《信息物理系統》提供了一種獨特的信息物理系統的通用理論，關注物理、數據和決策過程是如何作為一個復雜的整體被連接起來的。信息物理系統(CPS)在具有綜合物理和計算能力的復雜環境中運行。由于能夠通過多種方式與人類進行交互，信息物理系統被應用于物聯網(IoT)設備、智能電網、自動汽車系統、醫療監測和分布式機器人等領域。現有的工程方法能夠解決技術問題，然而CPS在網絡社會中的部署需要一個超越具體研究案例及其相關技術發展的信息物理系統的通用理論。《信息物理系統:理論、方法論和應用》是一本獨特的理論-方法論指南，用于評估由復雜信息處理定義物理過程行為的系統。使用系統的方法，本書描述了控制論的基礎，復雜性科學，系統工程，數據和信息的概念，數據傳播過程，圖論，等等。為讀者提供了一般理論、方法框架和分析工具，以評估和設計用于運輸、能源、通信、衛生保健、軍事和工業的CPS。
- 為測量不同信息物理系統的性能和評估各種網絡威脅的潛在影響提供了一個框架
- 提出了一種由獨立但相互依賴的物理層、數據層和調控層組成的CPS理論
- 討論植根于概率論、信息論、復雜性科學和博弈論的決策方法
- 幫助讀者對人工智能、5G、能源互聯網、區塊鏈、數據所有權等熱門話題進行系統影響評估
- 特點是跨不同領域的各種信息物理系統的廣泛分析
- 信息物理系統:理論、方法和應用是電子、計算機工程和其他技術領域的本科生和研究生、研究人員和實踐者的必讀書籍。
**1 Introduction **
2 System
**3 Uncertainty **
**4 Information **
**5 Network **
**6 Decisions and Actions **
**7 The Three Layers of Cyber-Physical Systems **
8 Dynamics of Cyber-Physical Systems
9 Enabling Information and Communication Technologies
**10 Applications **
11 Beyond Technology
**12 Closing Words **
本書分為三個主要部分，十個核心章節，加上引言和最后一章，最后一章是我的結語。第一部分涵蓋第2章到第6章，重點介紹提出CPSs新理論所需的關鍵概念和理論，這將在第7章和第8章(本書的第二部分)中介紹。第三部分(第9、10和11章)討論了現有的賦能技術、特定的cps及其社會影響。
第1部分從系統開始——第二章的重點，在那里我們將重新審視系統工程的基礎，然后建議按照控制論的方法來劃分特定的系統。第三章通過回顧概率論的基礎和隨機變量的概念，重點討論了如何量化不確定性。在第4章中，我們將首先定義基于不確定性分解的信息概念，然后討論它的不同關鍵方面，包括數據與信息的關系，以及它的基本限制。第五章介紹了圖的數學理論，該理論用于科學地理解從流行病學過程到假新聞傳播等構成網絡結構的相互作用。決定行動的決策是第6章的主題，討論基于不確定性、網絡和信息可用性的不同形式的決策過程。由于決策通常與行動相關聯，因此還引入了代理，作為到第二部分的過渡。
第二部分由兩個密集的章節組成。第七章介紹了CPS的概念，它由三個層次構成，這三個層次相互關聯，形成一個自我發展的系統。第8章進一步探討了CPSs的這一特性，介紹了不同的動態建模方法，指出了性能指標和可能的優化，以及針對不同類型攻擊的脆弱性。有了這些科學抽象，我們將有能力評估現有技術及其潛在影響，這是本書第三部分的重點。
第3部分將介紹具體技術及其影響。第9章介紹了信息通信技術(ICT)對于有希望的cps的廣泛應用所必需的關鍵。第10章的目標是不同的現實世界的應用，按照我們的理論，它們被概念化為cps的實現。第11章專門討論與治理模型、社會影響和軍事用途相關的技術以外的方面。 在每一章的結尾，附有最相關的參考資料的關鍵概念的摘要被提出，然后是為讀者提出的練習，以主動學習如何操作與主要概念。
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這本書:
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從20世紀50年代末開始，一些研究團體開始將圖的幾何與這些圖上的隨機過程聯系起來。這本書，20年的制作，結合了在這一領域的研究，包括滲流，等周不等式，特征值，轉移概率和隨機游走的工作。這篇文章由兩位主要的研究人員撰寫，強調直覺，同時給出了完整的證明和超過850個練習。討論了許多最近的發展，其中作者發揮了主導作用，包括樹和Cayley圖的滲透，均勻生成森林，質量傳輸技術，圖上的隨機漫步與嵌入Hilbert空間的聯系。對于研究生和研究人員來說，這種對網絡概率的最先進的描述將是必不可少的。
本書在圖及其相互聯系上提供了概率的大多數關鍵方面的廣泛和深入的覆蓋，包括許多重要結果的最佳證明
詳細的章節結尾注釋提供上下文和進一步的閱讀
超過850個練習允許讀者發展他們的技能和應用的關鍵技術
//rdlyons.pages.iu.edu/prbtree/
