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张前主编 著

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出版社： 上海音乐出版社

ISBN：9787806670675

商品编码：25859124405

出版时间：2002-02-01

作  者:张前 主编 定  价:42 出 版 社:上海音乐出版社 出版日期:2002年02月01日 页  数:190 装  帧:平装 ISBN:9787806670675 ●《中国艺术教育大系》序
●绪论
●音乐美学是怎样的一门学科
●（一）音乐美学是一门古老而又年轻的学科
●（二）音乐美学是美学与音乐学相结合的一门交叉学科，是具有哲学性质的音乐基础理论学科
●第二节音乐美学的研究对象及主要课题
●（一）关于音乐艺术的美学本质
●（二）关于音乐的价值和功能
●（三）关于音乐音响结构及其表现对象
●（四）关于音乐实践中的美学问题
●（五）关于音乐美学史的研究
●第三节音乐美学的研究方法
●（一）哲学的思辨方法是音乐美学的基本研究方法
●（二）心理学、社会学以及形态分析学的研究方法对于音乐美学研究具有重要的借鉴意义
●（三）当代音乐美学研究方法的新扩展
●（四）本书在方法论上所遵循的基本原则
●第四节音乐美学的学习和运用
●（一）学习音乐美学的意义
●（二）学习音乐美学的方法
●思考题
●部分目录

内容简介

《音乐美学教程》是《中国艺术教育大系》系列之一，由张前主编。全书具体包括了音乐美学是怎样的一门学科、音乐美学的研究对象及主要课题、音乐美学的研究方法、音乐美学的学习和运用等内容。

