大偏差技术和应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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埃米尔 等 著

图书标签:

• 大偏差理论
• 渐近分析
• 随机过程
• 概率论
• 统计物理
• 信息论
• 排队论
• 金融数学
• 网络科学
• 稀有事件

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787506282918

版次：2

商品编码：10758761

包装：平装

丛书名： 科学前沿丛书

开本：24开

出版时间：2007-10-01

页数：396

内容简介

大偏差论主要研究罕见事件事发概率为指数型的估计，框架由07年数学Abel奖得主Varadhan于1966年引入。经过七、八十年代Densker-Varadhan关于马氏过程的大偏差和Freidlin-Wentzell关于动力系统随机微扰大偏差两理论的创建和发展，迅速成为概率论的主流分支之一，在统计力学，偏微分方程动力系统和分形理论，信息论，统计诸学科都有重要和深刻的应用。
A.Dembo和O.Zeitouni所著的《大偏差技巧和应用》第二版是国际上研究生、博士生学习大偏差理论的一本标准参考书，也是研究人员的一般标准参考书。它由浅入深，从个例到一般，从有限维到无限维，系统地介绍了大偏差理论的背景，思想和技巧以及大量的应用。它内容翔实，思想清晰，处理严谨流畅，相当多的内容或为作者原创，或者作者从原创论文中摘出并加以处理。是一本非常适宜于教学和想了解和研究大偏差理论的专业人士引用最广的大偏差理论专著。

目录

Preface to the Second Edition
Preface to the First Edition

1 Introduction
2 LDP for Finite Dimensional Spaces
3 Applications-The Finite Dimensional Case
4 General Principles
5 Sample Path Large Deviations
6 The LDP for Abstract Empirical Measures
7 Applications of Empirical Measures LDP

