| 商品基本信息,請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱: | 圖的正交因子分解(英文) 科學與自然 書籍 |
| 作者: | 周思中 |
| 定價: | 38.0 |
| 齣版社: | 哈爾濱工業大學齣版社 |
| 齣版日期: | 2017-12-01 |
| ISBN: | 9787560371368 |
| 印次: | |
| 版次: | 1 |
| 裝幀: | 平裝-膠訂 |
| 開本: | 小16開 |
| 內容簡介 | |
| 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. |
| 目錄 | |
| 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 |
這本書的學術深度令人印象深刻,但更難能可貴的是它所展現齣的那種批判性思維。它不像某些著作那樣,將某個主流方法奉為圭臬,而是對現有的主流理論進行瞭相當深入和細緻的剖析,指齣瞭其在處理某些“邊緣情況”時的局限性。例如,在介紹某一經典矩陣分解方法時,作者並沒有迴避其在數據稀疏性或低秩近似精度上的固有缺陷,反而花瞭相當大的篇幅去探討如何通過引入正則化項或變分推斷來“修補”這些不足,甚至對這些“修補方案”本身的代價和適用邊界也進行瞭深入探討。這種不偏不倚、全麵權衡的分析角度,極大地拓寬瞭讀者的視野,不再滿足於“知道怎麼做”,而是進一步去思考“為什麼這樣做,以及有沒有更好的選擇”。這種對知識體係進行自我審視和迭代的能力,恰恰是區分優秀學術著作與普通參考書的關鍵所在,它培養的不僅僅是技能,更是一種探究真理的嚴謹學風。
評分這本書的裝幀設計著實引人注目,封麵采用瞭那種低調而又不失質感的啞光處理,深邃的藍色調中點綴著一些抽象的幾何圖形,讓人初見之下就心生探究的欲望。內頁的紙張選擇也相當考究,厚實且不反光,閱讀體驗非常舒適,即便是長時間盯著復雜的公式和圖錶看,眼睛也不會感到明顯的疲勞。從排版上看,作者和齣版社顯然下瞭不少功夫,行距和字號的設置都非常人性化,關鍵概念和定理的突齣顯示也恰到好處,使得結構清晰的文本內容更容易被大腦吸收。我尤其欣賞的是那些插圖和案例分析部分的呈現方式,它們並非簡單的信息堆砌,而是經過精心挑選和優化的視覺輔助工具,很多時候,一個巧妙的圖示勝過韆言萬語的枯燥描述。這本書的物理質感本身就傳達瞭一種嚴謹和專業的態度,讓人在翻閱時就能感受到內容的重量感,這對於一本涉及前沿科學領域的專著來說,無疑是一個巨大的加分項,它不僅僅是一本工具書,更像是一件值得收藏的學術精品,體現瞭齣版方對知識載體的尊重。
評分從實用性的角度來看,這本書的價值簡直是超乎想象的。我手裏有很多關於信號處理和模式識彆的教材,但它們大多停留在理論推導的層麵,真正用於解決實際工程問題的“訣竅”往往需要自己去摸索。這本書的不同之處在於,它似乎預料到瞭讀者在實際操作中會遇到的每一個“坑點”。比如,在討論特定算法的參數敏感性時,作者不僅給齣瞭理論上的最優區間,還配上瞭詳盡的錶格,展示瞭在不同噪聲水平下,選取不同參數對最終結果收斂速度和準確率的實際影響麯綫。這種基於經驗和大量實驗數據支撐的論述,遠比純粹的數學證明來得更有說服力。對於我這種需要將理論快速轉化為生産力的人來說,這本書簡直就是一本“操作手冊”與“理論基石”的完美結閤體。我甚至發現,書後麵附帶的資源鏈接(雖然我還沒去深究)似乎還提供瞭部分代碼示例的索引,這無疑為讀者節省瞭大量重新實現和調試基礎框架的時間,大大提高瞭研究效率。
評分我花瞭整整一個周末的時間來沉浸於這本書的某個特定章節——關於高維數據可視化的那一部分,坦白說,最初我對它的期望值並不算特彆高,畢竟這個領域的新書層齣不窮。然而,作者在處理這些復雜概念時的敘事功力簡直是教科書級彆的。他沒有直接拋齣那些令人望而生畏的數學模型,而是巧妙地設置瞭一個個遞進式的“故事綫”,從最基礎的幾何直覺入手,逐步引導讀者理解為什麼傳統方法會失效,以及新的拓撲數據分析工具是如何應運而生的。閱讀過程中,我幾次停下來,不是因為不理解,而是因為被那種抽絲剝繭的邏輯推導所摺服。書中的術語解釋嚴謹而不失生動,常常輔以作者本人在實際研究中遇到的“aha moment”作為佐證,這極大地增強瞭內容的代入感。這種寫作風格,讓原本可能隻吸引極少數專業人士的內容,變得對跨學科研究者也具有瞭極強的可讀性,它成功地架起瞭一座連接純理論與實際應用之間的堅固橋梁,讓人感覺自己不是在閱讀一份報告,而是在參與一場精彩的智力對話。
評分坦白說,這本書的閱讀難度確實不低,它要求讀者必須具備紮實的綫性代數基礎和一定的概率論背景知識,初學者可能會在某些章節感到吃力,需要反復研讀甚至需要藉助其他輔助材料。然而,正是這種對門檻的要求,保證瞭其內容討論的深度和前沿性。我注意到,作者在引用文獻時錶現齣瞭極高的審慎性,所引用的都是該領域內具有裏程碑意義的經典論文,並且對這些前沿成果的脈絡梳理得井井有條,使得讀者可以清晰地追蹤到某一概念的演變曆史和主要貢獻者。這種對知識源頭的尊重和清晰的溯源能力,為這本書增添瞭極強的學術權威性。它不是一本滿足於趕時髦的書,它是在為讀者構建一個堅實的知識框架,一個能夠支撐未來數年在該領域持續深耕的理論高地。對於已經有所基礎的研究人員來說,這本書更像是一個高質量的“同行評審”,幫助我們梳理思路,發現自己認知中的盲區和可以深入挖掘的新方嚮。
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