科学与工程中的洞察力:如何把握复杂性 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547835975

商品编码：29883741461

包装：平装-胶订

出版时间：2017-08-01

基本信息

书名：科学与工程中的洞察力:如何把握复杂性

定价：78.00元

作者：{美] 桑乔伊·马哈詹 潘子欣,徐建军

出版社：上海科学技术出版社

出版日期：2017-08-01

ISBN：9787547835975

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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世界是复杂的。能让我们更好把握世界，避免被淹没在复杂泥潭中的是日积月累培养出的洞察力。本书将告诉你如何优化自己的思考模式，构建自己的洞察力。
全书围绕思考方法设计。在每一章，通过大量生动的案例教会你一种构建洞察力、把握复杂性的方法工具。工具比案例本身更一般，更有用，你所学的思考工具将适用于各领域以及生活的各个方面。尝试本书介绍的思考方法吧，你会发现世界竟如此统一与和谐。世界原本简洁。

内容提要

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科学与工程被认为是关于准确性及性的学问。然而，能让我们更好把握世界复杂性的却是洞察力。《科学与工程中的洞察力》围绕如何培养、优化思考方式而设计。全书分为3大部分。部分告诉你什么是复杂性，如何把你所面对的复杂世界“整理”得简洁、有条理。在此部分，你将学习到“分而治之法”和“抽象”两件工具，来帮助你梳理复杂世界。第2部分教你如何在不损失信息的前提下，把不必要的复杂性舍弃。你将学习到另外3种工具：“寻找不变量”、“正比分析”、“量纲分析”。当面对更复杂的问题，以至于我们已经掌握的方法都无能为力时，我们必须做出“牺牲”——舍弃一部分信息，这便是第3部分的内容：如何在舍弃信息的情况下对问题做出更好地估计。“团块化”和“概率分析”这两种工具将力助你做到这一点。

目录

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作者介绍

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桑乔伊?马哈詹（Sanjoy Mahajan）：斯坦福大学物理学学士，剑桥大学数学学士，加州理工学院物理学博士，曾任教于麻省理工学院、剑桥大学、欧林工程学院等。多年以来，在多所高校致力于科学课程的教学设计与改革。在麻省理工学院开设广受好评的公开课“科学与工程中的近似艺术”。

