《 数理模型大百科：AI时代的底层认知工具 》
- 数理模型机器学习模型微分方程最优化模型概率模型统计模型动态交互模型图解半导体建模
- #通俗易懂 #实战案例丰富 #人工智能基础 #图文并茂 #入门读物 #产业背景
- 选题分类：数学 工具书
- 原版语种：日语（可提供图书翻译服务）
- 原出版地：日本
- 出版日期：2025年12月
- 页数：320页
- 图书定价：（不详）
- 开本：（不详）
- 内文印刷：（不详）
- 字数：（不详）
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版权推荐
★作者是深耕半导体建模的一线工程师，用真实产业经验讲清抽象模型的现实意义。特别强化机器学习模型章节，揭示AI“思考”的数学源头，契合技术热潮下的认知需求。
★不用解题也能读懂——通过图解与生活化语言，把微分方程、概率、优化等概念讲得清楚明白。
★适用读者：
·对数理模型领域充满好奇，渴望探索其奥秘的入门者；
·希望借助数理模型拓展认知边界、优化观察世界视角的学习者；
·想深入了解AI内部运作机制，探寻其思维源头的科技爱好者与从业者。
内容简介
数理模型，是用数学语言精准描摹现实世界现象的核心工具。提及这一概念，不少人会下意识联想到高考数学的复杂计算，继而心生“艰深”“枯燥”的畏惧感。但事实上，用于解决真实问题的数理模型，与应试场景中的数学有着本质区别；更重要的是，和文字写作一样，每一个模型都承载着创造者的个性与认知视角，藏着解读世界的独特密码。
本书作者依托在半导体制造企业多年的实战经验，以通俗化的表达带领读者走进数理模型的世界，打破大众对这一领域的刻板印象。书中不仅系统梳理了数理模型的核心体系，更聚焦近年来飞速发展的AI核心——机器学习模型，深入解析其运作原理，助力读者读懂AI如何“观察”与“学习”世界，洞悉人工智能的思维源头。
本书的核心优势在于“重理解、轻推导”，不纠结于复杂的公式演算，而是通过清晰的文字阐释、直观的图示与插图，将每个模型的核心逻辑与现实意义具象化，让读者轻松把握各类模型的核心特征，清晰区分不同模型的应用边界与价值。
作者介绍
擅长运用数学，将计算机“大脑”——半导体转化为数学表达的工程师。
1978年1月出生于日本香川县丸龟市，毕业于关西学院大学理学部物理学科。为深入实践前沿物理研究，加入知名半导体企业。目前专注于利用微积分、三角函数、复数等数学工具，对半导体器件特性进行建模（即用公式精准描述其行为）。
除本职工作外，他还以现役工程师身份从事写作，兼具“工程师”与“科技作家”双重身份。主要围绕科学与技术领域展开图书创作，包括独立著作、商业及实用类书籍的代笔协作、电子书策划与编辑等。已出版作品包括：《数理模型大百科全书：工作中常用的128个术语、公式与模型》《数学大百科全书：工作中常用的127个公式、定理与规则》《有用又美妙：虚数入门》《看懂意义与结构：微积分入门》《填补高中到大学数学的鸿沟：大学数学入门》《解析学图鉴：从微积分到微分方程与数值分析》《学校没教过！一本书真正掌握高中数学的实际用法》《一册读懂“半导体”》等。
图书目录
第二章 微分方程模型
第三章 最优化模型
第四章 概率模型
第五章 统计模型
第六章 动态交互模型
第七章 描述结构的模型
第八章 机器学习模型
第九章 支撑数理模型的数学基础
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★作者是深耕半导体建模的一线工程师，用真实产业经验讲清抽象模型的现实意义。特别强化机器学习模型章节，揭示AI“思考”的数学源头，契合技术热潮下的认知需求。
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