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[美] 奥坎K.埃尔索伊（OkanK.Ersoy）著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111523895

商品编码：10322407008

出版时间：2016-03-01

作  者:(美)奥坎 K.埃尔索伊(Okan K.Ersoy) 著;蒋晓瑜 等 译 著作 定  价:65 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2016年03月01日 页  数:251 装  帧:平装 ISBN:9787111523895 ●译者序
●前言
●第1章衍射、傅里叶光学与成像
●1.1本章引论
●1.2日益重要的应用举例
●1.2.1密集波分复用（DWDM）／解复用
●1.2.2光学与微波DWDM系统
●1.2.3衍射与亚波长光学元件
●1.2.4纳米尺度衍射器件与严格衍射理论
●1.2.5现代成像技术
●第2章线性系统与变换
●2.1本章引论
●2.2线性系统与平移不变性
●2.3连续空间傅里叶变换
●2.4傅里叶变换的存在条件
●2.5傅里叶变换的性质
●2.6实傅里叶变换
●2.7幅度谱和相位谱
●2.8汉克尔变换
●第3章波传播基本定理
●部分目录

内容简介

衍射现象是光学及电磁学中的主要现象，成像在现代科学技术领域中应用广泛，而傅里叶分析方法作为一种有效工具，在衍射及成像中均具有广泛应用。《衍射、傅里叶光学及成像》将衍射、成像与傅里叶分析结合起来，系统而全面地介绍了光学中的衍射现象、成像系统和成像方法，以及傅里叶分析方法及其在多种衍射和成像领域中的应用。《衍射、傅里叶光学及成像》针对有一定理论基础和实践经验的读者，他们对物理光学有一定了解，并熟练掌握了傅里叶分析方法。 前言衍射与成像是许多现代科学领域中的核心课题之一，而傅里叶分析和合成技术又是贯穿这一课题的统一主线。例如，通过对傅里叶方法的研究与发展而衍生出了诸多现代成像技术。
    本书具有显著的原创性，这源于作者长达30多年的教学、研究与项目开发经历。回顾本书涉及的内容在近年来取得的进展，并且随着技术的进步这些内容显得越来越重要，这本身就是一件令人快慰的经历。这些内容涉及的主题为数众多，且包含诸多学科。
    即使傅里叶理论是核心的，其也需要许多其他的主题来进行补充，例如，线性系统理论、优化理论、数值方法、成像理论以及信号与图像处理理论；并且，理论也需要与问题的具体实施和材料的制备相结合。因此很难对这一领域进行简单的描述。技术的日益进步使得该领域至关重要，从而需要开设一些课程以涵盖该科学与技术领域的主等

