科學與工程中的洞察力:如何把握復雜性 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 科學與工程
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• 問題解決
• 創新思維
• 建模
• 分析方法
• 工程學
• 科學哲學
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齣版社： 上海科學技術齣版社

ISBN：9787547835975

商品編碼：29883741461

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-08-01

基本信息

書名：科學與工程中的洞察力:如何把握復雜性

定價：78.00元

作者：{美] 桑喬伊·馬哈詹 潘子欣,徐建軍

齣版社：上海科學技術齣版社

齣版日期：2017-08-01

ISBN：9787547835975

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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世界是復雜的。能讓我們更好把握世界，避免被淹沒在復雜泥潭中的是日積月纍培養齣的洞察力。本書將告訴你如何優化自己的思考模式，構建自己的洞察力。
全書圍繞思考方法設計。在每一章，通過大量生動的案例教會你一種構建洞察力、把握復雜性的方法工具。工具比案例本身更一般，更有用，你所學的思考工具將適用於各領域以及生活的各個方麵。嘗試本書介紹的思考方法吧，你會發現世界竟如此統一與和諧。世界原本簡潔。

內容提要

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科學與工程被認為是關於準確性及性的學問。然而，能讓我們更好把握世界復雜性的卻是洞察力。《科學與工程中的洞察力》圍繞如何培養、優化思考方式而設計。全書分為3大部分。部分告訴你什麼是復雜性，如何把你所麵對的復雜世界“整理”得簡潔、有條理。在此部分，你將學習到“分而治之法”和“抽象”兩件工具，來幫助你梳理復雜世界。第2部分教你如何在不損失信息的前提下，把不必要的復雜性捨棄。你將學習到另外3種工具：“尋找不變量”、“正比分析”、“量綱分析”。當麵對更復雜的問題，以至於我們已經掌握的方法都無能為力時，我們必須做齣“犧牲”——捨棄一部分信息，這便是第3部分的內容：如何在捨棄信息的情況下對問題做齣更好地估計。“團塊化”和“概率分析”這兩種工具將力助你做到這一點。

目錄

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作者介紹

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桑喬伊?馬哈詹（Sanjoy Mahajan）：斯坦福大學物理學學士，劍橋大學數學學士，加州理工學院物理學博士，曾任教於麻省理工學院、劍橋大學、歐林工程學院等。多年以來，在多所高校緻力於科學課程的教學設計與改革。在麻省理工學院開設廣受好評的公開課“科學與工程中的近似藝術”。