目錄內容： Some Highlights Random Walks and Electric Networks Special Networks Uniform Spanning Trees Branching Processes, Second Moments, and Percolation Isoperimetric Inequalities Percolation on Transitive Graphs The Mass-Transport Principle and Percolation Infinite Electrical Networks and Dirichlet Functions Uniform Spanning Forests Minimal Spanning Forests Limit Theorems for Galton-Watson Processes Escape Rate of Random Walks and Embeddings Random Walks on Groups and Poisson Boundaries Hausdorff Dimension Capacity and Stochastic Processes Random Walks on Galton-Watson Trees Comments on Exercises Bibliography
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代數
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有很多介紹抽象代數概念。然而，對于那些在工程、計算機科學、物理科學、工業或金融領域需要數學背景的人來說，沒有哪一個比本書《代數:計算導論》更適合。作者用一種獨特的方法和演示，演示了如何使用軟件作為解決代數問題的工具。
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//www.routledge.com/Algebra-A-Computational-Introduction/Scherk/p/book/9781584880646
通過仔細集成使用的Mathematica?在整個書中的例子和練習，作者幫助讀者發展一個更深的理解和欣賞材料。從互聯網上下載的大量練習和示例有助于建立有價值的Mathematica工作知識，并為在該領域遇到的復雜問題提供了很好的參考。
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這本書提供了一個廣泛的不確定性決策的算法介紹。我們涵蓋了與決策相關的各種主題，介紹了潛在的數學問題公式和解決它們的算法。
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這本教科書的基礎是算法，它們都是用Julia編程語言實現的。這本允許免費使用與本書相關的代碼片段，條件是必須確認代碼的來源。我們預計其他人可能想把這些算法翻譯成其他編程語言。隨著翻譯版本的發布，我們將從該書的網頁上鏈接到它們。
許多重要的問題都涉及不確定性下的決策，包括飛機碰撞避免、災害管理和災難反應。在設計自動化決策系統或決策支持系統時，在做出或推薦決策時考慮各種不確定性來源是很重要的。考慮到這些不確定性的來源并仔細平衡系統的多個目標是非常具有挑戰性的。我們將從計算的角度討論這些挑戰，旨在提供決策模型和計算方法背后的理論。本章介紹了不確定性下的決策問題，提供了一些應用實例，并概述了可能的計算方法的空間。本章總結了各種學科對我們理解智能決策的貢獻，并強調了潛在社會影響的領域。我們以本書其余部分的大綱結束。
Introduction
- PART I: PROBABILISTIC REASONING Representation
- PART II: SEQUENTIAL PROBLEMS Exact Solution Methods
- PART III: MODEL UNCERTAINTY Exploration and Exploitation
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這本書的主要目的是提出一個連貫的介紹圖論，適合作為一本教科書為高等本科和在數學和計算機科學研究生。它提供了一個系統的處理圖的理論，而不犧牲其直觀和審美的吸引力。大量使用的證明技術被描述和說明，并且提供了大量的練習——不同難度的練習——幫助讀者掌握這些技術并加強他們對材料的掌握。
Individual chapters: Preface Contents Chapter 1: Graphs and Subgraphs Chapter 2: Trees Chapter 3: Connectivity Chapter 4: Euler Tours and Hamilton Cycles Chapter 5: Matchings Chapter 6: Edge Colourings Chapter 7: Independent Sets and Cliques Chapter 8: Vertex Colourings Chapter 9: Planar Graphs Chapter 10: Directed Graphs Chapter 11: Networks Chapter 12: The Cycle Space and Bond Space Appendix 1: Hints to Starred Exercises Appendix II: Four Graphs and a Table of their Properties Appendix III: Some Interesting Graphs Appendix IV: Unsolved Problems Appendix V: Suggestions for Further Reading Glossary of Symbols Index
