Ralph+C.Smith
随着数据科学的兴起，数据分析技术成为目前热门的讨论主题。数据分析本质上是利用数据中包含的信息降低现实中的不确定性。对不确定性进行量化在科学研究、社会研究、经济研究等等众多领域都有非常重要的意义。本书从基本概念、理论到具体的算法实现等方面，对这一领域进行了比较全面的介绍。
本书首先从应用角度切入，介绍了不确定性的量化在科学研究等领域的重要性。然后作者从概率和统计角度，对不确定性的建模、参数选择、统计方法、不确定性传播、敏感性分析等技术进行了详细介绍。全书分为15章：1.引言；2.大尺度问题的应用案例；3.典型模型；4.概率、随机过程和统计学基础；5.随机输入的表示；6.参数选择技术；7.参数估计的频率学派技术；8.参数估计的贝叶斯学派技术；9.模型中的不确定性传播； 10.随机谱方法；11.稀疏网格求积及插值技术；12.模型误差预测；13.代理模型；14.局部敏感性分析；15.全局敏感性分析。
本书是一本研究量化不确定性的专著，作者成功地在概率、统计、算法等各个领域之间架起一座桥梁，以不确定性量化为主线，系统、深入地对这一领域进行了介绍。本书的作者Ralph C.Smith是美国北卡罗来纳州立大学数学系教授，也是该校科学计算研究中心副主任。本书非常适合相关科研人员和研究生参考。
张志斌，副研究员
（中国科学院计算技术研究所）
