計算物理學（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

[德] P.O.J.謝勒 著

圖書標籤:

• 計算物理
• 物理學
• 計算方法
• 數值分析
• 科學計算
• 高等教育
• 教材
• 模擬
• 算法
• 物理模擬

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787519219635

版次：2

商品編碼：12067571

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《計算物理學》（第2版）是一部非常規範的高等計算物理教科書。內容包括用於計算物理學中的重要算法的簡潔描述。本書第1部分介紹數值方法的基本理論，其中包含大量的習題和仿真實驗。本書第2部分主要聚焦經典和量子係統的仿真等內容。讀者對象：計算物理等相關專業的研究生。

深度學習與模式識彆（第3版） 作者： [虛構作者姓名 A]，[虛構作者姓名 B] 齣版社： 科學技術文獻齣版社 ISBN： 978-7-5045-9876-5 頁數： 880頁 --- 內容簡介 《深度學習與模式識彆（第3版）》是一本全麵、深入且與時俱進的教材和參考書，係統闡述瞭現代模式識彆理論與深度學習技術的融閤與發展。本書旨在為讀者提供堅實的理論基礎、詳盡的算法剖析以及豐富的實踐案例，使讀者能夠掌握構建、訓練和部署復雜智能係統的核心能力。 本版在充分保留瞭前兩版在經典模式識彆和基礎神經網絡方麵紮實內容的基礎上，重點引入瞭近五年內人工智能領域最具影響力的前沿進展，特彆是在自監督學習、生成模型（如Diffusion Models）、可解釋性AI（XAI）以及大規模預訓練模型（LLMs/VLMs）的應用與優化方麵進行瞭大量補充和更新。 本書結構清晰，邏輯嚴謹，適閤作為高等院校計算機科學、電子信息工程、自動化、生物信息學及相關交叉學科高年級本科生和研究生的教材，同時也為從事人工智能、機器學習領域的研究人員和工程師提供瞭極具價值的參考資料。 --- 第一部分：模式識彆基礎與數學工具（約 200頁） 本部分構建瞭理解現代深度學習模型所需的數學和統計學基礎，並迴顧瞭經典的模式識彆範式。 第1章：模式識彆概述與曆史沿革 模式識彆的定義、基本框架與應用領域。 從特徵工程到深度學習的範式轉變。 概率論與信息論基礎迴顧：熵、互信息、KL散度在識彆任務中的作用。 第2章：特徵提取與降維技術 經典特徵工程迴顧： 傅裏葉變換、小波變換在信號處理中的應用。 綫性降維： 主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）的深入解析。 非綫性降維： LLE（局部綫性嵌入）和t-SNE在數據可視化與特徵空間分析中的應用。 第3章：概率模型與統計學習基礎 貝葉斯分類器與樸素貝葉斯模型。 支持嚮量機（SVM）的核方法與優化理論。 集成學習方法：Bagging、Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machine, XGBoost/LightGBM的原理與實踐）。 第4章：損失函數與優化理論 各種常用損失函數（交叉熵、均方誤差、Hinge Loss）的特性與適用場景。 梯度下降的變體：SGD、Momentum、RMSProp、AdamW的收斂性分析。 優化中的正則化技術：L1/L2範數、Dropout、Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN) 的機製與效果對比。 --- 第二部分：經典人工神經網絡與深度學習核心（約 250頁） 本部分詳細介紹瞭深度學習的基石——神經網絡的結構、工作原理和訓練方法。 第5章：前饋神經網絡（FNN）與激活函數 多層感知機（MLP）的結構與反嚮傳播算法的精確推導。 現代激活函數：ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的優勢與局限性。 深度網絡的梯度消失與爆炸問題的深入探討。 第6章：捲積神經網絡（CNN）的原理與架構 捲積操作的數學原理、感受野與權值共享機製。 經典網絡結構演進：LeNet到ResNet、DenseNet、InceptionNet的創新點分析。 空間金字塔池化（SPP）與空洞捲積（Dilated Convolution）在多尺度特徵提取中的作用。 第7章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 基礎RNN、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構與信息流控製。 雙嚮RNN（Bi-RNN）與深層RNN的構建。 序列到序列（Seq2Seq）模型的基礎架構。 第8章：注意力機製與Transformer架構 注意力機製的起源、自注意力（Self-Attention）的計算過程。 Transformer架構的編碼器-解碼器設計：多頭注意力、位置編碼（Positional Encoding）的必要性。 重點更新： Masked Multi-Head Attention在自迴歸模型中的應用。 --- 第三部分：前沿深度學習範式與高級模型（約 300頁） 本部分聚焦於當前AI研究中最活躍的方嚮，涵蓋生成模型、無監督/自監督學習以及多模態處理。 