徐建军：复旦大学物理系教师，长期从事理论物理的科研与教学工作，著有《物理学中的群论基础》及译作《不论——科学的极限与极限的科学》等。

潘子欣：复旦大学经济学院学生。

文摘

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序言

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深入探索人工智能、数据科学与高级计算的前沿领域 本书籍聚焦于当代计算科学、信息技术与工程实践中的核心挑战与创新解决方案。我们以一种严谨、务实的态度，剖析驱动现代技术进步的底层逻辑与前沿技术。 --- 第一部分：高级算法与复杂系统建模 第一章：图论在网络科学中的应用与优化 本章深入探讨了现代图论的最新发展及其在复杂网络结构分析中的关键作用。我们将从基础的图结构定义出发，逐步过渡到大规模动态网络（如社交网络、交通流网络和生物分子交互网络）的建模技术。重点内容包括： 社区发现算法的演进： 比较Louvain方法、谱聚类以及基于信息熵的动态划分技术，并讨论它们在海量数据流中的实时应用潜力。 中心性度量的局限与扩展： 除了传统的度中心性、介数中心性和接近中心性，本章还引入了基于随机游走的 PageRank 变体（如 Topic-Sensitive PageRank）和 K-核分解法，用于识别复杂系统中的关键节点和信息枢纽。 网络鲁棒性分析： 探讨了在随机故障和蓄意攻击下，如何量化和增强网络的韧性。内容涵盖级联失效模型、最小割集计算以及引入冗余链接的优化策略。 第二章：计算几何与三维重建技术 本章关注如何将现实世界的几何信息转化为可计算的模型。内容覆盖了从传感器数据采集到最终高精度模型构建的全过程。 点云数据处理与去噪： 详细介绍了基于统计学（如PCL中的统计离群点移除）和基于局部几何特征（如法向量估计和主成分分析）的点云滤波技术。 表面重建算法对比： 深入剖析了泊松表面重建（Poisson Surface Reconstruction）的原理、参数调优，并与移动最小二乘法（MLS）和 Delaunay 细分方法进行了性能和适用场景的对比分析。 高效的网格简化与简化： 讨论了二次误差度量（Quadric Error Metric, QEM）在保持几何细节前提下实现大规模模型高效简化的方法，以及用于实时渲染的 LOD（细节层次）生成策略。 第三章：优化理论在工程决策中的实践 本章旨在为读者提供一套解决复杂约束优化问题的工具箱。内容侧重于将抽象的数学模型转化为可操作的工程解决方案。 非线性规划与内点法： 详细阐述了牛顿法、准牛顿法以及内点法（Interior-Point Methods）如何处理大规模、高维的非线性约束问题，并探讨了KKT条件的实际验证。 启发式与元启发式算法： 聚焦于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）在无法解析求解时的应用。本章特别关注如何设计有效的适应度函数和处理多目标优化问题（如使用帕累托前沿分析）。 凸优化基础： 强调凸集、凸函数以及线性规划（LP）的理论基础，并展示如何通过对偶理论（Duality Theory）来简化复杂问题的求解过程。 --- 第二部分：深度学习范式与应用 第四章：卷积神经网络（CNN）的高级架构解析 本章超越了基础的 LeNet 和 AlexNet，深入剖析了现代视觉处理中关键网络的内部机制与创新点。 残差连接与梯度回传： 详细分析了 ResNet 中残差块如何有效解决深层网络的梯度消失问题，并探讨了 Highway Networks 和 DenseNet 的变体结构。 高效模型设计： 关注模型压缩与部署。详细解析了 MobileNet 系列（Depthwise Separable Convolutions）和 ShuffleNet 的通道混洗机制，以实现移动端的高效推理。 注意力机制的融合： 探讨了 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块和 CBAM（Convolutional Block Attention Module）如何自适应地调整特征通道和空间信息的重要性。 第五章：序列建模与自然语言处理（NLP）的Transformer革命 本章系统地介绍了处理时序数据和文本的最新进展，特别是自注意力机制的统治性地位。 Transformer 架构的解构： 细致分解了 Multi-Head Attention 的计算过程，并解释了位置编码（Positional Encoding）和 Layer Normalization 的关键作用。 预训练模型的微调策略： 探讨了 BERT、GPT 系列等大规模语言模型（LLMs）的预训练目标（如 Masked Language Modeling 和 Next Sentence Prediction），并针对特定下游任务（如命名实体识别、问答系统）的 LoRA、Prompt Tuning 等高效微调方法。 