随机生态种群模型及流行病模型动力学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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祖力，张秋梅，曹忠威 著

图书标签:

• 种群动力学
• 生态模型
• 流行病模型
• 随机过程
• 数学建模
• 非线性动力系统
• 生物数学
• 生态学
• 动力系统
• 模型分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030542274

版次：31

商品编码：12313633

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-03-01

页数：184

正文语种：中文

内容简介

本书在借鉴现有的数学方法和分析工具的基础上，致力于研究随机种群模型及生态流行病模型动力学行为。书中着重探讨了具有功能性反应的随机生态流行病模型的渐近稳定性，为随机捕食-食饵模型以及恒化器模型建立竞争排斥原理的判断依据。研究随机非自治Lotka-Volterra模型和污染环境下的非自治竞争模型、互惠模型和捕食-食饵模型周期解的存在性。探讨Markov过程和环境噪声共同干扰下捕食-食饵模型平稳分布的存在性。这些结果进一步深化了人们对生物发展规律的认识，同时也是数学和生态学领域里的一项崭新的基础性工作。

好的，这是一本涵盖了不同主题的图书简介，不涉及“随机生态种群模型及流行病模型动力学”这一特定内容。 --- 图书名称： 现代复杂系统理论与应用：从基础数学到前沿工程实践 图书简介 本书全面、深入地探讨了现代复杂系统的理论框架、分析方法及其在多个关键领域的实际应用。全书结构严谨，内容覆盖了从基础数学工具到前沿交叉学科应用的前沿视角，旨在为读者提供一个理解和驾驭复杂系统的整体认知体系。 第一部分：复杂系统理论基石与数学工具 本部分聚焦于复杂系统研究的基础支撑。我们首先回顾了非线性动力学和混沌理论的最新进展，详细阐述了分岔分析、相空间重构以及李雅普诺夫指数等核心概念，为理解系统行为的突变和不可预测性奠定基础。 随后，本书深入探讨了网络科学的数学基础。我们不仅介绍了图论的基本概念，如度分布、聚类系数和特征路径长度，更侧重于复杂网络拓扑结构（如小世界网络、无标度网络）的生成模型及其对系统功能的影响。特别地，本书引入了基于张量代数的更高阶网络分析方法，以捕捉多方相互作用系统的结构特征。 在概率论与统计物理方面，我们详细介绍了马尔可夫链、随机过程（如布朗运动、泊松过程）在建模系统演化中的应用。重点讲解了蒙特卡洛方法、重要性抽样等计算技术，以及它们在处理高维积分和系统模拟中的有效性。 第二部分：信息论与计算智能 本部分关注信息如何在复杂系统中流动、处理和涌现。信息熵、互信息和条件熵被用作量化系统不确定性和信息传递效率的关键工具。本书探讨了如何利用这些度量来识别系统中的关键节点和瓶颈环节。 紧接着，我们转向计算智能在复杂系统分析中的作用。机器学习方法被系统地介绍，包括深度学习（卷积网络、循环网络）在处理高维时序数据和模式识别中的应用。我们特别关注自组织映射（SOM）和支持向量机（SVM）在分类和降维上的优势，以及如何将这些工具应用于大型数据集的分析。 强化学习作为一种决策制定范式，被置于处理动态、不确定环境的复杂控制问题中进行探讨。从Q学习到策略梯度方法，本书提供了算法的详细推导和在资源分配优化中的案例分析。 第三部分：跨学科应用：从工程控制到社会经济模拟 第三部分是本书的核心应用篇章，展示了理论与方法的结合。 在智能控制与优化领域，我们探讨了分布式控制系统、多智能体系统（MAS）的协调机制设计。本书详细分析了基于一致性算法的传感器网络协同，以及如何利用模糊逻辑和神经动力学方法来设计鲁棒的自适应控制器，以应对环境扰动和参数不确定性。 材料科学与凝聚态物理中的复杂现象，如相变、自组装过程，被置于统计力学的框架下进行考察。我们讨论了如何利用格林函数方法和密度泛函理论（DFT）来预测新材料的宏观性质。 在金融经济系统的建模方面，本书采用了基于主体（Agent-Based Modeling, ABM）的方法来模拟市场行为。我们构建了具有异质性偏好的交易主体模型，并分析了系统性风险在金融网络中的传播路径。此外，本书还引入了复杂性经济学中的“技术前沿”概念，探讨了创新扩散过程的动力学特征。 第四部分：前沿挑战与未来展望 最后一部分展望了复杂系统研究的前沿方向。我们深入讨论了因果推断在复杂系统中的重要性，超越了传统的相关性分析，强调了结构因果模型（SCM）在揭示系统内在机制上的潜力。 此外，本书还探讨了复杂性科学与人工智能的融合，特别是可解释性人工智能（XAI）在理解黑箱模型决策过程中的角色。我们提出了对自适应、演化算法的需求，以应对环境的动态变化。 本书不仅提供了丰富的理论框架和成熟的分析工具，更强调了跨学科思维的重要性。它适合于物理学、数学、计算机科学、工程学以及社会科学领域的高年级本科生、研究生及科研工作者作为深入学习的参考教材。