徐建軍：復旦大學物理係教師，長期從事理論物理的科研與教學工作，著有《物理學中的群論基礎》及譯作《不論——科學的極限與極限的科學》等。

潘子欣：復旦大學經濟學院學生。

文摘

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序言

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深入探索人工智能、數據科學與高級計算的前沿領域 本書籍聚焦於當代計算科學、信息技術與工程實踐中的核心挑戰與創新解決方案。我們以一種嚴謹、務實的態度，剖析驅動現代技術進步的底層邏輯與前沿技術。 --- 第一部分：高級算法與復雜係統建模 第一章：圖論在網絡科學中的應用與優化 本章深入探討瞭現代圖論的最新發展及其在復雜網絡結構分析中的關鍵作用。我們將從基礎的圖結構定義齣發，逐步過渡到大規模動態網絡（如社交網絡、交通流網絡和生物分子交互網絡）的建模技術。重點內容包括： 社區發現算法的演進： 比較Louvain方法、譜聚類以及基於信息熵的動態劃分技術，並討論它們在海量數據流中的實時應用潛力。 中心性度量的局限與擴展： 除瞭傳統的度中心性、介數中心性和接近中心性，本章還引入瞭基於隨機遊走的 PageRank 變體（如 Topic-Sensitive PageRank）和 K-核分解法，用於識彆復雜係統中的關鍵節點和信息樞紐。 網絡魯棒性分析： 探討瞭在隨機故障和蓄意攻擊下，如何量化和增強網絡的韌性。內容涵蓋級聯失效模型、最小割集計算以及引入冗餘鏈接的優化策略。 第二章：計算幾何與三維重建技術 本章關注如何將現實世界的幾何信息轉化為可計算的模型。內容覆蓋瞭從傳感器數據采集到最終高精度模型構建的全過程。 點雲數據處理與去噪： 詳細介紹瞭基於統計學（如PCL中的統計離群點移除）和基於局部幾何特徵（如法嚮量估計和主成分分析）的點雲濾波技術。 錶麵重建算法對比： 深入剖析瞭泊鬆錶麵重建（Poisson Surface Reconstruction）的原理、參數調優，並與移動最小二乘法（MLS）和 Delaunay 細分方法進行瞭性能和適用場景的對比分析。 高效的網格簡化與簡化： 討論瞭二次誤差度量（Quadric Error Metric, QEM）在保持幾何細節前提下實現大規模模型高效簡化的方法，以及用於實時渲染的 LOD（細節層次）生成策略。 第三章：優化理論在工程決策中的實踐 本章旨在為讀者提供一套解決復雜約束優化問題的工具箱。內容側重於將抽象的數學模型轉化為可操作的工程解決方案。 非綫性規劃與內點法： 詳細闡述瞭牛頓法、準牛頓法以及內點法（Interior-Point Methods）如何處理大規模、高維的非綫性約束問題，並探討瞭KKT條件的實際驗證。 啓發式與元啓發式算法： 聚焦於遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）和模擬退火（SA）在無法解析求解時的應用。本章特彆關注如何設計有效的適應度函數和處理多目標優化問題（如使用帕纍托前沿分析）。 凸優化基礎： 強調凸集、凸函數以及綫性規劃（LP）的理論基礎，並展示如何通過對偶理論（Duality Theory）來簡化復雜問題的求解過程。 --- 第二部分：深度學習範式與應用 第四章：捲積神經網絡（CNN）的高級架構解析 本章超越瞭基礎的 LeNet 和 AlexNet，深入剖析瞭現代視覺處理中關鍵網絡的內部機製與創新點。 殘差連接與梯度迴傳： 詳細分析瞭 ResNet 中殘差塊如何有效解決深層網絡的梯度消失問題，並探討瞭 Highway Networks 和 DenseNet 的變體結構。 高效模型設計： 關注模型壓縮與部署。詳細解析瞭 MobileNet 係列（Depthwise Separable Convolutions）和 ShuffleNet 的通道混洗機製，以實現移動端的高效推理。 注意力機製的融閤： 探討瞭 Squeeze-and-Excitation (SE) 模塊和 CBAM（Convolutional Block Attention Module）如何自適應地調整特徵通道和空間信息的重要性。 第五章：序列建模與自然語言處理（NLP）的Transformer革命 本章係統地介紹瞭處理時序數據和文本的最新進展，特彆是自注意力機製的統治性地位。 Transformer 架構的解構： 細緻分解瞭 Multi-Head Attention 的計算過程，並解釋瞭位置編碼（Positional Encoding）和 Layer Normalization 的關鍵作用。 預訓練模型的微調策略： 探討瞭 BERT、GPT 係列等大規模語言模型（LLMs）的預訓練目標（如 Masked Language Modeling 和 Next Sentence Prediction），並針對特定下遊任務（如命名實體識彆、問答係統）的 LoRA、Prompt Tuning 等高效微調方法。 非自迴歸生成模型： 介紹瞭如 Non-Autoregressive Transformer (NAT) 在機器翻譯中為提高解碼速度所做的努力與權衡。 第六章：圖神經網絡（GNN）在結構化數據上的錶示學習 本章將圖論與深度學習相結閤，探討 GNNs 如何處理關係型數據。 GCN 與 GAT 的原理推導： 從譜域（Spectral Domain）的捲積操作（GCN）齣發，過渡到空間域（Spatial Domain）的聚閤策略（GAT，Graph Attention Network），強調瞭注意力機製在信息傳遞中的優勢。 異構圖處理： 討論瞭處理具有不同節點類型和邊類型的復雜圖結構的方法，如 Relational Graph Convolutional Networks (R-GCN)。 應用案例： 展示 GNN 在藥物發現（分子性質預測）、推薦係統（用戶-物品交互圖）中的實際部署與性能提升。 --- 第三部分：高性能計算與係統實現 第七章：大規模數據處理的並行化框架 本章關注如何利用現代分布式計算資源高效地執行復雜的分析任務。 內存計算與容錯機製： 深入剖析 Apache Spark 的 RDD、DataFrame/Dataset 抽象層，並重點講解其惰性求值（Lazy Evaluation）和 DAG（有嚮無環圖）調度器如何優化作業執行。 數據流處理： 對比批處理（Batch Processing）與流處理（Stream Processing）範式。詳細介紹 Apache Flink 在事件時間處理、窗口函數（如滑動窗口、會話窗口）以及狀態管理（State Management）方麵的技術優勢。 異構計算的加速： 探討瞭如何利用 CUDA C++ 和 OpenCL 針對 GPU/FPGA 進行底層計算優化，特彆是如何將深度學習模型中的矩陣乘法和捲積操作有效地映射到並行硬件上。 第八章：可解釋性人工智能（XAI）與模型驗證 隨著模型復雜度的增加，理解“為什麼”模型做齣特定決策變得至關重要。本章緻力於揭示黑箱模型內部的工作原理。 局部解釋方法： 詳細介紹 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）如何通過構建局部代理模型來解釋單個預測，並對比 SHAP（SHapley Additive exPlanations）基於博弈論的嚴格解釋框架。 敏感性分析與特徵歸因： 講解 Grad-CAM 和 Integrated Gradients 等技術如何生成可視化的熱力圖，以定位模型關注的輸入區域。 公平性、問責製與透明度（FAT）： 討論如何使用統計度量（如平等機會差異、預測率奇數）來量化模型偏見，並介紹去偏置技術。 第九章：邊緣計算與物聯網（IoT）數據安全 本章探討瞭將計算能力從雲端遷移到數據源頭的必要性，以及隨之而來的安全挑戰。 資源受限環境下的模型部署： 介紹模型量化（Quantization）、權重剪枝（Pruning）等技術如何減小模型體積，使其能夠在低功耗設備上運行。 聯邦學習（Federated Learning）： 闡述 FL 的去中心化訓練範式，重點分析其在保證數據隱私（通過本地梯度聚閤）和處理數據非獨立同分布（Non-IID Data）時的挑戰與解決方案。 實時數據完整性： 討論在邊緣節點間進行數據校驗和安全通信的機製，包括輕量級的加密算法和基於區塊鏈的信任鏈構建。 --- 本書旨在為高級研究人員、係統架構師和資深工程師提供一個全麵而深入的參考框架，用以應對和解決當今計算領域最棘手的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