Appendix
Bibliography
General Conventions
Index of Notation
Index

前言/序言

好的，以下是关于一本关于信息检索、自然语言处理和大规模数据分析的图书的详细简介，内容力求贴近学术前沿，旨在为读者提供一个关于现代计算领域核心技术和应用的全面视角，完全不涉及“大偏差技术和应用（第2版）”的内容。 --- 图书名称： 深度学习驱动的信息组织、挖掘与理解 导言：数据时代的智能基石 在当今信息爆炸的时代，如何有效地从海量、异构的数据中提取知识、理解语义并做出智能决策，已成为衡量科学研究与产业竞争力的关键指标。本书旨在全面、深入地探讨支撑这一挑战的理论基础、前沿算法与实际应用，特别是聚焦于深度学习范式下信息组织（Information Organization）、信息挖掘（Information Mining）以及复杂系统中的知识表征（Knowledge Representation）。本书特别关注那些处理大规模、高维、非结构化数据（如图文、语音、网络结构）时的核心技术，为信息科学、计算机科学、人工智能以及数据分析领域的专业人士和研究人员提供一份坚实的参考指南。 第一部分：信息组织的理论基础与深度表征 本部分着重于数据如何被结构化、索引和高效检索，这是所有后续智能处理的先决条件。我们首先回顾了传统的信息检索模型（如布尔模型、向量空间模型、概率模型），并迅速过渡到现代的深度学习驱动的表征学习。 第1章：从稀疏向量到稠密嵌入 本章系统梳理了词嵌入（Word Embeddings）的发展脉络，从早期的基于计数的模型（如LSA、PLSA）到基于神经网络的预测模型（如Word2Vec, GloVe）。重点分析了如何利用上下文信息来捕获词汇间的语义和句法关系。随后，深入探讨了动态词嵌入（Contextualized Embeddings）的出现，如ELMo和BERT系列模型，它们如何克服静态词向量的局限性，实现对多义词的精确建模。 第2章：文档与文本的层级化表示 处理长文档和复杂文本结构需要更高级别的表征。本章详细介绍了如何构建文档级别的嵌入。这包括使用循环神经网络（RNNs）的变体（LSTM, GRU）以及更先进的基于Transformer的架构来聚合句子级信息。我们探讨了层次化注意力网络（Hierarchical Attention Networks, HAN）在摘要生成和文档分类中的应用，以及如何利用图神经网络（GNNs）对文本中的实体和关系进行结构化编码。 第3章：知识图谱的构建与推理 知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）是实现机器可解释推理的关键。本章阐述了知识图谱的规范化构建流程，包括实体识别、关系抽取和知识融合。核心内容聚焦于知识图谱嵌入（KGE）技术，如TransE、RotatE和ComplEx等模型，它们如何将离散的知识图谱映射到低维连续空间中，从而实现链接预测、实体分类和知识补全等推理任务。 第二部分：信息挖掘与大规模数据流分析 本部分聚焦于如何从海量数据中发现模式、提取隐藏关联，并进行高效的、实时的挖掘。 第4章：主题模型与趋势发现 传统的主题模型（如LDA）在处理大规模文本数据时面临计算复杂度和语义深度不足的问题。本章深入研究了基于神经网络的主题模型（Neural Topic Models, NTMs），如基于变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的主题发现框架。重点分析了如何结合时间序列分析，实现对新兴主题和长期趋势的自动检测与演化路径预测。 第5章：网络结构挖掘与社区发现 在社交网络、生物网络或引文网络中，发现隐藏的结构和群体至关重要。本章详述了基于谱聚类、模块化优化以及现代图嵌入方法（如Node2Vec, DeepWalk）在网络分析中的应用。特别关注了动态图上的社区演化检测算法，以及如何利用这些结构信息来增强推荐系统和信息传播建模。 第6章：流式数据处理与在线学习 随着数据生成速度的加快，传统的批量处理方法效率低下。本章介绍了处理高维、高通量数据流的算法框架，包括增量式学习、概念漂移（Concept Drift）的检测与适应策略。重点介绍了针对流式分类和聚类的滑动窗口模型，以及如何使用轻量级深度网络模型在资源受限的环境下维持高性能的在线推理能力。 第三部分：高级理解与跨模态集成 本部分探索了信息处理的最高层次目标：实现跨模态的理解和复杂的、类人水平的推理能力。 第7章：多模态信息融合与对齐 现代应用往往涉及文本、图像和音频的混合数据。本章详细讨论了多模态学习的核心挑战——模态间的异构性和不对齐问题。我们深入分析了多模态Transformer架构，以及如何通过联合嵌入空间（Joint Embedding Space）实现跨模态检索（如以图搜文、以文搜图）。特别关注了在视觉问答（VQA）和视觉常识推理中的最新进展。 第8章：生成式模型在信息重构中的应用 生成模型已从简单的文本补全发展到复杂的知识合成。本章全面介绍了扩散模型（Diffusion Models）在生成高质量、高保真度文本和图像序列中的优势，并将其与大型语言模型（LLMs）的解码策略相结合。探讨了条件生成（Conditional Generation）技术在自动摘要、数据增强和对抗性样本生成中的伦理与技术考量。 第9章：可解释性、鲁棒性与公平性 随着AI系统应用于关键领域，模型的透明度和可靠性变得不可妥协。本章系统地介绍了后hoc（如LIME, SHAP）和内在可解释性方法，用于探究深度模型的决策过程。此外，深入讨论了对抗性攻击的防御机制（如对抗性训练）以及在信息推荐和筛选系统中识别和减轻偏见（Bias）的量化方法。 结论：展望未来计算范式 本书的最后将展望信息处理和知识发现的未来方向，包括稀疏激活模型、神经符号计算（Neuro-Symbolic AI）的融合，以及如何在边缘计算设备上部署这些复杂模型，为读者勾勒出未来十年信息科学发展的蓝图。 目标读者： 深入研究信息检索、自然语言处理、机器学习、数据科学的研究生、博士后、资深工程师以及需要掌握前沿信息组织与挖掘技术的行业专家。