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為土木工程專業的學生和專業人士介紹概率機器學習的關鍵概念和技術;有許多循序漸進的例子、插圖和練習。
這本書向土木工程的學生和專業人員介紹了概率機器學習的概念，以一種對沒有統計學或計算機科學專業背景的讀者可訪問的方式提出了關鍵的方法和技術。通過一步步的例子、插圖和練習，它清晰而直接地展示了不同的方法。掌握了材料，讀者將能夠理解更高級的機器學習文獻，從這本書中提取。
本書介紹了概率機器學習的三個子領域的關鍵方法:監督學習、非監督學習和強化學習。它首先涵蓋了理解機器學習所需的背景知識，包括線性代數和概率論。接著介紹了有監督和無監督學習方法背后的貝葉斯估計，以及馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法，該方法使貝葉斯估計能夠在某些復雜情況下進行。這本書接著涵蓋了與監督學習相關的方法，包括回歸方法和分類方法，以及與非監督學習相關的概念，包括聚類、降維、貝葉斯網絡、狀態空間模型和模型校準。最后，本書介紹了不確定環境下理性決策的基本概念，以及不確定和序列上下文下理性決策的基本概念。在此基礎上，這本書描述了強化學習的基礎，虛擬代理學習如何通過試驗和錯誤作出最優決策，而與它的環境交互。
目錄內容： Chapter 1: 引言 Introduction Part one: 背景 Background
Chapter 2: 線性代數 Chapter 3: 概率理論 Probability Theory Chapter 4: 概率分布 Probability Distributions Chapter 5: 凸優化 Convex Optimization Part two: 貝葉斯估計 Bayesian Estimation Chapter 6: 從數據中學習 Learning from Data Chapter 7: 馬爾科夫鏈蒙特卡洛 Markov Chain Monte Carlo
Part three: 監督學習 Supervised Learning Chapter 8: 回歸 Regression Chapter 9: 分類 Classification Part four: 無監督學習 Unsupervised Learning Chapter 10: 聚類 Clustering Chapter 11: 貝葉斯網絡 Bayesian Networks Chapter 12: 狀態空間 State-Space Models Chapter 13: 模型 Model Calibration Part five: 強化學習 Reinforcement Learning Chapter 14: 不確定上下文決策 Decision in Uncertain Contexts Chapter 15: 序列決策 Sequential Decisions
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《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。
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- Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。
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數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。
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這本書將有助于在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學的專業人員，學者，經理和研究生。
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貝葉斯網絡
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貝葉斯網絡(Bayesian networks，BN)最近在眾多領域中引發了興趣，參與了許多不同的應用，包括經濟、風險分析、資產和負債管理、人工智能和機器人、交通系統規劃和優化、政治學分析、法律和法醫科學評估、藥理學和藥物基因組學、系統生物學和代謝組學、心理學和政策制定和社會方案評價等。這種強烈的響應可以看出，結構和過程的概率貝葉斯模型是可靠的和穩定的因果關系的表示。與傳統的頻率統計方法相比，BN通過合并新的數據而獲得增量或縱向改進的能力提供了額外的優勢。本書的參與者闡明了BN這些方面的各種新的進展。
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