范式。“科学计算”则为这种范式提供了坚实的理论和技术支撑。而“复杂系统”和“大数据处理”，更是当前科学研究和工程应用中最具挑战性和前沿性的两大议题。我迫切地想知道，这本书是如何将这些概念融会贯通的。它是否会介绍一些最新的、前沿的建模技术和计算方法？它是否会针对不同类型的复杂系统，提供相应的处理策略和算法？我期待这本书能够为我提供一套系统性的知识体系，让我在面对实际问题时，能够更加游刃有余，能够利用最先进的工具和方法，去解决那些曾经看似遥不可及的难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题本身就给我一种耳目一新的感觉，它不像那些充斥着浮夸词汇的书籍，而是用一种非常实在、专业的方式点明了核心内容：“数据驱动建模”和“科学计算”，并且将其与“复杂系统”和“大数据处理”这两个当下最热门、最具挑战性的领域相结合。这让我意识到，这本书不仅仅是关于理论的探讨，更是一种解决实际问题的框架和方法论。我曾经在工作中遇到过一些棘手的问题，数据量庞大，系统极其复杂，传统的分析方法显得力不从心。我当时就希望能有这样一本能够系统性地指导我如何利用数据来理解和改造这些复杂系统的书籍。看到这本书的题目，我仿佛看到了希望。我非常好奇作者是如何将“数据驱动”与“科学计算”这样两个看似有些技术性的概念，与“复杂系统”这样抽象的领域联系起来的。它是否会提供一些具体的算法和模型，能够帮助我们应对现实世界中那些看似混乱无章的数据和系统？我期待这本书能够为我提供一些切实可用的工具和思路，让我能够将学到的知识转化为解决实际问题的能力，成为一名真正能够驾驭数据、理解复杂系统的专家。

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读到这本书的书名，我 immediately felt a sense of recognition and a surge of excitement. "Data-Driven Modeling" speaks to my desire to unlock the power of information, to let raw facts and figures tell their own story and reveal the underlying mechanisms of the world. "Scientific Computation" further ignites my interest, promising rigorous methods and efficient tools to translate these data narratives into actionable insights. The inclusion of "Complex Systems" and "Big Data Processing" anchors these concepts in the most pressing and fascinating challenges of our time. I've often found myself grappling with the sheer volume and intricate nature of data, wishing for a comprehensive guide that bridges the gap between theoretical concepts and practical application. This book, by its very title, suggests it offers just that. I am particularly eager to understand how it proposes to handle the inherent unpredictability and emergent behaviors within complex systems, and what specific computational techniques are employed to navigate the vast landscape of big data. My hope is that this book will provide me with a robust framework and a toolkit to confidently tackle the intricate problems that lie at the intersection of these fields.

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这部书的封面设计就透着一股严谨而又充满活力的气息，深邃的蓝色背景仿佛象征着无垠的知识海洋，而中央那醒目的金色字体，则像是导航灯塔，指引着读者探索复杂系统和大数据处理的奥秘。我第一时间就被它吸引了，迫不及待地想知道，在这看似简洁的设计背后，究竟隐藏着怎样的智慧结晶。我一直对如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并以此构建出能够精确描述和预测现实世界复杂现象的模型充满好奇。尤其是在当今这个信息爆炸的时代，理解并掌握这些方法，对我个人的学习和未来的职业发展都至关重要。我曾尝试过阅读一些关于统计建模和机器学习的入门书籍，但往往停留在概念层面，缺乏深入的理论支撑和实际操作的指导。当我看到这本书的题目时，我脑海中立刻浮现出许多问题：它会如何解释“数据驱动”这一核心理念？它所提到的“科学计算”又是指哪些具体的计算方法和工具？而“复杂系统”和“大数据处理”这两个关键词，更是让我充满了期待，希望这本书能够为我揭示这些交叉领域的精髓，让我不再感到迷茫。我期待它能提供一套系统性的学习路径，从基础概念到高级应用，循序渐进，让我在数据科学的道路上稳步前进。

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数据驱动建模方面的经典书

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经典书籍，值得购买，回去好好研读。

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没有发票！

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实用，不错，好好好好好好好好好好好！

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没有发票！

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不错，有一定深度的专业书

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挂羊头卖狗肉。冲着数据驱动去的，没看到多少数据驱动。其实就是把一些算法汇总了下，更多的是数学推导。上当受骗了。

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经典书籍，值得购买，回去好好研读。

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