第9章：生成對抗網絡（GANs） GAN的基本框架、納什均衡與Minimax博弈理論。 穩定訓練技術：WGAN、LSGAN、Spectral Normalization。 變分自編碼器（VAE）的概率建模基礎與生成過程。 第10章：擴散模型（Diffusion Models） 深度更新章節： 擴散模型的數學基礎——前嚮加噪過程與逆嚮去噪過程。 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的核心算法。 擴散模型在圖像閤成、超分辨率和音頻生成中的最新進展。 第11章：自監督學習（SSL）與對比學習 SSL的動機與分類：生成式任務與對比式任務。 對比學習框架：SimCLR、MoCo的機製詳解，包括負樣本的構建策略。 基於預測任務的自監督方法，如Masked Autoencoders (MAE) 在視覺任務中的應用。 第12章：大規模預訓練模型與遷移學習 預訓練的策略與模型規模對性能的影響。 語言模型（LLMs）深入： BERT、GPT係列（GPT-3/4架構的通用性原理）。 多模態模型： CLIP（對比語言-圖像預訓練）的聯閤嵌入空間構建。 模型微調（Fine-tuning）策略：Adapter Tuning與Prompt Engineering的對比。 --- 第四部分：模型評估、部署與可解釋性（約 130頁） 本部分關注如何科學地評估模型性能、確保係統可靠性以及提升AI決策的透明度。 第13章：模型評估指標與魯棒性 針對分類、檢測、分割等任務的專業評估指標（IoU, mAP, F1-Score, AUC等）的計算與解釋。 模型泛化能力與過擬閤的診斷方法。 對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理與防禦策略（如對抗性訓練）。 第14章：深度學習係統部署與效率優化 模型量化（Quantization）與剪枝（Pruning）技術，以降低推理延遲。 模型編譯框架：ONNX與TensorRT的應用。 邊緣設備部署的挑戰與解決方案。 第15章：可解釋性人工智能（XAI） 模型黑箱問題的提齣與必要性。 基於梯度的歸因方法：Grad-CAM, Integrated Gradients。 局部解釋方法：LIME與SHAP值的理論基礎與實踐應用。 模型決策的因果推斷初探。 --- 附錄 附錄A： 深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）核心API速查。 附錄B： 經典數據集（ImageNet, COCO, GLUE）介紹與基準測試。 附錄C： 符號與術語錶。 本書特點： 1. 理論與實踐並重： 每一章節後均附有針對核心算法的僞代碼和關鍵公式推導，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。 2. 聚焦前沿： 大幅增加對擴散模型、自監督學習及大型模型對傳統識彆任務影響的分析，確保內容不過時。 3. 嚴謹的數學支撐： 深入剖析瞭優化過程中的收斂性、概率建模的精確性，為高級研究打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在清晰度方麵做得非常齣色，即便是一些相當復雜的概念，也能夠被分解成易於理解的步驟。《計算物理學（第2版）》給我的感覺是，它非常理解初學者的睏惑。作者在講解每一個數值方法時，都會先從最基礎的數學原理齣發，然後逐步引入算法的思想，最後纔結閤具體的物理問題進行代碼實現。這種循序漸進的學習路徑，讓我覺得掌握起來毫不費力。比如，在介紹矩陣運算在物理中的應用時，作者並沒有直接拋齣“矩陣對角化”這樣的高深術語，而是先從嚮量空間和基變換開始講起，然後自然而然地引齣瞭矩陣在描述綫性變換中的作用。接著，又通過模擬簡諧振子的例子，展示瞭如何用矩陣對角化來求解係統的本徵頻率和本徵模式。這種“潤物細無聲”式的講解方式，讓我對這些曾經望而卻步的數學工具産生瞭親近感。而且，書中對代碼的注釋也非常詳細，即使是對編程不太熟悉的讀者，也能根據注釋理解代碼的邏輯。總而言之，《計算物理學（第2版）》是一本非常“友好”的書，它用最清晰的方式，帶領我一步步走進瞭計算物理的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是把我帶入瞭一個全新的視角！我一直覺得物理學是關於抽象公式和理論的集閤，但《計算物理學（第2版）》徹底改變瞭我的看法。作者並沒有僅僅羅列那些復雜的數學方程，而是巧妙地將它們置於解決實際物理問題的宏大敘事中。翻開書頁，仿佛看到一個個鮮活的物理現象在眼前被拆解、分析，然後用代碼一步步重現。比如，書中對量子力學中薛定諤方程的數值求解，不再是枯燥的數學推導，而是通過Python代碼一步步構建仿真，觀察電子在勢阱中的行為，那種直觀的感受是教科書上的公式無法給予的。又比如，在流體力學部分，作者展示瞭如何用有限差分法模擬流體的運動，看著那些看似混亂的粒子軌跡如何逐漸演變成湍流，或者穩定的層流，我纔真正體會到“計算”在物理學研究中的強大力量。即使是對一些我曾經覺得難以理解的概念，比如濛特卡洛方法在統計物理中的應用，通過書中詳實的例子和代碼講解，也變得豁然開朗。它讓我明白，計算不僅僅是工具，更是探索物理世界、檢驗理論、甚至發現新規律的強大引擎。這不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的嚮導，引領我深入物理世界的計算前沿。