深度学习与神经网络：从基础理论到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习与神经网络导论。我们着眼于当代人工智能浪潮的核心驱动力——深度学习技术，系统地梳理了其理论基础、关键算法以及在现实世界中的广泛应用。本书力求在概念的严谨性与工程实践的可操作性之间取得平衡，为初学者构建坚实的知识体系，同时也为有一定基础的研究人员和工程师提供深入探索的前沿视角。 第一部分：基础理论与数学基石 本书首先回顾了支撑现代机器学习和深度学习的数学基础。这部分内容并非简单的公式堆砌，而是紧密围绕神经网络的训练和优化展开。 1. 线性代数与概率统计的回顾： 我们详细阐述了向量空间、矩阵分解（如奇异值分解SVD）在数据降维和特征表示中的作用。在概率论方面，重点讲解了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），这些是理解损失函数设计和模型评估的关键。特别地，我们引入了信息论中的熵、交叉熵和KL散度，明确它们作为衡量模型不确定性和分布差异性的核心度量。 2. 机器学习的范式转换： 在进入深度学习之前，本书简要回顾了传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和决策树，以对比和衬托深度学习在处理高维复杂数据上的优势。随后，我们引入了人工神经网络（ANN）的基本结构：神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体），并清晰地阐述了前馈网络（Feedforward Networks）的工作原理。 3. 梯度下降的艺术： 优化的核心在于梯度下降。本书深入剖析了标准梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）、Mini-Batch SGD的异同与适用场景。更重要的是，我们详细介绍了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam）的数学推导和实际调参策略，帮助读者理解如何高效地逃离局部最优解并加速收敛。 第二部分：核心深度学习架构 本部分聚焦于现代深度学习的几大主流网络架构，剖析了它们在处理特定类型数据（如图像、序列数据）时的独特设计哲学。 1. 卷积神经网络（CNN）：视觉信息处理的革命 我们首先讲解了CNN的三个核心组件：局部感受野、权值共享和池化操作。通过实例说明这些设计如何有效捕获空间层次结构。随后，我们将追踪CNN的发展历程：从LeNet的简单结构，到AlexNet在ImageNet上的突破，再到VGG的深度堆叠哲学、GoogLeNet/Inception的模块化设计，以及ResNet（残差网络）如何通过恒等映射解决了深度网络的退化问题。对于更精细的结构，如DenseNet和Inception-v4，我们也进行了详尽的分析。 2. 循环神经网络（RNN）：序列数据的记忆机制 针对文本、语音等序列数据，RNN通过引入循环连接实现了对历史信息的“记忆”。我们详细分析了标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失与爆炸问题，并以此为切入点，深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——特别是输入门、遗忘门和输出门的工作机制，解释它们如何通过精妙的门控机制控制信息的流动和保留。 3. 现代序列模型：Transformer的崛起 本书将重点介绍Transformer架构，这是自然语言处理领域的一次颠覆性创新。我们将详述其自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何从不同表示子空间学习信息。同时，我们也会讲解位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及Transformer在编码器-解码器结构中的完整运作流程。 第三部分：训练策略与高级技术 高效的训练是实现高性能模型的关键。本部分涵盖了模型训练过程中必须掌握的各项技术和策略。 1. 正则化与泛化能力： 我们讨论了过拟合的成因，并系统介绍了L1/L2权重正则化、Dropout（以及其在不同层上的应用差异），以及早停法（Early Stopping）。此外，我们还探讨了批标准化（Batch Normalization, BN）的原理，即它如何稳定学习过程、加速训练并起到一定的正则化作用。 2. 迁移学习与预训练模型： 在数据稀缺的场景下，迁移学习至关重要。本书详细讲解了特征提取和微调（Fine-Tuning）两种主要的迁移策略。我们分析了如BERT、GPT系列等大型预训练模型的基本架构和应用范式，强调了预训练任务（如掩码语言模型）的设计思想。 3. 模型的可解释性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得日益重要。我们介绍了若干可解释性方法，包括梯度可视化技术（如Grad-CAM），用于高亮显示输入数据中对模型预测贡献最大的区域，帮助用户建立对“黑箱”模型的信任。 第四部分：前沿应用与未来展望 本部分将深度学习的前沿研究与实际应用场景相结合。 1. 生成模型： 我们区分并详细介绍了两类重要的生成模型： 变分自编码器（VAE）： 探讨其概率视角下的潜在空间表示和重参数化技巧。 生成对抗网络（GAN）： 深入解析生成器与判别器之间的零和博弈过程，并介绍DCGAN、WGAN等变体在图像生成和数据增强中的应用。 2. 强化学习基础： 简要介绍强化学习的基本框架（智能体、环境、奖励、策略），并阐述深度Q网络（DQN）如何利用深度网络来估计Q值函数，实现对复杂环境的决策控制。 3. 实际工程化考量： 最后，本书触及了模型部署的实际问题，包括模型量化（Quantization）以减小模型体积和推理延迟，以及模型压缩技术（如剪枝 Pruning）在资源受限设备上的应用。 本书通过丰富的图示、清晰的数学推导和丰富的代码示例（基于主流深度学习框架），致力于帮助读者扎实掌握深度学习的理论精髓，并能独立解决复杂的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我最近读到一本名为《数字信号的舞者》的书，这本著作以一种非常独特的方式，探讨了信息如何在数字世界中流动和重构。它没有直接深入到复杂的编码理论或者数据传输协议，而是将重点放在了信号的“形态”和“行为”上。作者用生动的比喻，将数字信号比作在网络中跳跃的舞者，它们有时轻盈地穿梭，有时又会因为干扰而产生“失真”，甚至在传输过程中“变奏”。书中有一个章节专门讲述了“噪声”对信号的影响，作者不是用枯燥的数学公式来解释，而是通过一个生动的故事，讲述了一段重要的信息在传递过程中，因为周围环境的“杂音”而变得模糊不清，最终导致理解上的偏差。这种“拟人化”的写作手法，让原本抽象的概念变得触手可及。此外，书中还探讨了信号的“压缩”和“解压”过程，将其比作是给信息打包和拆箱，讲述了如何在保证信息完整性的前提下，让它更加高效地传输。虽然我并不熟悉相关的技术细节，但通过作者的引导，我能够理解信号处理背后的基本逻辑，以及它在现代通信技术中的重要作用。这本书让我对我们习以为常的数字交流方式，有了更深的敬意和理解。

