自然计算

(副标题)：无 ;

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内容简介：

​ 前言
在筹划这本书的时候，我们准备与一些科学家进行对话，他们一直致力于解决计算领域的前沿问题。我们希望他们能描绘出新的计算机架构和丰富多彩的新型软件技术。书中介绍的这16位科学家，有的可以控制万里之遥的宇宙飞船，有的能给细菌植入智能，还有的在搭建快速计算机，运行速度可以媲美百万台式机的组合。这些科学家分别在科学、工程甚至是金融领域从事极富挑战性的工作。我们对这多样化的背景早有准备，但有一点没有想到的是，所有这些领域最终都浮现出一幅共同的图景：与自然相融合，是计算领域未来的发展方向。
这里有三条主要的线索可以支持上述观点。
首先，生物学思想为数字计算提供了新思路。尽管它尚未影响到常用的文字处理软件或数据中心，但在一些需要将技术发挥到极致的应用中，却已经得到体现。例如，用计算机控制宇宙飞船的整个飞行及着陆过程。飞船一旦起飞，就难以再对其部件施以人工维修，但是富于创新的飞船工程师提出，可以设计一种能自我修复的机器。如果不是身处工程领域，你恐怕无法领会这个思路变化的深意。不是试图造一台高精度的机器去应付所有可能的问题，而是构造一台能够自适应的机器，它甚至能应付设计者们都想不到的一些问题。
对于如何实现这一新的设计理念，还存在一些争论，但本书介绍的这些科学家认为，这一理念中应该包含进化或某种形式的学习过程。乍一看，进化与学习似乎非常不同：进化体现在多代生物体中，而学习和适应只发生在单一生物体中。但是从道理上讲，二者是非常相像的：先尝试，然后观察反馈结果，再根据反馈继续新的、可能更好的尝试。我们会把学习与有意识的改进行为联系起来，而进化的产生则是下意识的，是一种化学反应，甚至要经过新陈代谢。但是就生存这一目的而言，学习和进化具有同样的效果。
许多应用都基于进化技术。在本书中，一位冲浪高手竟然变身为金融数学大师，用进化算法计算出何时可以买进或卖出美国国债；一位教授通过检查安全程序的容错性.....

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​ 自然计算
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前言
第一部分　自适应计算
第1章 　罗德尼·布鲁克斯
动物法则
第 2 章　格伦·里夫斯和阿德里安·斯托伊卡
为遥远的行星而设计
第 3 章　路易斯·奎尔斯
为设计团队注入进化思想
第 4 章　杰克·洛夫莱斯和阿穆特·巴拉姆比
追赶大潮
第 5 章　南希·莱韦森
“这是系统，笨蛋”
第二部分　驾驭生命物质
第 6 章　内德·西曼
生命的边际
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