◎作者简介

马克·梅扎尔（Marc Mézard）是法国著名学府巴黎高等师范学院的校长。他是欧洲科学院的院士，获得过法国科学院的安培奖和亚伯拉罕奖、法国国家科学研究中心的银质奖章、德国的洪堡奖、美国物理学会的拉斯·昂萨格奖和意大利国际理论物理中心的萨拉姆杰出讲座奖。

安德里亚·蒙塔纳里（Andrea Montanari）是美国斯坦福大学电子工程系与统计系两系的合聘教授，也是数学系的兼职教授。他是国际电气电子工程师学会的杰出会士（IEEE Fellow）和国际数理统计学会的杰出会士（IMS Fellow），还曾受邀成为2015—2016年度IEEE信息论协会杰出讲师、2018年国际数学家大会报告人和2020年国际数理统计学会奖章讲座演讲人。他获得过法国国家科学研究中心的铜质奖章、美国自然科学基金委员会杰出青年奖、日本大川研究助成奖、IEEE信息论协会的詹姆斯·梅西科研与教育奖、法国统计学会的勒·卡姆奖、ACM SIGMETRICS最佳论文奖和INFORMS应用概率协会的最佳论文奖。

◎图书目录

PART I. BACKGROUND

1. Introduction to information theory

2. Statistical physics and probability theory

3. Introduction to combinatorial optimization

4. A probabilistic toolbox

PART II. INDEPENDENCE

5. The random energy model

6. The random code ensemble

7. Number partitioning

8. Introduction to replica theory

PART III. MODELS ON GRAPHS

9. Factor graphs and graph ensembles

10. Satisfiability

11. Low-density parity-check Codes

12. Spin glasses

13. Bridges: inference and the Monte Carlo method

PART IV. SHORT-RANGE CORRELATIONS

14. Belief propagation

15. Decoding with belief propagation

16. The assignment problem

17. Ising models on random graphs

PART V. LONG-RANGE CORRELATIONS

18. Linear equations with Boolean variables

19. The 1RSB cavity method

20. Random K-satisfiability

21. Glassy states in coding theory

22. An ongoing story

Appendix A. Symbols and notation

References