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非綫性科學是屬於普適的交叉的前沿學科。其普適性體現在它不僅適用於自然、社會，還適用於科學、工程等所有領域；其交叉性體現在它是一個跨學科的橫斷學科；其前沿性體現在它能夠不斷地引領、推動著其他學科快速地嚮前發展。《非綫性科學及其應用》中闡述的非綫性科學理論是多位科學大師所取得研究成果的結晶。全書共7章，內容包括係統科學引論、耗散結構論、協同學、突變論、混沌學、分形及非綫性科學在工程中的應用實例。

內容簡介

非綫性科學被譽為20世紀繼量子力學和相對論之後的第三次科學革命。李士勇編著的《非綫性科學及其應用》全麵地介紹瞭非綫性科學的基本概念、基本方法、基本理論及其應用。全書共7章，內容包括係統科學引論、耗散結構論、協同學、突變論、混沌學、分形及非綫性科學在工程中的應用實例。
《非綫性科學及其應用》內容取材廣泛而新穎，具有多學科融閤的交叉性、前沿性和普適性。寫作上力求由淺入深、舉一反三，融會辯證思維的哲學思想，力爭給讀者以科學思想方法論的深刻啓迪。本書可作為科研人員、工程技術人員及高級管理人員的參考書，也可供高等院校工學、理學、生命科學、管理科學、軍事科學、環境科學、地球科學、農林科學及醫藥衛生等領域相關專業研究生參考。

目錄

第1章 係統科學引論
1.1 係統科學的産生和發展
1.1.1 係統科學的形成
1.1.2 20世紀40～60年代從係統論、控製論、信息論到係統工程
1.1.3 20世紀70年代從耗散結構論、協同學、突變論到非綫性科學
1.1.4 20世紀80年代從復雜性、復雜係統到復雜適應係統理論
1.1.5 21世紀的科學——復雜性科學
1.2 係統的基本概念
1.2.1 係統的定義
1.2.2 係統的結構
1.2.3 係統的層次
1.2.4 係統的開放性
1.2.5 係統的行為與功能
1.2.6 係統的演化與進化
1.3 係統的分類
1.3.1 係統的分類方法
1.3.2 綫性係統
1.3.3 非綫性係統
1.3.4 復雜係統

第2章 耗散結構論
2.1 從牛頓力學和熱力學看時間箭頭
2.1.1 牛頓力學中時間的可逆性
2.1.2 熱力學中時間的不可逆性
2.1.3 兩種時間箭頭間的矛盾
2.2 非平衡熱力學
2.2.1 孤立係統、封閉係統和開放係統
2.2.2 平衡態與非平衡態
2.2.3 熵和不可逆性
2.2.4 最小熵産生原理
2.3 耗散結構論
2.3.1 自組織現象
2.3.2 耗散結構論
2.3.3 穩定性及分岔理論
2.3.4 激光中的穩定性與分岔問題
2.3.5 生物的競爭與進化
2.4 耗散結構的形成條件
2.5 耗散結構論的哲學思想

第3章 協同學
3.1 協同學的基本概念
3.2 幾種協同現象
3.2.1 貝納德對流實驗
3.2.2 大陸漂移學說
3.3 有組織與自組織
3.3.1 係統對外界強迫的響應
3.3.2 經濟中的協同現象
3.4 自組織與支配原理
3.5 協同學基本概念的哲學分析

第4章 突變論
4.1 突變現象與突變論
4.2 奇點理論
4.3 拓撲等價
4.4 勢函數與剖分引理
4.4.1 Hessen矩陣與餘秩數
4.4.2 剖分引理
4.4.3 萬能展開與餘維數
4.5 基本突變類型
4.6 摺疊突變和尖點突變
4.6.1 摺疊突變
4.6.2 尖點突變
4.7 突變論的應用
4.7.1 在激光中的應用
4.7.2 在彈性結構塌陷中的應用
4.7.3 在經濟係統中的應用
4.7.4 在軍事上的應用
4.7.5 在社會科學中的應用

第5章 混沌學
5.1 混沌現象和混沌學
5.2 迭代與動力係統
5.2.1 函數的迭代
5.2.2 映射的迭代
5.3 非綫性動力係統
5.3.1 相空間與相軌跡
5.3.2 混沌振動産生的數學機理
5.4 邏輯斯蒂映射——混沌模型
5.4.1 不動點及其穩定性
5.4.2 周期點及其穩定性
5.5 從倍周期分岔到混沌
5.5.1 倍周期分岔
5.5.2 費根鮑姆普適常數
5.6 從區間映射到混沌的定義
5.6.1 李一約剋定理
5.6.2 沙可夫斯基定理
5.7 混沌的結構特徵及規律性
5.7.1 混沌帶倍周期逆分岔
5.7.2 混沌區中的周期窗口
5.7.3 切分岔與陣發混沌
5.7.4 混沌帶中的自相似結構
5.7.5 混沌的基本特性
5.8 奇怪吸引子與李雅普諾夫指數
5.8.1 耗散係統的吸引子
5.8.2 李雅普諾夫指數
5.9 混沌時間序列的相空間重構
5.9.1 相空間重構的基本思想
5.9.2 相空間重構的幾種方法
5.10 混沌的控製與同步
5.10.1 混沌係統的控製
5.10.2 混沌同步
5.11 混沌的應用領域
5.11.1 混沌時間序列在預測中的應用
5.11.2 混沌在信息處理、智能自動化領域中的應用
5.11.3 混沌在振動、鏇轉、衝擊等機械工程中的應用
5.12 混沌學的哲學思想
5.12.1 從牛頓力學到混沌學
5.12.2 混沌問題的哲學思考
5.12.3 混沌研究的啓示