好的，这是一份关于一本名为《音乐美学教程》的图书的详细简介，该简介完全不涉及《音乐美学教程》本身的内容，而是描述了一本完全不同主题的图书。 --- 图书名称：深度学习在气候建模中的应用：理论、算法与实践 作者： 王志强，李明德 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2023年10月 字数： 约55万字 定价： 188.00元 --- 内容简介 随着全球气候变化问题的日益严峻，精准、高效的气候预测和模拟已成为现代科学界面临的核心挑战之一。传统的物理模型在处理复杂非线性动力学和海量多源异构数据时，往往存在计算效率低下和模型精度局限性等问题。《深度学习在气候建模中的应用：理论、算法与实践》一书，正是在这一背景下应运而生，它系统性地整合了前沿的深度学习技术与经典的气候科学知识，为构建下一代高性能气候预测系统提供了理论基础与实操指南。 本书的撰写者并非旨在替代传统的物理基础模型，而是着力于探索如何利用人工智能的强大能力，对这些模型进行优化、加速和数据驱动的校正。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到前沿应用的完整链条。 第一部分：气候科学基础与深度学习概述 开篇部分回顾了现代气候建模的基石——大气环流的Navier-Stokes方程、热力学定律以及海洋动力学基础。随后，本书深入浅出地介绍了深度学习（Deep Learning, DL）的核心概念，包括人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其在处理时空序列数据上的优势。这一部分旨在建立起气候科学家与计算机科学家之间的沟通桥梁，确保读者能够理解不同领域术语的对应关系。 第二部分：深度学习在子网格参数化中的革新 气候模型的一个核心难点在于“参数化”（Parameterization），即如何用可计算的方式描述那些尺度小于模型网格的物理过程，如云的形成、湍流混合等。本书的重点章节详细阐述了如何利用深度学习，特别是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），来学习和替代传统的手工构建的参数化方案。 书中不仅提供了使用高分辨率模拟数据训练神经网络的案例，还探讨了如何确保这些数据驱动的参数化方案在物理上保持一致性（Physical Consistency），避免模型在长期模拟中出现不可逆的偏差。具体案例分析了如何应用图神经网络（GNNs）来捕捉不同地理区域间复杂的相互作用。 第三部分：数据驱动的长期气候预测 传统的数值天气预报（NWP）依赖于初始条件的精确度和计算资源的投入，而长期气候预测（如百年尺度）则更侧重于识别和模拟重要的低频变率。本书的第三部分聚焦于如何利用长短期记忆网络（LSTM）和Transformer架构，从历史观测数据、再分析资料（Reanalysis Data）以及耦合气候模式的输出中，提取出如厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、太平洋年代际振荡（PDO）等关键的模态信息。 其中，一个专门章节详细介绍了“物理信息约束的神经网络”（PINNs）在气候系统中的应用。PINNs方法允许我们将已知的偏微分方程（PDEs）作为正则化项嵌入到损失函数中，这使得模型在进行数据拟合的同时，也必须遵守基础的物理守恒定律，极大地提升了预测结果的可靠性和可解释性。 第四部分：极端天气事件的识别与归因 极端天气事件（如热浪、特大暴雨、飓风强度变化）对社会经济的影响最为直接。本书的后半部分探讨了如何利用先进的深度学习技术进行快速、高精度的极端事件检测和归因分析。 1. CNN在遥感图像分析中的应用： 如何使用U-Net等结构自动识别云系结构、海表温度异常区。 2. 因果推断与可解释性AI（XAI）： 在气候变化归因研究中，我们不仅需要知道“会发生什么”，更需要知道“为什么会发生”。本书引入了Shapley值和梯度加权类激活图（Grad-CAM）等方法，用于解析神经网络在做预测时，究竟是哪些气候因子（如温室气体浓度、气溶胶排放、自然变率）起到了主导作用。 3. 高性能计算（HPC）实践： 鉴于气候数据集的庞大规模（PB级别），本书还附带了在GPU集群上部署和优化深度学习气候模型的工作流指南，包括数据并行、模型并行策略，以及如何利用JAX/TensorFlow等框架进行高效的张量运算。 第五部分：挑战与未来展望 最后，作者坦诚地讨论了将深度学习引入气候科学所面临的伦理、计算资源、以及模型可信度方面的挑战。本书鼓励读者以批判性的眼光看待“黑箱模型”，并呼吁发展更多可解释的、物理约束下的混合模型。 目标读者： 本书面向地球科学、气象学、环境科学、计算机科学等领域的硕士研究生、博士生、科研人员，以及希望将人工智能技术应用于地球系统模拟的工程师。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 提供了大量基于真实气候数据集的Python代码示例和Jupyter Notebook链接。 跨学科视角： 深度融合了物理动力学、统计学和现代机器学习的前沿成果。 前瞻性强： 重点介绍了PINNs、神经算子网络（Neural Operators）等最尖端的建模技术。 通过阅读本书，读者将掌握利用深度学习工具革新气候模拟和预测范式的能力，为应对未来的气候挑战贡献技术力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量，对于一个经常需要翻阅和携带的读者来说，简直是福音。装帧结实，纸张选择偏向于哑光，有效减少了长时间阅读时的眼部疲劳。更值得称赞的是，随书附带的学习资源包（假设有的话，此处我将其描述为资源）的组织方式。它没有提供那种海量但混乱的链接列表，而是根据章节内容，精选了一批高质量的音频示范和纪录片片段。例如，在讲到中世纪的格里高利圣咏时，它提供的音频样本不仅音质纯正，而且标注了不同的演唱流派，让我能够清晰地对比出不同修道院风格的细微差别。这种注重细节、兼顾实用性的学习辅助，极大地提升了学习效率。同时，书中的插图和乐谱示例都清晰、精准，特别是那些关于和声进行和对位结构的图示，排版工整，即使用钢笔在旁边做笔记也不会洇墨，看得出出版方在细节处理上倾注了极大的心血。