非自回归生成模型： 介绍了如 Non-Autoregressive Transformer (NAT) 在机器翻译中为提高解码速度所做的努力与权衡。 第六章：图神经网络（GNN）在结构化数据上的表示学习 本章将图论与深度学习相结合，探讨 GNNs 如何处理关系型数据。 GCN 与 GAT 的原理推导： 从谱域（Spectral Domain）的卷积操作（GCN）出发，过渡到空间域（Spatial Domain）的聚合策略（GAT，Graph Attention Network），强调了注意力机制在信息传递中的优势。 异构图处理： 讨论了处理具有不同节点类型和边类型的复杂图结构的方法，如 Relational Graph Convolutional Networks (R-GCN)。 应用案例： 展示 GNN 在药物发现（分子性质预测）、推荐系统（用户-物品交互图）中的实际部署与性能提升。 --- 第三部分：高性能计算与系统实现 第七章：大规模数据处理的并行化框架 本章关注如何利用现代分布式计算资源高效地执行复杂的分析任务。 内存计算与容错机制： 深入剖析 Apache Spark 的 RDD、DataFrame/Dataset 抽象层，并重点讲解其惰性求值（Lazy Evaluation）和 DAG（有向无环图）调度器如何优化作业执行。 数据流处理： 对比批处理（Batch Processing）与流处理（Stream Processing）范式。详细介绍 Apache Flink 在事件时间处理、窗口函数（如滑动窗口、会话窗口）以及状态管理（State Management）方面的技术优势。 异构计算的加速： 探讨了如何利用 CUDA C++ 和 OpenCL 针对 GPU/FPGA 进行底层计算优化，特别是如何将深度学习模型中的矩阵乘法和卷积操作有效地映射到并行硬件上。 第八章：可解释性人工智能（XAI）与模型验证 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”模型做出特定决策变得至关重要。本章致力于揭示黑箱模型内部的工作原理。 局部解释方法： 详细介绍 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）如何通过构建局部代理模型来解释单个预测，并对比 SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论的严格解释框架。 敏感性分析与特征归因： 讲解 Grad-CAM 和 Integrated Gradients 等技术如何生成可视化的热力图，以定位模型关注的输入区域。 公平性、问责制与透明度（FAT）： 讨论如何使用统计度量（如平等机会差异、预测率奇数）来量化模型偏见，并介绍去偏置技术。 第九章：边缘计算与物联网（IoT）数据安全 本章探讨了将计算能力从云端迁移到数据源头的必要性，以及随之而来的安全挑战。 资源受限环境下的模型部署： 介绍模型量化（Quantization）、权重剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积，使其能够在低功耗设备上运行。 联邦学习（Federated Learning）： 阐述 FL 的去中心化训练范式，重点分析其在保证数据隐私（通过本地梯度聚合）和处理数据非独立同分布（Non-IID Data）时的挑战与解决方案。 实时数据完整性： 讨论在边缘节点间进行数据校验和安全通信的机制，包括轻量级的加密算法和基于区块链的信任链构建。 --- 本书旨在为高级研究人员、系统架构师和资深工程师提供一个全面而深入的参考框架，用以应对和解决当今计算领域最棘手的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对“洞察力”这个词有了全新的认识。在读这本书之前，我总觉得洞察力是一种天生的能力，要么有，要么没有，很难去后天培养。但《科学与工程中的洞察力》这本书，用非常扎实的案例和清晰的逻辑，一步步地拆解了洞察力是如何产生的。它不是凭空冒出来的灵感，而是建立在一系列严谨的思考过程之上。书中探讨了如何从海量数据中筛选出关键信息，如何识别看似不相关的事物之间的联系，以及如何跳出固有的思维模式去观察问题。我尤其喜欢书中关于“模型构建”的部分，它教会我们如何用简化的模型来理解复杂的系统，这对于我这个工程背景的人来说，简直是醍醐灌顶。很多时候，我们在处理复杂问题时，会因为信息过载而感到无从下手，这本书提供的框架和方法，就像黑暗中的灯塔，指引我如何一步步剥茧抽丝，最终找到问题的本质。而且，作者并没有停留在理论层面，而是引用了大量科学研究和工程实践中的具体例子，比如天体物理学家如何从模糊的星体信号中发现新现象，或者软件工程师如何通过分析用户行为数据来优化产品。这些生动的案例，不仅增强了说服力，也让我更容易理解抽象的概念。我以前总以为那些伟大的科学家和工程师都有着超凡的智慧，现在我明白了，他们的“洞察力”更多的是一种方法论，一种持续学习、不断反思、勇于质疑的习惯。这本书让我觉得，洞察力并非遥不可及，而是可以通过刻意练习来获得的宝贵技能。