评分☆☆☆☆☆

在闲暇之余，我翻阅了一本名为《光影的叙事者》的书籍。它并没有直接教授摄影技巧，也没有去分析不同镜头的成像特点，而是以一种更接近文学的视角，去解读光线在捕捉瞬间时所扮演的角色。作者用极富感染力的语言，描绘了光线如何成为时间的见证者，如何捕捉转瞬即逝的情绪，以及如何通过明暗的对比，赋予画面以深刻的含义。书中有一段关于“逆光”的描写，作者并没有去解释其技术上的难点，而是着重于逆光环境下，人物轮廓被勾勒出的神圣感，以及光线穿透发丝时形成的“光晕”，这些细节的描绘，让读者能够感受到光线所带来的那种独特的氛围和情感张力。此外，书中还探讨了“阴影”的作用，并非将其视为“缺失”的光线，而是将其看作是与光线对话的一部分，是烘托主体、制造神秘感、引导视线的有力工具。通过作者的文字，我仿佛能够“看见”光线是如何在按下快门的那一刻，将现实转化为一个充满故事性的画面。这本书让我对“看见”有了更深的理解，也让我更加欣赏那些能够巧妙运用光影来讲述故事的瞬间。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸读到一本名为《信息的迷宫》的书，它所描绘的世界，是一个充满着数据流、算法编织以及无数细微连接的庞大网络。这本书并非直接介绍某种编程语言或者数据结构，而是以一种文学化的笔触，将信息在其中的旅行过程描绘得如同史诗般壮丽。作者以“信息单元”为主角，讲述了它们如何在庞大的“数据库”中穿梭，如何被“算法”的指令所引导，又如何在“网络节点”之间传递，有时顺畅无阻，有时又会陷入“死循环”或“信息孤岛”。书中有一个章节，用极具画面感的语言描述了信息在搜索引擎中的“爬行”与“筛选”过程，将其比作是在一片浩瀚的信息海洋中，无数的“探针”在搜寻最精准的“宝藏”。它还深入探讨了“信息过载”和“信息茧房”的概念，将它们比作是信息的“漩涡”和“围墙”，让我们在信息爆炸的时代，既能够接触到海量的信息，又可能被局限在狭小的认知空间里。这本书让我深刻体会到，我们每天都在与信息进行着复杂的互动，而这背后，是一套精妙而又庞大的运作机制。

评分☆☆☆☆☆

在一次偶然的机会，我翻阅了一本名为《光谱的低语》的书。它的封面设计简约而富有深意，仿佛预示着一段关于光影与色彩的探索之旅。书的内容并非直接讲述某种具体的物理现象，而是通过一系列引人入胜的散文和随笔，探讨了光线在不同媒介中的传播方式，以及它如何塑造我们对世界的感知。作者以诗意的笔触，描绘了晨曦初露时，光线穿透薄雾的柔和；也描绘了黄昏落日时，光线在大地投下的斑驳陆离。书中对色彩的解读更是别具一格，它不仅仅是波长的差异，更是情感的载体，是记忆的锚点。比如，作者在描述一个古老的城镇时，花费了大量篇幅去描绘阳光下石墙的暖色调，以及雨后湿润的青石板反射出的深邃蓝绿色，这些细致入微的描写，让读者仿佛身临其境，感受到了那份独特的宁静与沧桑。虽然书中并未直接出现那些复杂的公式或定理，但字里行间却洋溢着对光学原理的深刻理解，以及对光线背后奥秘的无限遐想。读完之后，我发现自己对日常生活中习以为常的光线有了全新的认识，也更加珍视那些转瞬即逝的光影之美。它更像是一本哲学书，引导我去思考光与生命、光与情感的微妙联系。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《三维世界的画笔》这本书时，就被它所传递出的那种抽象而又引人入胜的氛围所吸引。它并非一本教授具体绘画技巧的指南，也不是关于某种特定艺术风格的论述。相反，它更像是对空间感知本身的一种哲学式探讨。作者以一种非常超然的视角，审视了我们在二维平面上试图表达三维现实的种种尝试。书中并没有直接提及透视法或者构图原则，而是通过对光线、阴影以及物体轮廓在不同角度下呈现出变化的微妙之处的描绘，来间接阐述了空间关系的复杂性。例如，作者在描述一座山峦时，没有去细致描绘每一块岩石或每一片植被，而是着重于阳光照射下，山体不同坡面所产生的明暗对比，以及这些对比如何勾勒出山体的起伏轮廓，从而营造出立体感。书中还探讨了我们大脑如何主动地“填充”和“理解”缺失的信息，从而在二维图像中感知到深度。这种对空间感知机制的深入挖掘，让我对艺术创作中“意象”的形成有了全新的理解，也让我意识到，艺术家们并非仅仅是在“画”，而是在“构建”一个我们能够感知的空间。