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張前主編 著

圖書標籤:

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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 上海音樂齣版社

ISBN：9787806670675

商品編碼：25859124405

齣版時間：2002-02-01

作  者:張前 主編 定  價:42 齣 版 社:上海音樂齣版社 齣版日期:2002年02月01日 頁  數:190 裝  幀:平裝 ISBN:9787806670675 ●《中國藝術教育大係》序
●緒論
●音樂美學是怎樣的一門學科
●（一）音樂美學是一門古老而又年輕的學科
●（二）音樂美學是美學與音樂學相結閤的一門交叉學科，是具有哲學性質的音樂基礎理論學科
●第二節音樂美學的研究對象及主要課題
●（一）關於音樂藝術的美學本質
●（二）關於音樂的價值和功能
●（三）關於音樂音響結構及其錶現對象
●（四）關於音樂實踐中的美學問題
●（五）關於音樂美學史的研究
●第三節音樂美學的研究方法
●（一）哲學的思辨方法是音樂美學的基本研究方法
●（二）心理學、社會學以及形態分析學的研究方法對於音樂美學研究具有重要的藉鑒意義
●（三）當代音樂美學研究方法的新擴展
●（四）本書在方法論上所遵循的基本原則
●第四節音樂美學的學習和運用
●（一）學習音樂美學的意義
●（二）學習音樂美學的方法
●思考題
●部分目錄

內容簡介

《音樂美學教程》是《中國藝術教育大係》係列之一，由張前主編。全書具體包括瞭音樂美學是怎樣的一門學科、音樂美學的研究對象及主要課題、音樂美學的研究方法、音樂美學的學習和運用等內容。

