隨機生態種群模型及流行病模型動力學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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祖力，張鞦梅，曹忠威 著

圖書標籤:

• 種群動力學
• 生態模型
• 流行病模型
• 隨機過程
• 數學建模
• 非綫性動力係統
• 生物數學
• 生態學
• 動力係統
• 模型分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030542274

版次：31

商品編碼：12313633

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-03-01

頁數：184

正文語種：中文

內容簡介

本書在藉鑒現有的數學方法和分析工具的基礎上，緻力於研究隨機種群模型及生態流行病模型動力學行為。書中著重探討瞭具有功能性反應的隨機生態流行病模型的漸近穩定性，為隨機捕食-食餌模型以及恒化器模型建立競爭排斥原理的判斷依據。研究隨機非自治Lotka-Volterra模型和汙染環境下的非自治競爭模型、互惠模型和捕食-食餌模型周期解的存在性。探討Markov過程和環境噪聲共同乾擾下捕食-食餌模型平穩分布的存在性。這些結果進一步深化瞭人們對生物發展規律的認識，同時也是數學和生態學領域裏的一項嶄新的基礎性工作。

好的，這是一本涵蓋瞭不同主題的圖書簡介，不涉及“隨機生態種群模型及流行病模型動力學”這一特定內容。 --- 圖書名稱： 現代復雜係統理論與應用：從基礎數學到前沿工程實踐 圖書簡介 本書全麵、深入地探討瞭現代復雜係統的理論框架、分析方法及其在多個關鍵領域的實際應用。全書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從基礎數學工具到前沿交叉學科應用的前沿視角，旨在為讀者提供一個理解和駕馭復雜係統的整體認知體係。 第一部分：復雜係統理論基石與數學工具 本部分聚焦於復雜係統研究的基礎支撐。我們首先迴顧瞭非綫性動力學和混沌理論的最新進展，詳細闡述瞭分岔分析、相空間重構以及李雅普諾夫指數等核心概念，為理解係統行為的突變和不可預測性奠定基礎。 隨後，本書深入探討瞭網絡科學的數學基礎。我們不僅介紹瞭圖論的基本概念，如度分布、聚類係數和特徵路徑長度，更側重於復雜網絡拓撲結構（如小世界網絡、無標度網絡）的生成模型及其對係統功能的影響。特彆地，本書引入瞭基於張量代數的更高階網絡分析方法，以捕捉多方相互作用係統的結構特徵。 在概率論與統計物理方麵，我們詳細介紹瞭馬爾可夫鏈、隨機過程（如布朗運動、泊鬆過程）在建模係統演化中的應用。重點講解瞭濛特卡洛方法、重要性抽樣等計算技術，以及它們在處理高維積分和係統模擬中的有效性。 第二部分：信息論與計算智能 本部分關注信息如何在復雜係統中流動、處理和湧現。信息熵、互信息和條件熵被用作量化係統不確定性和信息傳遞效率的關鍵工具。本書探討瞭如何利用這些度量來識彆係統中的關鍵節點和瓶頸環節。 緊接著，我們轉嚮計算智能在復雜係統分析中的作用。機器學習方法被係統地介紹，包括深度學習（捲積網絡、循環網絡）在處理高維時序數據和模式識彆中的應用。我們特彆關注自組織映射（SOM）和支持嚮量機（SVM）在分類和降維上的優勢，以及如何將這些工具應用於大型數據集的分析。 強化學習作為一種決策製定範式，被置於處理動態、不確定環境的復雜控製問題中進行探討。從Q學習到策略梯度方法，本書提供瞭算法的詳細推導和在資源分配優化中的案例分析。 第三部分：跨學科應用：從工程控製到社會經濟模擬 第三部分是本書的核心應用篇章，展示瞭理論與方法的結閤。 在智能控製與優化領域，我們探討瞭分布式控製係統、多智能體係統（MAS）的協調機製設計。本書詳細分析瞭基於一緻性算法的傳感器網絡協同，以及如何利用模糊邏輯和神經動力學方法來設計魯棒的自適應控製器，以應對環境擾動和參數不確定性。 材料科學與凝聚態物理中的復雜現象，如相變、自組裝過程，被置於統計力學的框架下進行考察。我們討論瞭如何利用格林函數方法和密度泛函理論（DFT）來預測新材料的宏觀性質。 在金融經濟係統的建模方麵，本書采用瞭基於主體（Agent-Based Modeling, ABM）的方法來模擬市場行為。我們構建瞭具有異質性偏好的交易主體模型，並分析瞭係統性風險在金融網絡中的傳播路徑。此外，本書還引入瞭復雜性經濟學中的“技術前沿”概念，探討瞭創新擴散過程的動力學特徵。 第四部分：前沿挑戰與未來展望 最後一部分展望瞭復雜係統研究的前沿方嚮。我們深入討論瞭因果推斷在復雜係統中的重要性，超越瞭傳統的相關性分析，強調瞭結構因果模型（SCM）在揭示係統內在機製上的潛力。 此外，本書還探討瞭復雜性科學與人工智能的融閤，特彆是可解釋性人工智能（XAI）在理解黑箱模型決策過程中的角色。我們提齣瞭對自適應、演化算法的需求，以應對環境的動態變化。 本書不僅提供瞭豐富的理論框架和成熟的分析工具，更強調瞭跨學科思維的重要性。它適閤於物理學、數學、計算機科學、工程學以及社會科學領域的高年級本科生、研究生及科研工作者作為深入學習的參考教材。通過閱讀本書，讀者將能夠建立起一套係統性的思維工具，用於識彆、分析和解決現實世界中齣現的各類復雜問題。 ---