本书要求读者具备扎实的概率论、线性代数和基础编程（Python/PyTorch/TensorFlow）背景。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 对于一个长期以来在科学研究领域探索的人来说，找到一本能够真正深入剖析复杂系统内在机制的书籍，是何其幸运。我一直觉得，很多时候我们对现实世界的理解，都被那些平均值和线性关系所束缚，而忽略了那些隐藏在分布尾端的、具有决定性意义的极端情况。想象一下，在复杂网络的鲁棒性研究中，一次关键节点的失效，哪怕概率很小，也可能导致整个网络的崩溃；或者在机器学习的泛化能力分析中，模型在未见过的数据上的表现，其“大偏差”的出现，往往预示着模型的不足。这本书的标题，“大偏差技术和应用”，让我有一种直击要害的感觉。我迫切想知道，作者是如何构建一套严谨的数学框架来处理这些“不可能”的事件，并且这些技术在实际应用中又有多大的普适性。我特别关注“应用”二字，这意味着这本书不仅仅是理论上的探讨，更包含了将这些深刻的数学工具应用于解决实际问题的思路和方法。第二版的存在，更是给我一种信心，这表明作者对这个领域有着持续的热情和深入的耕耘，相信这本书一定会带来很多启发。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书简直就像一扇通往深邃数学世界的大门，虽然我还没真正翻开它，但光是标题就足够让人浮想联翩。“大偏差技术”——光是这两个词就足以勾起我对那些看似微小却可能引发巨大蝴蝶效应的概率事件的无限好奇。我总觉得，在那些看似随机的现象背后，隐藏着某种更深层的规律，而这本书或许就是揭示这些规律的钥匙。想象一下，在复杂的金融市场中，一次看似微不足道的价格波动，却可能引发一场史无前例的危机；又或者在物理学中，微观粒子的随机运动，却能宏观地决定物质的性质。这些“大偏差”究竟是如何发生的？又有哪些精妙的数学工具能够描述和预测它们？这本书的第二版，更是让我期待，想必在前一版的基础上，一定注入了更多前沿的研究成果和更深刻的理论洞见。我迫不及待地想知道，作者会如何用严谨的数学语言，将这些抽象的概念具象化，又会通过哪些生动有趣的例子，来阐释这些复杂的理论。这本书的出现，对我而言，不仅仅是知识的获取，更是一种思维的启迪，一种对未知世界探索的动力。我预感，它将引领我进入一个全新的数学认知领域，让我对概率和统计的理解提升到前所未有的高度。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 作为一名在统计物理学领域摸索的初学者，我一直在寻找能够帮助我理解那些宏观现象背后微观机制的理论工具。我常常在思考，为什么看似随机的微观粒子碰撞，却能在宏观上表现出如此稳定和可预测的规律？而又是什么样的“例外”情况，能够带来我们观察到的新现象？“大偏差技术”这个概念，就如同为我打开了一扇新世界的大门。我猜测，这本书会深入探讨那些远离平均值、但在某些条件下却可能发生的事件，并且提供一套数学上的语言去描述和分析它们。这对于理解诸如相变、临界现象等物理过程，一定至关重要。我好奇作者会如何将抽象的概率论与物理学的实际问题相结合，又会如何构建一套逻辑严密的推导过程来解释这些“大偏差”。同时，我对“应用”部分尤为期待，希望能够看到这些深奥的数学理论如何在真实的物理世界中得到体现，例如在材料科学、凝聚态物理等领域。第二版的更新，更让我相信这本书的理论是经过时间检验的，并且很可能包含了最新的研究动态。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 这本书的出现，简直像是在我长久以来对某些科学现象的困惑中投下的一束亮光。我一直对那些在看似混乱的数据背后涌现出的模式感到着迷，特别是那些少数但极具影响力的极端事件。在我看来，日常发生的“小偏差”固然值得关注，但那些“大偏差”往往才真正决定了事物的走向，甚至改变历史的进程。比如，在气候变化研究中，极端天气事件的频率和强度变化，就远远比平均气温的微小波动更能体现问题的严峻性。在生物学领域，基因突变虽然概率极低，但却可能引发物种的演化。这本书的标题，尤其是“大偏差技术”，让我感觉它正好触及了我一直以来想要深入了解的核心问题。我非常好奇，究竟有哪些数学上的“技术”可以用来量化和分析这些罕见的、却又至关重要的事件？这本书的第二版，更让我相信它具有相当的价值，因为它意味着作者在不断地打磨和更新着他们的理论，并且很可能包含了最新的研究进展。我期待书中能提供一种全新的视角，帮助我理解如何从海量信息中识别出那些关键的“异常点”，并从中汲取有价值的洞见。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 我一直对那种“以小博大”的思维模式深感兴趣，尤其是在概率和统计的世界里，那些概率极低却可能带来巨大影响的事件，总让我觉得蕴含着某种不为人知的规律。在我的工作领域，比如金融风险管理，一次黑天鹅事件的出现，可能瞬间颠覆市场格局，而这种事件恰恰是“大偏差”的典型代表。我常常思考，是否有一些数学工具，能够让我们提前预警，或者至少理解这些低概率高风险事件的发生机制？这本书的标题，“大偏差技术和应用”，让我眼前一亮。我猜想，这本书会提供一套严谨的数学方法，来量化和分析这些罕见的极端情况，并且通过具体的“应用”案例，来展示这些技术的实际价值。我特别期待看到书中是如何将理论与实践相结合的，是如何从抽象的数学模型过渡到解决实际问题的。第二版的出现，更是让我觉得这本书经得起时间的考验，并且在不断地更新和完善，一定能为我带来很多新的启发和思考。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书写得深入浅出，内容也算丰富，个人觉得还可以

评分☆☆☆☆☆

书写得深入浅出，内容也算丰富，个人觉得还可以

评分☆☆☆☆☆

好书啊，盼着很久了终于买到了。

评分☆☆☆☆☆

书写得深入浅出，内容也算丰富，个人觉得还可以

评分☆☆☆☆☆

It is a very good book.

评分☆☆☆☆☆

不错的书，比较适合自己，内容很详细

评分☆☆☆☆☆

书本质量不错

评分☆☆☆☆☆

书写得深入浅出，内容也算丰富，个人觉得还可以