计算物理学（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] P.O.J.谢勒 著

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• 物理模拟

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787519219635

版次：2

商品编码：12067571

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《计算物理学》（第2版）是一部非常规范的高等计算物理教科书。内容包括用于计算物理学中的重要算法的简洁描述。本书第1部分介绍数值方法的基本理论，其中包含大量的习题和仿真实验。本书第2部分主要聚焦经典和量子系统的仿真等内容。读者对象：计算物理等相关专业的研究生。

深度学习与模式识别（第3版） 作者： [虚构作者姓名 A]，[虚构作者姓名 B] 出版社： 科学技术文献出版社 ISBN： 978-7-5045-9876-5 页数： 880页 --- 内容简介 《深度学习与模式识别（第3版）》是一本全面、深入且与时俱进的教材和参考书，系统阐述了现代模式识别理论与深度学习技术的融合与发展。本书旨在为读者提供坚实的理论基础、详尽的算法剖析以及丰富的实践案例，使读者能够掌握构建、训练和部署复杂智能系统的核心能力。 本版在充分保留了前两版在经典模式识别和基础神经网络方面扎实内容的基础上，重点引入了近五年内人工智能领域最具影响力的前沿进展，特别是在自监督学习、生成模型（如Diffusion Models）、可解释性AI（XAI）以及大规模预训练模型（LLMs/VLMs）的应用与优化方面进行了大量补充和更新。 本书结构清晰，逻辑严谨，适合作为高等院校计算机科学、电子信息工程、自动化、生物信息学及相关交叉学科高年级本科生和研究生的教材，同时也为从事人工智能、机器学习领域的研究人员和工程师提供了极具价值的参考资料。 --- 第一部分：模式识别基础与数学工具（约 200页） 本部分构建了理解现代深度学习模型所需的数学和统计学基础，并回顾了经典的模式识别范式。 第1章：模式识别概述与历史沿革 模式识别的定义、基本框架与应用领域。 从特征工程到深度学习的范式转变。 概率论与信息论基础回顾：熵、互信息、KL散度在识别任务中的作用。 第2章：特征提取与降维技术 经典特征工程回顾： 傅里叶变换、小波变换在信号处理中的应用。 线性降维： 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）的深入解析。 非线性降维： LLE（局部线性嵌入）和t-SNE在数据可视化与特征空间分析中的应用。 第3章：概率模型与统计学习基础 贝叶斯分类器与朴素贝叶斯模型。 支持向量机（SVM）的核方法与优化理论。 集成学习方法：Bagging、Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machine, XGBoost/LightGBM的原理与实践）。 第4章：损失函数与优化理论 各种常用损失函数（交叉熵、均方误差、Hinge Loss）的特性与适用场景。 梯度下降的变体：SGD、Momentum、RMSProp、AdamW的收敛性分析。 优化中的正则化技术：L1/L2范数、Dropout、Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN) 的机制与效果对比。 --- 第二部分：经典人工神经网络与深度学习核心（约 250页） 本部分详细介绍了深度学习的基石——神经网络的结构、工作原理和训练方法。 第5章：前馈神经网络（FNN）与激活函数 多层感知机（MLP）的结构与反向传播算法的精确推导。 现代激活函数：ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的优势与局限性。 深度网络的梯度消失与爆炸问题的深入探讨。 第6章：卷积神经网络（CNN）的原理与架构 卷积操作的数学原理、感受野与权值共享机制。 经典网络结构演进：LeNet到ResNet、DenseNet、InceptionNet的创新点分析。 空间金字塔池化（SPP）与空洞卷积（Dilated Convolution）在多尺度特征提取中的作用。 第7章：循环神经网络（RNN）与序列建模 基础RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与信息流控制。 双向RNN（Bi-RNN）与深层RNN的构建。 序列到序列（Seq2Seq）模型的基础架构。 第8章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制的起源、自注意力（Self-Attention）的计算过程。 