好的，這是一份關於一本名為《音樂美學教程》的圖書的詳細簡介，該簡介完全不涉及《音樂美學教程》本身的內容，而是描述瞭一本完全不同主題的圖書。 --- 圖書名稱：深度學習在氣候建模中的應用：理論、算法與實踐 作者： 王誌強，李明德 齣版社： 科學技術文獻齣版社 齣版日期： 2023年10月 字數： 約55萬字 定價： 188.00元 --- 內容簡介 隨著全球氣候變化問題的日益嚴峻，精準、高效的氣候預測和模擬已成為現代科學界麵臨的核心挑戰之一。傳統的物理模型在處理復雜非綫性動力學和海量多源異構數據時，往往存在計算效率低下和模型精度局限性等問題。《深度學習在氣候建模中的應用：理論、算法與實踐》一書，正是在這一背景下應運而生，它係統性地整閤瞭前沿的深度學習技術與經典的氣候科學知識，為構建下一代高性能氣候預測係統提供瞭理論基礎與實操指南。 本書的撰寫者並非旨在替代傳統的物理基礎模型，而是著力於探索如何利用人工智能的強大能力，對這些模型進行優化、加速和數據驅動的校正。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的完整鏈條。 第一部分：氣候科學基礎與深度學習概述 開篇部分迴顧瞭現代氣候建模的基石——大氣環流的Navier-Stokes方程、熱力學定律以及海洋動力學基礎。隨後，本書深入淺齣地介紹瞭深度學習（Deep Learning, DL）的核心概念，包括人工神經網絡（ANN）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其在處理時空序列數據上的優勢。這一部分旨在建立起氣候科學傢與計算機科學傢之間的溝通橋梁，確保讀者能夠理解不同領域術語的對應關係。 第二部分：深度學習在子網格參數化中的革新 氣候模型的一個核心難點在於“參數化”（Parameterization），即如何用可計算的方式描述那些尺度小於模型網格的物理過程，如雲的形成、湍流混閤等。本書的重點章節詳細闡述瞭如何利用深度學習，特彆是生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs），來學習和替代傳統的手工構建的參數化方案。 書中不僅提供瞭使用高分辨率模擬數據訓練神經網絡的案例，還探討瞭如何確保這些數據驅動的參數化方案在物理上保持一緻性（Physical Consistency），避免模型在長期模擬中齣現不可逆的偏差。具體案例分析瞭如何應用圖神經網絡（GNNs）來捕捉不同地理區域間復雜的相互作用。 第三部分：數據驅動的長期氣候預測 傳統的數值天氣預報（NWP）依賴於初始條件的精確度和計算資源的投入，而長期氣候預測（如百年尺度）則更側重於識彆和模擬重要的低頻變率。本書的第三部分聚焦於如何利用長短期記憶網絡（LSTM）和Transformer架構，從曆史觀測數據、再分析資料（Reanalysis Data）以及耦閤氣候模式的輸齣中，提取齣如厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）、太平洋年代際振蕩（PDO）等關鍵的模態信息。 其中，一個專門章節詳細介紹瞭“物理信息約束的神經網絡”（PINNs）在氣候係統中的應用。PINNs方法允許我們將已知的偏微分方程（PDEs）作為正則化項嵌入到損失函數中，這使得模型在進行數據擬閤的同時，也必須遵守基礎的物理守恒定律，極大地提升瞭預測結果的可靠性和可解釋性。 第四部分：極端天氣事件的識彆與歸因 極端天氣事件（如熱浪、特大暴雨、颶風強度變化）對社會經濟的影響最為直接。本書的後半部分探討瞭如何利用先進的深度學習技術進行快速、高精度的極端事件檢測和歸因分析。 1. CNN在遙感圖像分析中的應用： 如何使用U-Net等結構自動識彆雲係結構、海錶溫度異常區。 2. 因果推斷與可解釋性AI（XAI）： 在氣候變化歸因研究中，我們不僅需要知道“會發生什麼”，更需要知道“為什麼會發生”。本書引入瞭Shapley值和梯度加權類激活圖（Grad-CAM）等方法，用於解析神經網絡在做預測時，究竟是哪些氣候因子（如溫室氣體濃度、氣溶膠排放、自然變率）起到瞭主導作用。 3. 高性能計算（HPC）實踐： 鑒於氣候數據集的龐大規模（PB級彆），本書還附帶瞭在GPU集群上部署和優化深度學習氣候模型的工作流指南，包括數據並行、模型並行策略，以及如何利用JAX/TensorFlow等框架進行高效的張量運算。 第五部分：挑戰與未來展望 最後，作者坦誠地討論瞭將深度學習引入氣候科學所麵臨的倫理、計算資源、以及模型可信度方麵的挑戰。本書鼓勵讀者以批判性的眼光看待“黑箱模型”，並呼籲發展更多可解釋的、物理約束下的混閤模型。 目標讀者： 本書麵嚮地球科學、氣象學、環境科學、計算機科學等領域的碩士研究生、博士生、科研人員，以及希望將人工智能技術應用於地球係統模擬的工程師。 本書特色： 理論與實踐緊密結閤： 提供瞭大量基於真實氣候數據集的Python代碼示例和Jupyter Notebook鏈接。 跨學科視角： 深度融閤瞭物理動力學、統計學和現代機器學習的前沿成果。 前瞻性強： 重點介紹瞭PINNs、神經算子網絡（Neural Operators）等最尖端的建模技術。 通過閱讀本書，讀者將掌握利用深度學習工具革新氣候模擬和預測範式的能力，為應對未來的氣候挑戰貢獻技術力量。

評分☆☆☆☆☆

這本關於西方古典音樂史的入門讀物，簡直是為我這種音樂“小白”量身定做的。它沒有堆砌那些讓人望而生畏的術語和復雜的音樂理論分析，而是將巴赫、莫紮特、貝多芬這些名字背後的時代風雲和社會背景描繪得栩栩如生。作者的敘事功力令人佩服，仿佛帶領我們穿梭迴那個充滿變革與激情的年代。比如，講到浪漫主義時期，它不僅僅是介紹肖邦的夜麯有多麼優美，更深入地探討瞭藝術傢個體情感的爆發如何與民族主義思潮相互激蕩，這種宏大敘事與微觀情感的結閤，讓原本略顯枯燥的年代劃分變得鮮活起來。我尤其喜歡它對不同時期樂器演變趨勢的梳理，比如從羽管鍵琴到鋼琴的過渡，是如何直接催生瞭全新的音樂錶現手法。讀完第一部分，我對“古典主義”的清晰、和諧之美有瞭全新的認識，不再是機械地背誦麯目，而是能感受到那種建立在理性秩序之上的、剋製的美感，這種體驗，遠比我之前聽CD時單純的鏇律欣賞要深刻得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量，對於一個經常需要翻閱和攜帶的讀者來說，簡直是福音。裝幀結實，紙張選擇偏嚮於啞光，有效減少瞭長時間閱讀時的眼部疲勞。更值得稱贊的是，隨書附帶的學習資源包（假設有的話，此處我將其描述為資源）的組織方式。它沒有提供那種海量但混亂的鏈接列錶，而是根據章節內容，精選瞭一批高質量的音頻示範和紀錄片片段。例如，在講到中世紀的格裏高利聖詠時，它提供的音頻樣本不僅音質純正，而且標注瞭不同的演唱流派，讓我能夠清晰地對比齣不同修道院風格的細微差彆。這種注重細節、兼顧實用性的學習輔助，極大地提升瞭學習效率。同時，書中的插圖和樂譜示例都清晰、精準，特彆是那些關於和聲進行和對位結構的圖示，排版工整，即使用鋼筆在旁邊做筆記也不會洇墨，看得齣齣版方在細節處理上傾注瞭極大的心血。

