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出版社： Wiley-Iste

ISBN：9781848217485

商品编码：1503027052

页数：496

  详情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 书号:9781848217485

Author 作者:Pinoli, Jean-Charles

出版社:Wiley-Iste

Publication Date 出版日期:2014-08-11

Shipping Weight Language 语种:ENG

pages 页数:496

  Book Contents 内容简介

    Image processing and image analysis are typically important fields in information science and technology. By "image processing," we generally understand all kinds of operation performed on images (or sequences of images) in order to increase their quality, restore their original content, emphasize some particular aspect of the information or optimize their transmission, or to perform radiometric and/or spatial analysis. By "image analysis" we understand, however, all kinds of operation performed on images (or sequences of images) in order to extract qualitative or quantitative data, perform measurements and apply statistical analysis. Whereas there are nowadays many books dealing with image processing, only a small number deal with image analysis. The methods and techniques involved in these fields of course have a wide range of applications in our daily world: industrial vision, material imaging, medical imaging, biological imaging, multimedia applications, satellite imaging, quality control, traffic control, and so on

现代社会中的复杂系统与决策科学：理论、模型与应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨现代社会中日益凸显的复杂系统现象及其背后的决策科学原理。我们聚焦于那些由大量相互作用的个体或元素构成的系统，它们表现出涌现性、非线性和适应性等特征，是理解从生态网络到金融市场，再到智慧城市运行的关键。 第一部分：复杂系统的基础理论与数学工具 本部分首先建立理解复杂系统的理论框架。我们将从经典的动力系统理论出发，过渡到更具现代性的非线性动力学和混沌理论。 第一章：系统思维的回归与涌现现象 复杂系统并非简单元素集合的线性叠加。本章首先梳理了从牛顿力学到系统论的思维演变，强调“整体大于部分之和”的哲学基础。我们深入探讨涌现性（Emergence）的机制，解释宏观模式如何从微观互动中自发产生，例如蚁群觅食路径的优化，或股票市场中的羊群效应。我们将引入信息论中的复杂性度量，如Kolmogorov复杂度和有效信息，用以量化系统的不可预测性和组织程度。 第二章：网络科学：结构、动力学与鲁棒性 网络是复杂系统最直观的表征。本章详细阐述了现代网络科学的核心概念。我们首先区分不同的网络模型：从随机图（Erdős-Rényi）到无标度网络（Barabási-Albert模型），重点分析度分布（Degree Distribution）和社团结构（Community Structure）对系统功能的影响。随后，我们将讨论网络上的动力学过程，如疾病传播模型（SIR模型在网络上的推广）和信息扩散模型。最后，深入探究网络的鲁棒性（Robustness）和脆弱性（Vulnerability），分析面对随机故障和蓄意攻击时，不同拓扑结构的系统表现出的差异。 第三章：概率论、随机过程与统计物理的借鉴 复杂系统的许多关键特征本质上是随机的。本章回顾了理解不确定性的必要数学工具。我们着重讲解马尔可夫链（Markov Chains）及其在系统状态演化中的应用，特别是稳态分布的计算。接着，我们将探讨随机游走模型，它不仅是金融时间序列分析的基础，也是理解粒子在复杂介质中运动的核心。统计物理学中的相变理论（Phase Transition）为理解系统从有序到无序的关键转折点提供了强大的分析框架，我们将探讨如何在社会和经济系统中识别和建模这些临界点。 --- 第二部分：决策科学与理性选择的局限 如果说第一部分构建了系统的“骨架”，那么第二部分则专注于骨架中“行动者”的行为模式及其集体后果。 第四章：行为经济学：超越标准理性模型 传统的经济学假设决策者是完全理性的“经济人”。本章挑战这一假设，系统性地介绍行为经济学（Behavioral Economics）的核心发现。我们详细分析前景理论（Prospect Theory）中对损失厌恶和参考点依赖的描述，以及启发式（Heuristics）和认知偏差（Cognitive Biases）如何系统性地影响个体和群体的决策质量。我们将探讨“禀赋效应”、“锚定效应”和“确认偏误”在政策制定和市场预测中的实际表现。 第五章：博弈论的深化：多主体互动与纳什均衡的局限 博弈论是分析策略互动的核心工具。本章超越了最简单的囚徒困境，深入探讨重复博弈（Repeated Games）中合作的产生机制，引入有限理性和动态博弈的概念。我们讨论了演化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT），它将自然选择的原理应用于策略选择，解释了稳定策略（Evolutionarily Stable Strategy, ESS）的形成，这对于理解生物进化和社会规范的形成至关重要。 第六章：社会选择理论与集体决策的悖论 当个体偏好需要汇聚成集体决策时，问题变得异常复杂。本章探讨社会选择理论（Social Choice Theory），从Arrow的不可能定理（Impossibility Theorem）出发，揭示了在满足基本公平要求下，设计一个完美的投票规则所面临的根本性障碍。我们分析了各种不同的聚合机制，如Borda计数法、Condorcet判别法及其在现实政治选举和资源分配中的优缺点。 --- 第三部分：复杂系统的建模与实际应用 本部分将理论工具应用于解决现实世界中的关键问题，强调从数据驱动到模型驱动的转化。 第七章：基于主体的建模（ABM）：模拟复杂系统的强大引擎 基于主体的模型（Agent-Based Modeling, ABM）是研究复杂系统的核心方法论之一。本章详细介绍ABM的构建流程，包括定义主体（Agent）的行为规则、环境交互机制以及宏观观测指标的设定。我们将通过具体的案例，如交通流模拟、供应链中断预测以及社会隔离模式的演变，展示ABM如何捕捉传统微分方程模型难以处理的异质性、空间依赖性和非线性反馈回路。 第八章：金融市场的非线性动力学与风险管理 金融市场被视为一个典型的复杂适应系统。本章利用前述的数学工具，分析金融时间序列中的长程相关性（Long-Range Dependence）和波动率聚集（Volatility Clustering）现象，这些都不是标准布朗运动可以解释的。我们介绍基于网络理论的系统性风险测量方法，例如通过分析银行间信贷网络的连接性来预测金融危机中风险的传染路径，以及应用极端值理论来更准确地估计“尾部风险”。 第九章：智慧城市与基础设施的优化 现代城市是人类创造的最宏大的复杂系统。本章关注如何应用网络科学和动力系统理论来优化城市运行。我们探讨智能电网中的负载平衡问题，如何利用分布式传感数据和动态规划来应对可再生能源的波动性。在交通管理方面，我们将分析如何利用实时数据流，通过预测性调度来缓解拥堵，并将基础设施的故障传播模型与城市韧性（Resilience）指标相结合，指导应急预案的制定。 总结与展望 本书的最终目标是提供一套跨学科的分析框架，帮助读者识别、建模和干预那些由无数相互作用构成的系统。我们强调，在面对气候变化、流行病或全球经济波动等超级复杂挑战时，单一学科的视角已然不足，唯有整合系统思维、行为洞察和先进的计算工具，我们才能更好地驾驭我们所处的这个动态、非线性和不可预测的世界。未来的研究方向将聚焦于可解释性AI与复杂系统模型的深度融合，以及如何设计更具适应性的社会治理结构。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度是令人印象深刻的，它绝不是那种浅尝辄止的入门读物。我尤其欣赏作者在处理基础概念时的那种近乎苛刻的严谨性。书中对某些基础假设的追溯和论证，展现了作者深厚的学术功底。比如，在讨论数域的构造时，作者没有选择最常见的皮亚诺公理体系的简化路径，而是选择了更具理论完整性的方法进行阐述，这对于希望深入理解现代数学结构的人来说，提供了极大的价值。不过，也正因为这种深度，我必须承认，阅读过程需要极大的耐心和专注力。有些章节我不得不反复阅读好几遍，甚至需要借助其他辅助材料来打通思维的壁垒。这更像是一场马拉松，而不是短跑冲刺，但每一次攻克一个难点，那种成就感是无与伦比的。它迫使你真正停下来思考，去审视你以为已经了然于胸的那些“常识”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量也值得一提，虽然内容是严肃的学术主题，但出版社的处理相当精良。字体选择清晰易读，公式的间距和对齐都非常专业，这在阅读大量数学符号时至关重要，能有效减轻视觉疲劳。更重要的是，作者在关键的定理和定义旁边，总会附带一些历史背景或哲学思考的小注脚，这些“花边”信息虽然不是证明的核心，却极大地丰富了阅读体验，让冰冷的公式仿佛有了温度和故事感。我特别喜欢那些小注脚中对某些数学家早期思想挣扎的描述，这让人感觉自己不是在和一堆符号对话，而是在和历史上的伟大头脑进行一场跨越时空的交流。这种设计上的用心，使得长时间的深入阅读变得更加愉快和人性化。