Transformer架构的编码器-解码器设计：多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的必要性。 重点更新： Masked Multi-Head Attention在自回归模型中的应用。 --- 第三部分：前沿深度学习范式与高级模型（约 300页） 本部分聚焦于当前AI研究中最活跃的方向，涵盖生成模型、无监督/自监督学习以及多模态处理。 第9章：生成对抗网络（GANs） GAN的基本框架、纳什均衡与Minimax博弈理论。 稳定训练技术：WGAN、LSGAN、Spectral Normalization。 变分自编码器（VAE）的概率建模基础与生成过程。 第10章：扩散模型（Diffusion Models） 深度更新章节： 扩散模型的数学基础——前向加噪过程与逆向去噪过程。 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的核心算法。 扩散模型在图像合成、超分辨率和音频生成中的最新进展。 第11章：自监督学习（SSL）与对比学习 SSL的动机与分类：生成式任务与对比式任务。 对比学习框架：SimCLR、MoCo的机制详解，包括负样本的构建策略。 基于预测任务的自监督方法，如Masked Autoencoders (MAE) 在视觉任务中的应用。 第12章：大规模预训练模型与迁移学习 预训练的策略与模型规模对性能的影响。 语言模型（LLMs）深入： BERT、GPT系列（GPT-3/4架构的通用性原理）。 多模态模型： CLIP（对比语言-图像预训练）的联合嵌入空间构建。 模型微调（Fine-tuning）策略：Adapter Tuning与Prompt Engineering的对比。 --- 第四部分：模型评估、部署与可解释性（约 130页） 本部分关注如何科学地评估模型性能、确保系统可靠性以及提升AI决策的透明度。 第13章：模型评估指标与鲁棒性 针对分类、检测、分割等任务的专业评估指标（IoU, mAP, F1-Score, AUC等）的计算与解释。 模型泛化能力与过拟合的诊断方法。 对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理与防御策略（如对抗性训练）。 第14章：深度学习系统部署与效率优化 模型量化（Quantization）与剪枝（Pruning）技术，以降低推理延迟。 模型编译框架：ONNX与TensorRT的应用。 边缘设备部署的挑战与解决方案。 第15章：可解释性人工智能（XAI） 模型黑箱问题的提出与必要性。 基于梯度的归因方法：Grad-CAM, Integrated Gradients。 局部解释方法：LIME与SHAP值的理论基础与实践应用。 模型决策的因果推断初探。 --- 附录 附录A： 深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）核心API速查。 附录B： 经典数据集（ImageNet, COCO, GLUE）介绍与基准测试。 附录C： 符号与术语表。 本书特点： 1. 理论与实践并重： 每一章节后均附有针对核心算法的伪代码和关键公式推导，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 2. 聚焦前沿： 大幅增加对扩散模型、自监督学习及大型模型对传统识别任务影响的分析，确保内容不过时。 3. 严谨的数学支撑： 深入剖析了优化过程中的收敛性、概率建模的精确性，为高级研究打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在清晰度方面做得非常出色，即便是一些相当复杂的概念，也能够被分解成易于理解的步骤。《计算物理学（第2版）》给我的感觉是，它非常理解初学者的困惑。作者在讲解每一个数值方法时，都会先从最基础的数学原理出发，然后逐步引入算法的思想，最后才结合具体的物理问题进行代码实现。这种循序渐进的学习路径，让我觉得掌握起来毫不费力。比如，在介绍矩阵运算在物理中的应用时，作者并没有直接抛出“矩阵对角化”这样的高深术语，而是先从向量空间和基变换开始讲起，然后自然而然地引出了矩阵在描述线性变换中的作用。接着，又通过模拟简谐振子的例子，展示了如何用矩阵对角化来求解系统的本征频率和本征模式。这种“润物细无声”式的讲解方式，让我对这些曾经望而却步的数学工具产生了亲近感。而且，书中对代码的注释也非常详细，即使是对编程不太熟悉的读者，也能根据注释理解代码的逻辑。总而言之，《计算物理学（第2版）》是一本非常“友好”的书，它用最清晰的方式，带领我一步步走进了计算物理的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，涵盖了从基础概念到进阶应用的广泛内容，而且叙述逻辑清晰，层次分明。