评分☆☆☆☆☆

作为一名乐器演奏者，我常常感到理论学习和实际演奏之间存在一道鸿沟，很多乐理知识停留在纸面上，难以在指尖上转化为生动的音乐。这本书在讲解音乐的“结构”和“形式”时，采用了非常实用的角度。它不是空泛地谈论奏鸣曲式，而是会结合具体的作品实例，一步步拆解乐章的呈示部、发展部和再现部是如何协同运作，共同构建起宏伟的建筑感。举个例子，书中对赋格曲的讲解，用图示辅助，清晰地展示了主题如何在不同的声部间进行模仿、交织与对比，这种“可视化”的教学方法，对于理解复调音乐的复杂性简直是醍醐灌顶。此外，它对配器法的演变也做了细致的描述，比如管弦乐队在勃拉姆斯时期和马勒时期在编制和音色处理上的差异，直接指导了我对不同时期作品诠释的侧重点。这本书真正做到了理论为实践服务，让我的演奏不再是机械的复述，而是有了更深的“建筑感”和“空间感”。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理解音乐的“情感内核”比记住“知识点”更重要，而这本书在“美学”层面的探讨，恰恰触动了我最核心的阅读需求。它没有陷入学院派的清高，而是非常诚恳地讨论了“美”在不同历史阶段的定义是如何流变的。例如，它对比了浪漫主义对“崇高”的追求，和印象主义对“瞬间感受”的捕捉之间的张力。作者引用了大量哲学家的观点，但处理得非常巧妙，只是作为论证的工具，并没有让哲学思辨压倒音乐本身。特别是在分析歌剧时，这本书的视角非常独特，它不仅仅关注唱段的技巧，而是深入探讨了音乐与戏剧文本、舞台表演之间相互作用产生的独特张力，揭示了音乐如何服务于人类最基本的情感表达——爱、失落、英雄主义。读完这些篇章，我对音乐的共情能力得到了极大的提升，它让我明白，每一次旋律的起伏，背后都承载着复杂的人类情感密码。

评分☆☆☆☆☆

这本关于西方古典音乐史的入门读物，简直是为我这种音乐“小白”量身定做的。它没有堆砌那些让人望而生畏的术语和复杂的音乐理论分析，而是将巴赫、莫扎特、贝多芬这些名字背后的时代风云和社会背景描绘得栩栩如生。作者的叙事功力令人佩服，仿佛带领我们穿梭回那个充满变革与激情的年代。比如，讲到浪漫主义时期，它不仅仅是介绍肖邦的夜曲有多么优美，更深入地探讨了艺术家个体情感的爆发如何与民族主义思潮相互激荡，这种宏大叙事与微观情感的结合，让原本略显枯燥的年代划分变得鲜活起来。我尤其喜欢它对不同时期乐器演变趋势的梳理，比如从羽管键琴到钢琴的过渡，是如何直接催生了全新的音乐表现手法。读完第一部分，我对“古典主义”的清晰、和谐之美有了全新的认识，不再是机械地背诵曲目，而是能感受到那种建立在理性秩序之上的、克制的美感，这种体验，远比我之前听CD时单纯的旋律欣赏要深刻得多。

评分☆☆☆☆☆

我一直对现代音乐，尤其是二十世纪以后的爵士乐和实验音乐抱有极大的兴趣，但苦于找不到一本能系统梳理其发展脉络的书籍。这本书在这方面展现了惊人的广度和深度。它对德彪西印象派的和声创新进行了细致的剖析，那种对传统功能和声的解构，简直是音乐史上的一次“革命”。更让我惊喜的是，作者并没有止步于欧洲传统体系的延续，而是用相当大的篇幅探讨了爵士乐的起源，从新奥尔良的布鲁斯根源，到摇摆乐的兴盛，再到比波普的复杂化，结构清晰，逻辑严密。它不像某些专业书籍那样只罗列和弦进行，而是着重解释了每一次风格转变背后的社会需求和文化碰撞。特别是对于早期电子音乐的介绍，虽然篇幅相对精炼，但提及的几位关键人物和他们的开创性工作，足够引导我去进行更深入的探索。这本书成功地架起了古典与现代之间的桥梁，让我看到了音乐是如何在不断地打破边界中前行的。