评分☆☆☆☆☆

如果非要挑出一点建设性的意见，那就是对于完全没有数学背景的读者来说，这本书的“预订”门槛可能设置得稍微高了一点。虽然如前所述，作者努力让内容易于理解，但其内在对逻辑推理能力的依赖性是无法完全消除的。我建议初次接触此类主题的读者，最好能同步参考一些更偏向“科普”层面的辅助读物，先建立起对数学思维方式的基本感知，然后再来攻读这本书。这本书的价值在于其深度和完备性，它旨在提供一个坚实的地基，而不是仅仅搭建一个漂亮的屋顶。因此，它更像是一部工具书和参考书的结合体，适合那些已经具备一定数学素养，并渴望将自己的知识体系“系统化”、“结构化”的读者。它是一次对自身思维精度的严格检验，也是一次对数学世界美感的深刻洗礼。

评分☆☆☆☆☆

我给这本书的评价是——“视野的拓展器”。我过去接触到的数学书籍，大多集中在某个特定应用领域，比如微积分或者线性代数在工程中的应用。而这本书则像是带我走到了一个制高点，让我看到了这些分支学科背后共同的“骨架”。作者似乎在努力地向读者证明，无论你研究的是哪个方向，最终都会汇聚到那几个核心的逻辑基石上。这种宏观的视角在阅读过程中不断被强化。例如，作者在讲解公理化方法时，那种对不同数学体系之间联系与区别的梳理，让我对数学的整体面貌有了全新的认识。这本书的好处在于，它不仅告诉你如何解决问题，更重要的是，它教会你如何“构建”一个问题域。对于有志于从事理论研究的同仁来说，这本书提供了一个绝佳的思维范本，它教你如何用最少的假设，构建出最广阔的数学世界。

评分☆☆☆☆☆

这本关于数学基础的书，我是在一个偶然的机会下接触到的，一开始我对“Mathematical Foundations”这样的标题感到有些畏惧，因为它听起来非常学术和枯燥。然而，当我真正翻开它的时候，我发现作者的叙述方式异常清晰和流畅。书中对一些核心概念的讲解，比如集合论的构建，逻辑推理的严谨性，都处理得非常到位，没有那种硬生生的术语堆砌感。特别是关于抽象代数和拓扑学的一些基础论述，作者似乎有一种天赋，能将那些晦涩难懂的概念用非常直观的方式表达出来，甚至配有一些巧妙的图示来辅助理解。对于我这样，虽然对数学有兴趣，但基础不扎实的读者来说，这本书简直是打开了一扇门，让我不再觉得那些高等数学的概念是遥不可及的空中楼阁。它不仅仅是罗列公式和定理，更是在构建一个完整的思维框架，让你理解“为什么”是这样，而不是仅仅停留在“是什么”。我感觉自己不再是死记硬背，而是真正开始理解数学语言的内在美和一致性。