《科學與工程中的洞察力》這本書，簡直是一場關於“深度思考”的盛宴。作者沒有給我一堆空泛的理論，而是通過大量生動、詳實的案例，嚮我展示瞭真正的洞察力是如何在實踐中孕育齣來的。我最印象深刻的是，書中關於“係統思維”的講解。它讓我明白，很多看似孤立的問題，其實是更大係統中相互關聯的組成部分。隻有從整體的角度去理解，纔能找到真正的根源和解決方案。作者用各種各樣的比喻和圖示，將復雜的係統概念變得易於理解，比如他用生態係統來類比復雜的工程項目，用大腦的神經網絡來解釋信息的處理和傳遞。這些都讓我豁然開朗。我發現，我過去很多時候都在“頭痛醫頭，腳痛醫腳”，而這本書教我如何去“望聞問切”，從整體上去把握問題的脈絡。此外，書中對“直覺”的科學解釋也讓我大開眼界。它並沒有將直覺神化，而是將其視為經驗和知識在潛意識中高速運轉的結果。這讓我開始相信，我的“靈感”並非空穴來風，而是可以通過積纍和反思來加強的。這本書讓我覺得，洞察力並非遙不可及的“奇點”，而是可以被拆解、被學習、被掌握的思維工具。它不僅僅是一本關於科學和工程的書，更是一本關於如何更好地理解世界、更有效地解決問題的“方法論”。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我對“洞察力”這個詞有瞭全新的認識。在讀這本書之前，我總覺得洞察力是一種天生的能力，要麼有，要麼沒有，很難去後天培養。但《科學與工程中的洞察力》這本書，用非常紮實的案例和清晰的邏輯，一步步地拆解瞭洞察力是如何産生的。它不是憑空冒齣來的靈感，而是建立在一係列嚴謹的思考過程之上。書中探討瞭如何從海量數據中篩選齣關鍵信息，如何識彆看似不相關的事物之間的聯係，以及如何跳齣固有的思維模式去觀察問題。我尤其喜歡書中關於“模型構建”的部分，它教會我們如何用簡化的模型來理解復雜的係統，這對於我這個工程背景的人來說，簡直是醍醐灌頂。很多時候，我們在處理復雜問題時，會因為信息過載而感到無從下手，這本書提供的框架和方法，就像黑暗中的燈塔，指引我如何一步步剝繭抽絲，最終找到問題的本質。而且，作者並沒有停留在理論層麵，而是引用瞭大量科學研究和工程實踐中的具體例子，比如天體物理學傢如何從模糊的星體信號中發現新現象，或者軟件工程師如何通過分析用戶行為數據來優化産品。這些生動的案例，不僅增強瞭說服力，也讓我更容易理解抽象的概念。我以前總以為那些偉大的科學傢和工程師都有著超凡的智慧，現在我明白瞭，他們的“洞察力”更多的是一種方法論，一種持續學習、不斷反思、勇於質疑的習慣。這本書讓我覺得，洞察力並非遙不可及，而是可以通過刻意練習來獲得的寶貴技能。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《科學與工程中的洞察力》這本書，帶給我一種前所未有的思維衝擊。它並非一本傳授具體技術或工具的書，而是深入探討瞭“理解”的深度和廣度。作者在書中反復強調，真正的洞察力不是來自信息的堆積，而是來自對信息之間關係的深刻理解。他用一種非常係統的方式，構建瞭一個“洞察力生成模型”，從數據的收集、分析、整閤，到假設的提齣、驗證，再到最終的理論構建，每一個環節都充滿瞭智慧的火花。我最欣賞的是書中關於“反事實思考”的論述。作者鼓勵我們不僅僅思考“發生瞭什麼”，更要思考“如果當初做瞭什麼不同，結果會如何？”這種思維方式，對於任何想要避免重復錯誤、尋求最優解的人來說，都至關重要。書中引用瞭很多科學史上的經典案例，比如牛頓發現萬有引力定律，背後就是對蘋果落地的普遍現象進行深入的“反事實”追問。這本書讓我意識到，很多時候我們之所以停滯不前，是因為我們滿足於對現狀的解釋，而沒有去追問“有沒有更好的可能性”。此外，書中對“復雜性”的定義和拆解也極具啓發性。它告訴我，復雜性並非不可理解，而是需要我們掌握正確的工具和方法去“化繁為簡”。這本書讓我對科學研究和工程實踐中的許多“裏程碑式”的成就有瞭更深刻的理解，也讓我開始審視自己日常工作中的思維盲點。它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，引導我如何更有效地思考，如何更深入地理解世界。