评分☆☆☆☆☆

这本《科学与工程中的洞察力》简直是为那些总在“为什么会这样？”和“有没有更好的办法？”之间徘徊的探索者量身打造的。我一直认为，真正解决问题的关键不在于堆砌更多的技术或者更多的资源，而在于能否“看透”问题的本质。这本书的作者恰恰抓住了这一点，并且用一种非常引人入胜的方式将其阐述出来。书中的一个核心观点是，洞察力往往来自于对“异常”的敏感。在科学和工程领域，那些不符合预期、不符合现有理论的现象，往往是孕育新发现的温床。作者通过分享不同学科领域的案例，比如生物学家如何从观察微生物的异常生长中找到疾病的线索，或是材料科学家如何从材料的微小缺陷中获得性能提升的灵感。这些故事让我开始重新审视我日常工作中遇到的那些“小麻烦”或者“小偏差”，它们可能不再是需要急于抹去的瑕疵，而是潜在的突破口。更让我印象深刻的是，书中强调了“类比”和“可视化”在洞察力产生中的重要作用。很多时候，我们之所以看不清事物，是因为我们被局限在了原有的框架里。而通过引入不同领域的类比，或者将抽象的概念转化为直观的图像，我们可以打破思维定势，看到全新的视角。这本书读起来并不枯燥，反而充满了启发性，它鼓励我带着一种“好奇的怀疑”去面对世界，去主动寻找那些隐藏在表象之下的规律。它让我明白，洞察力不是坐在那里等着，而是需要主动去“挖掘”，去“连接”，去“重塑”。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《科学与工程中的洞察力》这本书，带给我一种前所未有的思维冲击。它并非一本传授具体技术或工具的书，而是深入探讨了“理解”的深度和广度。作者在书中反复强调，真正的洞察力不是来自信息的堆积，而是来自对信息之间关系的深刻理解。他用一种非常系统的方式，构建了一个“洞察力生成模型”，从数据的收集、分析、整合，到假设的提出、验证，再到最终的理论构建，每一个环节都充满了智慧的火花。我最欣赏的是书中关于“反事实思考”的论述。作者鼓励我们不仅仅思考“发生了什么”，更要思考“如果当初做了什么不同，结果会如何？”这种思维方式，对于任何想要避免重复错误、寻求最优解的人来说，都至关重要。书中引用了很多科学史上的经典案例，比如牛顿发现万有引力定律，背后就是对苹果落地的普遍现象进行深入的“反事实”追问。这本书让我意识到，很多时候我们之所以停滞不前，是因为我们满足于对现状的解释，而没有去追问“有没有更好的可能性”。此外，书中对“复杂性”的定义和拆解也极具启发性。它告诉我，复杂性并非不可理解，而是需要我们掌握正确的工具和方法去“化繁为简”。这本书让我对科学研究和工程实践中的许多“里程碑式”的成就有了更深刻的理解，也让我开始审视自己日常工作中的思维盲点。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，引导我如何更有效地思考，如何更深入地理解世界。

评分☆☆☆☆☆

读完《科学与工程中的洞察力》后，我感到自己对“问题解决”的认知被彻底颠覆了。这本书没有教我如何去“做”某件事情，而是教我如何去“想”这件事情。作者用一种非常接地气的方式，解释了如何在面对纷繁复杂的问题时，保持清醒的头脑，并最终找到那个能“一击即中”的解决方案。他提出的“模式识别”和“关联性分析”的方法，在我看来就是洞察力的核心。书中通过大量跨学科的案例，展示了如何从看似不相关的领域中提取有用的信息，并将其应用于解决当前的问题。比如，他举例说明了如何将军事战略中的“围点打援”思想，应用到市场营销的竞争策略中。这种跨界的思考方式，极大地拓展了我的视野。我以前总觉得，科学和工程是高度专业化的领域，但这本书让我看到了它们之间共通的思维逻辑。更重要的是，这本书让我明白，洞察力不是一种神秘的天赋，而是可以通过持续的学习和实践来培养的能力。它强调了“迭代”和“反馈”在洞察力形成过程中的作用。每一次尝试，每一次失败，都是一次学习的机会，都是一次接近真相的垫脚石。书中的很多例子都让我惊叹于人类思维的无限可能，也让我对自己未来的探索充满了信心。这本书，绝对是任何想要在科学和工程领域有所建树的人，都应该反复阅读的经典。

评分☆☆☆☆☆

《科学与工程中的洞察力》这本书，简直是一场关于“深度思考”的盛宴。作者没有给我一堆空泛的理论，而是通过大量生动、详实的案例，向我展示了真正的洞察力是如何在实践中孕育出来的。我最印象深刻的是，书中关于“系统思维”的讲解。它让我明白，很多看似孤立的问题，其实是更大系统中相互关联的组成部分。只有从整体的角度去理解，才能找到真正的根源和解决方案。作者用各种各样的比喻和图示，将复杂的系统概念变得易于理解，比如他用生态系统来类比复杂的工程项目，用大脑的神经网络来解释信息的处理和传递。这些都让我豁然开朗。我发现，我过去很多时候都在“头痛医头，脚痛医脚”，而这本书教我如何去“望闻问切”，从整体上去把握问题的脉络。此外，书中对“直觉”的科学解释也让我大开眼界。它并没有将直觉神化，而是将其视为经验和知识在潜意识中高速运转的结果。这让我开始相信，我的“灵感”并非空穴来风，而是可以通过积累和反思来加强的。这本书让我觉得，洞察力并非遥不可及的“奇点”，而是可以被拆解、被学习、被掌握的思维工具。它不仅仅是一本关于科学和工程的书，更是一本关于如何更好地理解世界、更有效地解决问题的“方法论”。