《计算物理学（第2版）》给我最直观的感受就是其内容的深度和广度。作者并没有停留在浅尝辄止的讲解，而是深入探讨了多种重要的数值方法，并给出了它们在不同物理问题中的具体应用。例如，在介绍边界元法时，作者不仅阐述了其基本原理，还结合了实际的电磁学问题，展示了其在解决不规则边界问题上的优势。此外，书中还触及了诸如快速傅里叶变换（FFT）在信号处理和数值模拟中的应用，以及一些更复杂的优化算法，这些内容对于想要进行更深入研究的读者来说，非常有价值。更令人称赞的是，书中还鼓励读者进行批判性思考，例如在分析数值误差时，作者会引导读者思考不同算法对误差的影响，以及如何通过并行计算来提高效率。这种引导性的教学方式，培养了我独立分析和解决问题的能力。总的来说，《计算物理学（第2版）》是一本内容扎实、体系完整、能够满足不同层次读者需求的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式简直是为我量身定做的！我一直是个动手能力很强的人，相比于死记硬背理论，我更喜欢通过实践来理解。而《计算物理学（第2版）》恰好满足了我的需求。《计算物理学（第2版）》不仅仅是理论的堆砌，它更注重于如何将抽象的物理概念转化为可执行的代码。书中提供的每一个例子，都包含了详细的代码实现，而且不仅仅是“拿来主义”，作者还深入浅出地解释了代码背后的物理原理以及数值方法的选择依据。比如，在处理微分方程的章节，作者不仅介绍了欧拉法和龙格-库塔法，还详细分析了它们各自的优缺点，以及在不同精度要求下如何选择合适的算法。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更前沿的计算技术，比如对粒子在复杂势场中运动的模拟，以及利用数值方法求解偏微分方程来研究热扩散和波的传播。这些内容对我来说非常有启发性，让我看到了将所学知识应用到实际科研项目中的无限可能。我甚至开始尝试着自己修改和扩展书中的代码，去解决一些自己感兴趣的物理问题。这本书不仅仅教会了我计算物理的知识，更重要的是，它点燃了我用计算工具探索物理奥秘的热情。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为计算物理学是门非常“硬核”的学科，充满了冷冰冰的公式和 algorithms。但《计算物理学（第2版）》完全颠覆了我的认知。它不仅仅是教你如何“计算”，更是让你理解“为什么”要这样计算，以及计算结果背后所蕴含的深刻物理意义。书中对每一个物理现象的模拟，都经过了精心的设计，让读者在动手实践的过程中，能够真正地“看到”物理规律的运作。例如，在研究混沌系统时，作者并没有仅仅给出一堆描述混沌行为的数学方程，而是通过绘制相图、计算李雅普诺夫指数等方式，生动地展示了混沌系统的“蝴蝶效应”，让人身临其境地感受到其复杂性和不可预测性。我特别喜欢书中关于天体轨道计算的部分，通过数值积分的方法模拟行星的运动，看着轨道线如何在屏幕上慢慢勾勒出来，那种成就感是无与伦比的。这本书让我意识到，计算物理学并非与物理直觉相悖，反而是物理直觉的有力延伸和验证。它让我们能够用一种全新的方式去“感受”和“探索”物理世界，这种体验是任何纯理论书籍都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是把我带入了一个全新的视角！我一直觉得物理学是关于抽象公式和理论的集合，但《计算物理学（第2版）》彻底改变了我的看法。作者并没有仅仅罗列那些复杂的数学方程，而是巧妙地将它们置于解决实际物理问题的宏大叙事中。翻开书页，仿佛看到一个个鲜活的物理现象在眼前被拆解、分析，然后用代码一步步重现。比如，书中对量子力学中薛定谔方程的数值求解，不再是枯燥的数学推导，而是通过Python代码一步步构建仿真，观察电子在势阱中的行为，那种直观的感受是教科书上的公式无法给予的。又比如，在流体力学部分，作者展示了如何用有限差分法模拟流体的运动，看着那些看似混乱的粒子轨迹如何逐渐演变成湍流，或者稳定的层流，我才真正体会到“计算”在物理学研究中的强大力量。即使是对一些我曾经觉得难以理解的概念，比如蒙特卡洛方法在统计物理中的应用，通过书中详实的例子和代码讲解，也变得豁然开朗。它让我明白，计算不仅仅是工具，更是探索物理世界、检验理论、甚至发现新规律的强大引擎。这不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的向导，引领我深入物理世界的计算前沿。

评分☆☆☆☆☆

质量很好 看起来的也很舒服 应该是正品

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不错

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