評分☆☆☆☆☆

讀完《科學與工程中的洞察力》後，我感到自己對“問題解決”的認知被徹底顛覆瞭。這本書沒有教我如何去“做”某件事情，而是教我如何去“想”這件事情。作者用一種非常接地氣的方式，解釋瞭如何在麵對紛繁復雜的問題時，保持清醒的頭腦，並最終找到那個能“一擊即中”的解決方案。他提齣的“模式識彆”和“關聯性分析”的方法，在我看來就是洞察力的核心。書中通過大量跨學科的案例，展示瞭如何從看似不相關的領域中提取有用的信息，並將其應用於解決當前的問題。比如，他舉例說明瞭如何將軍事戰略中的“圍點打援”思想，應用到市場營銷的競爭策略中。這種跨界的思考方式，極大地拓展瞭我的視野。我以前總覺得，科學和工程是高度專業化的領域，但這本書讓我看到瞭它們之間共通的思維邏輯。更重要的是，這本書讓我明白，洞察力不是一種神秘的天賦，而是可以通過持續的學習和實踐來培養的能力。它強調瞭“迭代”和“反饋”在洞察力形成過程中的作用。每一次嘗試，每一次失敗，都是一次學習的機會，都是一次接近真相的墊腳石。書中的很多例子都讓我驚嘆於人類思維的無限可能，也讓我對自己未來的探索充滿瞭信心。這本書，絕對是任何想要在科學和工程領域有所建樹的人，都應該反復閱讀的經典。

評分☆☆☆☆☆

這本《科學與工程中的洞察力》簡直是為那些總在“為什麼會這樣？”和“有沒有更好的辦法？”之間徘徊的探索者量身打造的。我一直認為，真正解決問題的關鍵不在於堆砌更多的技術或者更多的資源，而在於能否“看透”問題的本質。這本書的作者恰恰抓住瞭這一點，並且用一種非常引人入勝的方式將其闡述齣來。書中的一個核心觀點是，洞察力往往來自於對“異常”的敏感。在科學和工程領域，那些不符閤預期、不符閤現有理論的現象，往往是孕育新發現的溫床。作者通過分享不同學科領域的案例，比如生物學傢如何從觀察微生物的異常生長中找到疾病的綫索，或是材料科學傢如何從材料的微小缺陷中獲得性能提升的靈感。這些故事讓我開始重新審視我日常工作中遇到的那些“小麻煩”或者“小偏差”，它們可能不再是需要急於抹去的瑕疵，而是潛在的突破口。更讓我印象深刻的是，書中強調瞭“類比”和“可視化”在洞察力産生中的重要作用。很多時候，我們之所以看不清事物，是因為我們被局限在瞭原有的框架裏。而通過引入不同領域的類比，或者將抽象的概念轉化為直觀的圖像，我們可以打破思維定勢，看到全新的視角。這本書讀起來並不枯燥，反而充滿瞭啓發性，它鼓勵我帶著一種“好奇的懷疑”去麵對世界，去主動尋找那些隱藏在錶象之下的規律。它讓我明白，洞察力不是坐在那裏等著，而是需要主動去“挖掘”，去“連接”，去“重塑”。