通过阅读本书，读者将能够建立起一套系统性的思维工具，用于识别、分析和解决现实世界中出现的各类复杂问题。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色和蜿蜒的绿色线条，隐约勾勒出生命的脉络和自然界的无序之美。我一直对自然界中的随机性及其对生命系统的影响感到着迷，总觉得生命并非全然是命中注定，而是充满了各种偶然和变数。这本书的书名《随机生态种群模型及流行病模型动力学》精准地触碰到了我内心深处的求知欲。虽然我对其中具体的数学公式和模型推导可能还需要一些时间去消化，但我坚信，这本书定能为我打开一扇理解生态系统和疾病传播新视角的窗户。我非常期待能够通过这本书，深入探究那些隐藏在看似混乱现象背后的数学规律，了解随机因素是如何塑造种群的兴衰，以及它们如何在疾病的传播过程中扮演关键角色。也许，我能从中找到解答一些关于自然界和人类健康问题的灵感，比如为什么有些物种能顽强生存，而另一些却濒临灭绝，又或者为什么某些传染病会突然爆发，又为何某些地区能够相对安全。这本书对我来说，不仅是一次学术上的探索，更是一次对生命奥秘的追寻。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对复杂系统及其行为规律充满好奇的爱好者，尤其是在科学领域。这本书的书名，特别是“随机”和“动力学”这两个词，瞬间就抓住了我的注意力。我一直认为，世界并非完全可预测，随机性是普遍存在的，它在微观粒子层面如此，在宏观的生态系统和疾病传播层面也同样如此。我曾阅读过一些关于混沌理论和非线性动力学的科普读物，它们让我对系统演化的不确定性有了初步的认识。而这本书似乎将这种不确定性直接应用到了生物学和医学的两个核心领域。我特别想知道，作者是如何将抽象的数学模型与真实的生态种群的繁衍、竞争，以及流行病的蔓延联系起来的。书中是否会探讨不同类型的随机过程，比如泊松过程、布朗运动等，在生态和流行病模型中的具体应用？我脑海中浮现出许多画面：一个看似平静的湖泊，微生物的随机游走如何影响藻类的生长；又或者一个人口密集的小镇，微小的个体接触随机性如何导致一场流感的指数级传播。我渴望通过这本书，能够看到这些复杂动态背后严谨的数学逻辑，并从中获得更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，生命科学领域中那些最深刻的洞察，往往隐藏在对复杂系统背后简洁而普适的数学原理的理解之中。这本书的书名《随机生态种群模型及流行病模型动力学》正是我长期以来一直想要探索的领域。从宏观的种群数量波动，到微观的基因突变，再到疾病的传播网络，似乎都充斥着随机性的影响。我希望这本书能够详细介绍构建这些模型所采用的数学工具和方法，例如微分方程、概率论、统计学等，并深入剖析它们如何在生态和流行病学研究中发挥作用。我特别好奇，作者是否会讨论不同随机扰动对种群稳定性产生的影响，例如环境变化、资源波动等等，以及这些随机因素如何改变疾病传播的轨迹，比如“超级传播者”现象的出现，或者疫苗接种策略的有效性评估。这本书对我而言，不仅仅是一本学术著作，更是一把钥匙，它能够帮助我解锁理解自然界和人类社会中普遍存在的随机现象的密码，从而更深刻地认识生命系统的演化规律。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对生物多样性和公共卫生议题保持高度关注的普通读者。近些年来，无论是气候变化导致的生态失衡，还是全球性疫情的爆发，都让我深刻体会到生命系统所面临的复杂性和不确定性。而这本书的书名《随机生态种群模型及流行病模型动力学》，正是我当下最想深入了解的主题。我常常思考，我们所见的物种数量的增减，动物迁徙的路线，甚至人类社会的健康状况，是否都受到某种程度的随机因素的影响？这本书是否会从数学建模的角度，为我们揭示这些现象背后的逻辑？我希望能够了解到，如何通过构建模型来模拟和预测种群的动态变化，以及疾病的传播模式。我期待书中能够涵盖关于环境噪声、个体差异等随机因素如何作用于生态系统和疾病传播的讨论。对于我来说，理解这些动力学规律，不仅有助于我们更好地保护自然生态，也能为公共卫生决策提供科学依据，从而更好地应对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非专业读者，我对科学文献的阅读往往抱着一种“希望被启发，但不希望被吓倒”的态度。这本书的书名《随机生态种群模型及流行病模型动力学》听起来确实带着一丝专业研究的严谨，但“动力学”这个词又暗示了事物的发展变化过程，这让我觉得它有可能以一种循序渐进的方式来引导读者。我之所以对这个主题感兴趣，是因为我常常在新闻中看到关于物种灭绝危机，或者突发性传染病的信息，而这些往往都伴随着“不确定性”和“难以预测”的讨论。如果这本书能够解释，在这些看似难以捉摸的现象背后，是否有一些基本的数学模型可以帮助我们理解其演变规律，哪怕只是一个初步的框架，对我来说也是非常有价值的。我尤其希望书中能够提供一些直观的例子，比如图表、模拟场景，来帮助我理解那些抽象的数学概念。如果这本书能够让我对生态系统的脆弱性和韧性，以及疾病传播的潜在风险有一个更清晰的认识，那么它的价值就远远超出了我的预期。