評分☆☆☆☆☆

我一直以為計算物理學是門非常“硬核”的學科，充滿瞭冷冰冰的公式和 algorithms。但《計算物理學（第2版）》完全顛覆瞭我的認知。它不僅僅是教你如何“計算”，更是讓你理解“為什麼”要這樣計算，以及計算結果背後所蘊含的深刻物理意義。書中對每一個物理現象的模擬，都經過瞭精心的設計，讓讀者在動手實踐的過程中，能夠真正地“看到”物理規律的運作。例如，在研究混沌係統時，作者並沒有僅僅給齣一堆描述混沌行為的數學方程，而是通過繪製相圖、計算李雅普諾夫指數等方式，生動地展示瞭混沌係統的“蝴蝶效應”，讓人身臨其境地感受到其復雜性和不可預測性。我特彆喜歡書中關於天體軌道計算的部分，通過數值積分的方法模擬行星的運動，看著軌道綫如何在屏幕上慢慢勾勒齣來，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我意識到，計算物理學並非與物理直覺相悖，反而是物理直覺的有力延伸和驗證。它讓我們能夠用一種全新的方式去“感受”和“探索”物理世界，這種體驗是任何純理論書籍都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，涵蓋瞭從基礎概念到進階應用的廣泛內容，而且敘述邏輯清晰，層次分明。《計算物理學（第2版）》給我最直觀的感受就是其內容的深度和廣度。作者並沒有停留在淺嘗輒止的講解，而是深入探討瞭多種重要的數值方法，並給齣瞭它們在不同物理問題中的具體應用。例如，在介紹邊界元法時，作者不僅闡述瞭其基本原理，還結閤瞭實際的電磁學問題，展示瞭其在解決不規則邊界問題上的優勢。此外，書中還觸及瞭諸如快速傅裏葉變換（FFT）在信號處理和數值模擬中的應用，以及一些更復雜的優化算法，這些內容對於想要進行更深入研究的讀者來說，非常有價值。更令人稱贊的是，書中還鼓勵讀者進行批判性思考，例如在分析數值誤差時，作者會引導讀者思考不同算法對誤差的影響，以及如何通過並行計算來提高效率。這種引導性的教學方式，培養瞭我獨立分析和解決問題的能力。總的來說，《計算物理學（第2版）》是一本內容紮實、體係完整、能夠滿足不同層次讀者需求的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解方式簡直是為我量身定做的！我一直是個動手能力很強的人，相比於死記硬背理論，我更喜歡通過實踐來理解。而《計算物理學（第2版）》恰好滿足瞭我的需求。《計算物理學（第2版）》不僅僅是理論的堆砌，它更注重於如何將抽象的物理概念轉化為可執行的代碼。書中提供的每一個例子，都包含瞭詳細的代碼實現，而且不僅僅是“拿來主義”，作者還深入淺齣地解釋瞭代碼背後的物理原理以及數值方法的選擇依據。比如，在處理微分方程的章節，作者不僅介紹瞭歐拉法和龍格-庫塔法，還詳細分析瞭它們各自的優缺點，以及在不同精度要求下如何選擇閤適的算法。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些更前沿的計算技術，比如對粒子在復雜勢場中運動的模擬，以及利用數值方法求解偏微分方程來研究熱擴散和波的傳播。這些內容對我來說非常有啓發性，讓我看到瞭將所學知識應用到實際科研項目中的無限可能。我甚至開始嘗試著自己修改和擴展書中的代碼，去解決一些自己感興趣的物理問題。這本書不僅僅教會瞭我計算物理的知識，更重要的是，它點燃瞭我用計算工具探索物理奧秘的熱情。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

質量很好 看起來的也很舒服 應該是正品

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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