第6章 分形
6.1 從歐氏幾何到分形幾何
6.1.1 歐氏幾何
6.1.2 分形幾何
6.1.3 研究分形幾何的意義
6.2 分形現象與多尺度係統
6.2.1 分形現象
6.2.2 多尺度係統
6.2.3 一種海岸綫模型
6.3 從拓撲維到分維
6.3.1 拓撲維
6.3.2 豪斯多夫維數
6.4 規則分形與相似維數
6.4.1 相似維數
6.4.2 經典的規則分形圖
6.4.3 規則分形的分維
6.5 信息維
6.6 關聯維
6.6.1 建立關聯維的基本思想
6.6.2 求取關聯維的方法
6.6.3 分維定義的一般形式
6.7 綫性分形與非綫性分形
6.7.1 基於不同變換群下分形幾何的分類
6.7.2 自相似分形與自仿射分形
6.7.3 重正化群與分形
6.8 不規則分形
6.8.1 隨機分形
6.8.2 布朗運動
6.8.3 自迴避隨機行走
6.8.4 凝聚現象的分形生長
6.9 標度律與多重分形
6.9.1 標度不變性
6.9.2 多重分形
6.10 混沌吸引子的分維
6.10.1 混沌吸引子的分維
6.10.2 約剋公式
6.11 分形的應用領域
6.11.1 在地球科學中的應用
6.11.2 在生物學、物理學和化學申的應用
6.11.3 在材料科學中的應用
6.11.4 在計算機圖形學與圖像處理中的應用
6.11.5 在經濟學和金融領域中的應用
6.11.6 在語言學和情報學中的應用
6.12 分形理論的哲學思想
6.12.1 分形結構的普遍性
6.12.2 分形結構與自組織
6.12.3 尺度與分維的辯證關係
6.12.4 分形理論的哲學意義
6.12.5 分形研究的啓示

第7章 非綫性科學在工程中的應用實例
7.1 耗散結構理論在聚丙烯微孔發泡材料中應用
7.1.1 概述
7.1.2 聚丙烯微孔發泡中泡孔長大的特徵及其耗散結構
7.1.3 聚丙烯微孔發泡中形成耗散結構的外部條件
7.1.4 結論
7.2 協同學理論方法在飛機識彆中的應用
7.2.1 概述
7.2.2 基於小波變換的圖像數據融閤
7.2.3 協同算法
7.2.4 識彆算法的實現步驟
7.2.5 識彆結果及結論
7.3 突變理論在堤防安全綜閤評價中的應用
7.3.1 概述
7.3.2 突變評價基本原理及準則
7.3.3 基於突變理論的堤防安全評價
7.3.4 結語
7.4 混沌時間序列分析方法在邊坡位移預測的應用研究
7.4.1 概述
7.4.2 位移預測的基本理論
7.4.3 預測模型的建立
7.4.4 邊坡位移預測應用實例
7.4.5 結語
7.5 混沌理論在股票價格預測中的應用
7.5.1 概述
7.5.2 混沌識彆
7.5.3 相空間重構
7.5.4 預測模型的建立
7.5.5 實例計算
7.5.6 占論
7.6 分形理論在礦區生態係統穩定性評價中的應用
7.6.1 概述
7.6.2 基於分形理論礦區生態係統穩定性評價
7.6.3 典型礦區生態係統穩定性評價
7.6.4 結論
7.7 分形法在機械故障診斷中的應用
7.7.1 概述
7.7.2 分數維的確定
7.7.3 具體實例
7.7.4 結論
參考文獻

前言/序言

非綫性科學及其應用 [Nonlinear Science with Applications] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

評分☆☆☆☆☆

內容很詳實,是本比較全麵的非綫性理論的介紹.適閤有一定基礎者

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購買方便，送貨又快，還行。

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為什麼說好呢，因為其包含的知識麵比較廣，為什麼說隻是比較好的呢？因為廣而不深，適閤作為入門讀物或索引用

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非綫性科學在很多學科都有應用。本書可以看做是這方麵的啓濛讀物。

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書不是很厚, 介紹的這是跨度很廣, 但每一條介紹的比較簡短. 適閤快速粗略的瞭解.

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評分☆☆☆☆☆

媒介和技術的劇烈變革，使得傳統意義上的媒體發生裂變，從傳播到互播的過程也厘清瞭整個媒介發展的脈絡。本書的作者提醒我們應該正確麵對新媒體的挑戰，並且努力尋求解決的方案。正如作者所言：“從媒體到新媒體，沒有另外一條道路可以選擇。”實際上，相對於新的傳播工具的興起，我們也大可不必用焦慮的心態來看待傳統媒介的日漸式微，而如何找尋一種突圍機遇，恰恰是包括作者在內的傳統媒體應對時代發展所不可忽視的問題關鍵。

評分☆☆☆☆☆

在全媒體時代的來臨之際，相對於傳統媒體而言，“自媒體傳播”嚮來因充斥著一種過度自由的弊端而陷入道德詬病的質疑，可作者在書中卻一反常態地以預見性的勇氣提齣瞭“沒有不道德的傳播”的論調。乍聽起來雖有些匪夷所思，但實際上卻是一種十分大膽的預見。作者認為，傳播本身就是一個工具，無論是新型媒介還是傳統紙媒，並無本質上的差彆。這樣的觀點實際上是對新型媒體崛起的肯定。有趣的是，這樣的觀點錶述在全書當中所占的分量，顯然遠比我們所想象的更為重要。

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