評分☆☆☆☆☆

我一直對現代音樂，尤其是二十世紀以後的爵士樂和實驗音樂抱有極大的興趣，但苦於找不到一本能係統梳理其發展脈絡的書籍。這本書在這方麵展現瞭驚人的廣度和深度。它對德彪西印象派的和聲創新進行瞭細緻的剖析，那種對傳統功能和聲的解構，簡直是音樂史上的一次“革命”。更讓我驚喜的是，作者並沒有止步於歐洲傳統體係的延續，而是用相當大的篇幅探討瞭爵士樂的起源，從新奧爾良的布魯斯根源，到搖擺樂的興盛，再到比波普的復雜化，結構清晰，邏輯嚴密。它不像某些專業書籍那樣隻羅列和弦進行，而是著重解釋瞭每一次風格轉變背後的社會需求和文化碰撞。特彆是對於早期電子音樂的介紹，雖然篇幅相對精煉，但提及的幾位關鍵人物和他們的開創性工作，足夠引導我去進行更深入的探索。這本書成功地架起瞭古典與現代之間的橋梁，讓我看到瞭音樂是如何在不斷地打破邊界中前行的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名樂器演奏者，我常常感到理論學習和實際演奏之間存在一道鴻溝，很多樂理知識停留在紙麵上，難以在指尖上轉化為生動的音樂。這本書在講解音樂的“結構”和“形式”時，采用瞭非常實用的角度。它不是空泛地談論奏鳴麯式，而是會結閤具體的作品實例，一步步拆解樂章的呈示部、發展部和再現部是如何協同運作，共同構建起宏偉的建築感。舉個例子，書中對賦格麯的講解，用圖示輔助，清晰地展示瞭主題如何在不同的聲部間進行模仿、交織與對比，這種“可視化”的教學方法，對於理解復調音樂的復雜性簡直是醍醐灌頂。此外，它對配器法的演變也做瞭細緻的描述，比如管弦樂隊在勃拉姆斯時期和馬勒時期在編製和音色處理上的差異，直接指導瞭我對不同時期作品詮釋的側重點。這本書真正做到瞭理論為實踐服務，讓我的演奏不再是機械的復述，而是有瞭更深的“建築感”和“空間感”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理解音樂的“情感內核”比記住“知識點”更重要，而這本書在“美學”層麵的探討，恰恰觸動瞭我最核心的閱讀需求。它沒有陷入學院派的清高，而是非常誠懇地討論瞭“美”在不同曆史階段的定義是如何流變的。例如，它對比瞭浪漫主義對“崇高”的追求，和印象主義對“瞬間感受”的捕捉之間的張力。作者引用瞭大量哲學傢的觀點，但處理得非常巧妙，隻是作為論證的工具，並沒有讓哲學思辨壓倒音樂本身。特彆是在分析歌劇時，這本書的視角非常獨特，它不僅僅關注唱段的技巧，而是深入探討瞭音樂與戲劇文本、舞颱錶演之間相互作用産生的獨特張力，揭示瞭音樂如何服務於人類最基本的情感錶達——愛、失落、英雄主義。讀完這些篇章，我對音樂的共情能力得到瞭極大的提升，它讓我明白，每一次鏇律的起伏，背後都承載著復雜的人類情感密碼。