評分☆☆☆☆☆

作為一名非專業讀者，我對科學文獻的閱讀往往抱著一種“希望被啓發，但不希望被嚇倒”的態度。這本書的書名《隨機生態種群模型及流行病模型動力學》聽起來確實帶著一絲專業研究的嚴謹，但“動力學”這個詞又暗示瞭事物的發展變化過程，這讓我覺得它有可能以一種循序漸進的方式來引導讀者。我之所以對這個主題感興趣，是因為我常常在新聞中看到關於物種滅絕危機，或者突發性傳染病的信息，而這些往往都伴隨著“不確定性”和“難以預測”的討論。如果這本書能夠解釋，在這些看似難以捉摸的現象背後，是否有一些基本的數學模型可以幫助我們理解其演變規律，哪怕隻是一個初步的框架，對我來說也是非常有價值的。我尤其希望書中能夠提供一些直觀的例子，比如圖錶、模擬場景，來幫助我理解那些抽象的數學概念。如果這本書能夠讓我對生態係統的脆弱性和韌性，以及疾病傳播的潛在風險有一個更清晰的認識，那麼它的價值就遠遠超齣瞭我的預期。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對復雜係統及其行為規律充滿好奇的愛好者，尤其是在科學領域。這本書的書名，特彆是“隨機”和“動力學”這兩個詞，瞬間就抓住瞭我的注意力。我一直認為，世界並非完全可預測，隨機性是普遍存在的，它在微觀粒子層麵如此，在宏觀的生態係統和疾病傳播層麵也同樣如此。我曾閱讀過一些關於混沌理論和非綫性動力學的科普讀物，它們讓我對係統演化的不確定性有瞭初步的認識。而這本書似乎將這種不確定性直接應用到瞭生物學和醫學的兩個核心領域。我特彆想知道，作者是如何將抽象的數學模型與真實的生態種群的繁衍、競爭，以及流行病的蔓延聯係起來的。書中是否會探討不同類型的隨機過程，比如泊鬆過程、布朗運動等，在生態和流行病模型中的具體應用？我腦海中浮現齣許多畫麵：一個看似平靜的湖泊，微生物的隨機遊走如何影響藻類的生長；又或者一個人口密集的小鎮，微小的個體接觸隨機性如何導緻一場流感的指數級傳播。我渴望通過這本書，能夠看到這些復雜動態背後嚴謹的數學邏輯，並從中獲得更深刻的洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我，那種深邃的藍色和蜿蜒的綠色綫條，隱約勾勒齣生命的脈絡和自然界的無序之美。我一直對自然界中的隨機性及其對生命係統的影響感到著迷，總覺得生命並非全然是命中注定，而是充滿瞭各種偶然和變數。這本書的書名《隨機生態種群模型及流行病模型動力學》精準地觸碰到瞭我內心深處的求知欲。雖然我對其中具體的數學公式和模型推導可能還需要一些時間去消化，但我堅信，這本書定能為我打開一扇理解生態係統和疾病傳播新視角的窗戶。我非常期待能夠通過這本書，深入探究那些隱藏在看似混亂現象背後的數學規律，瞭解隨機因素是如何塑造種群的興衰，以及它們如何在疾病的傳播過程中扮演關鍵角色。也許，我能從中找到解答一些關於自然界和人類健康問題的靈感，比如為什麼有些物種能頑強生存，而另一些卻瀕臨滅絕，又或者為什麼某些傳染病會突然爆發，又為何某些地區能夠相對安全。這本書對我來說，不僅是一次學術上的探索，更是一次對生命奧秘的追尋。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對生物多樣性和公共衛生議題保持高度關注的普通讀者。近些年來，無論是氣候變化導緻的生態失衡，還是全球性疫情的爆發，都讓我深刻體會到生命係統所麵臨的復雜性和不確定性。而這本書的書名《隨機生態種群模型及流行病模型動力學》，正是我當下最想深入瞭解的主題。我常常思考，我們所見的物種數量的增減，動物遷徙的路綫，甚至人類社會的健康狀況，是否都受到某種程度的隨機因素的影響？這本書是否會從數學建模的角度，為我們揭示這些現象背後的邏輯？我希望能夠瞭解到，如何通過構建模型來模擬和預測種群的動態變化，以及疾病的傳播模式。我期待書中能夠涵蓋關於環境噪聲、個體差異等隨機因素如何作用於生態係統和疾病傳播的討論。對於我來說，理解這些動力學規律，不僅有助於我們更好地保護自然生態，也能為公共衛生決策提供科學依據，從而更好地應對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，生命科學領域中那些最深刻的洞察，往往隱藏在對復雜係統背後簡潔而普適的數學原理的理解之中。這本書的書名《隨機生態種群模型及流行病模型動力學》正是我長期以來一直想要探索的領域。從宏觀的種群數量波動，到微觀的基因突變，再到疾病的傳播網絡，似乎都充斥著隨機性的影響。我希望這本書能夠詳細介紹構建這些模型所采用的數學工具和方法，例如微分方程、概率論、統計學等，並深入剖析它們如何在生態和流行病學研究中發揮作用。我特彆好奇，作者是否會討論不同隨機擾動對種群穩定性産生的影響，例如環境變化、資源波動等等，以及這些隨機因素如何改變疾病傳播的軌跡，比如“超級傳播者”現象的齣現，或者疫苗接種策略的有效性評估。這本書對我而言，不僅僅是一本學術著作，更是一把鑰匙，它能夠幫助我解鎖理解自然界和人類社會中普遍存在的隨機現象的密碼，從而更深刻地認識生命係統的演化規律。