| 商品基本信息,请以下列介绍为准 | |
| 商品名称: | 图的正交因子分解(英文) 科学与自然 书籍 |
| 作者: | 周思中 |
| 定价: | 38.0 |
| 出版社: | 哈尔滨工业大学出版社 |
| 出版日期: | 2017-12-01 |
| ISBN: | 9787560371368 |
| 印次: | |
| 版次: | 1 |
| 装帧: | 平装-胶订 |
| 开本: | 小16开 |
| 内容简介 | |
| This book mainly discusses the problems with the orthogonal factorizations in graphs,and is divided into five chapters .In Chapter 1,we give the basic terminologies,definitions and notations.In Chapter 2,we study 1-orthogonal factorizations in graphs.In graphs. In Chapter 3,we obtain some results on 2-orthogonal factorizations in graphs.In Chapter 4,we justify some theorems on randomly r-orthogonal factorizations in graphs.In Chapter 5,we investigate the problems with orthogonal factorizations of digraphs and get some results on orthogonal factorizations of digraphs. This book is a useful reference for college students and graduate students. |
| 目录 | |
| Contents 1 Basic Terminology 2 1-Orthogonal Factorizations in Graphs 3 2-Orthogonal Factorizations in Graphs 4 Randomly r-Orthogonal Factorizations in Graphs 5 Orthogonal Factorizations in Digraphs References |
这本书的学术深度令人印象深刻,但更难能可贵的是它所展现出的那种批判性思维。它不像某些著作那样,将某个主流方法奉为圭臬,而是对现有的主流理论进行了相当深入和细致的剖析,指出了其在处理某些“边缘情况”时的局限性。例如,在介绍某一经典矩阵分解方法时,作者并没有回避其在数据稀疏性或低秩近似精度上的固有缺陷,反而花了相当大的篇幅去探讨如何通过引入正则化项或变分推断来“修补”这些不足,甚至对这些“修补方案”本身的代价和适用边界也进行了深入探讨。这种不偏不倚、全面权衡的分析角度,极大地拓宽了读者的视野,不再满足于“知道怎么做”,而是进一步去思考“为什么这样做,以及有没有更好的选择”。这种对知识体系进行自我审视和迭代的能力,恰恰是区分优秀学术著作与普通参考书的关键所在,它培养的不仅仅是技能,更是一种探究真理的严谨学风。
评分从实用性的角度来看,这本书的价值简直是超乎想象的。我手里有很多关于信号处理和模式识别的教材,但它们大多停留在理论推导的层面,真正用于解决实际工程问题的“诀窍”往往需要自己去摸索。这本书的不同之处在于,它似乎预料到了读者在实际操作中会遇到的每一个“坑点”。比如,在讨论特定算法的参数敏感性时,作者不仅给出了理论上的最优区间,还配上了详尽的表格,展示了在不同噪声水平下,选取不同参数对最终结果收敛速度和准确率的实际影响曲线。这种基于经验和大量实验数据支撑的论述,远比纯粹的数学证明来得更有说服力。对于我这种需要将理论快速转化为生产力的人来说,这本书简直就是一本“操作手册”与“理论基石”的完美结合体。我甚至发现,书后面附带的资源链接(虽然我还没去深究)似乎还提供了部分代码示例的索引,这无疑为读者节省了大量重新实现和调试基础框架的时间,大大提高了研究效率。
评分坦白说,这本书的阅读难度确实不低,它要求读者必须具备扎实的线性代数基础和一定的概率论背景知识,初学者可能会在某些章节感到吃力,需要反复研读甚至需要借助其他辅助材料。然而,正是这种对门槛的要求,保证了其内容讨论的深度和前沿性。我注意到,作者在引用文献时表现出了极高的审慎性,所引用的都是该领域内具有里程碑意义的经典论文,并且对这些前沿成果的脉络梳理得井井有条,使得读者可以清晰地追踪到某一概念的演变历史和主要贡献者。这种对知识源头的尊重和清晰的溯源能力,为这本书增添了极强的学术权威性。它不是一本满足于赶时髦的书,它是在为读者构建一个坚实的知识框架,一个能够支撑未来数年在该领域持续深耕的理论高地。对于已经有所基础的研究人员来说,这本书更像是一个高质量的“同行评审”,帮助我们梳理思路,发现自己认知中的盲区和可以深入挖掘的新方向。
评分这本书的装帧设计着实引人注目,封面采用了那种低调而又不失质感的哑光处理,深邃的蓝色调中点缀着一些抽象的几何图形,让人初见之下就心生探究的欲望。内页的纸张选择也相当考究,厚实且不反光,阅读体验非常舒适,即便是长时间盯着复杂的公式和图表看,眼睛也不会感到明显的疲劳。从排版上看,作者和出版社显然下了不少功夫,行距和字号的设置都非常人性化,关键概念和定理的突出显示也恰到好处,使得结构清晰的文本内容更容易被大脑吸收。我尤其欣赏的是那些插图和案例分析部分的呈现方式,它们并非简单的信息堆砌,而是经过精心挑选和优化的视觉辅助工具,很多时候,一个巧妙的图示胜过千言万语的枯燥描述。这本书的物理质感本身就传达了一种严谨和专业的态度,让人在翻阅时就能感受到内容的重量感,这对于一本涉及前沿科学领域的专著来说,无疑是一个巨大的加分项,它不仅仅是一本工具书,更像是一件值得收藏的学术精品,体现了出版方对知识载体的尊重。
评分我花了整整一个周末的时间来沉浸于这本书的某个特定章节——关于高维数据可视化的那一部分,坦白说,最初我对它的期望值并不算特别高,毕竟这个领域的新书层出不穷。然而,作者在处理这些复杂概念时的叙事功力简直是教科书级别的。他没有直接抛出那些令人望而生畏的数学模型,而是巧妙地设置了一个个递进式的“故事线”,从最基础的几何直觉入手,逐步引导读者理解为什么传统方法会失效,以及新的拓扑数据分析工具是如何应运而生的。阅读过程中,我几次停下来,不是因为不理解,而是因为被那种抽丝剥茧的逻辑推导所折服。书中的术语解释严谨而不失生动,常常辅以作者本人在实际研究中遇到的“aha moment”作为佐证,这极大地增强了内容的代入感。这种写作风格,让原本可能只吸引极少数专业人士的内容,变得对跨学科研究者也具有了极强的可读性,它成功地架起了一座连接纯理论与实际应用之间的坚固桥梁,让人感觉自己不是在阅读一份报告,而是在参与一场精彩的智力对话。
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