在《认知和行为的计算建模》中提出了一套在心理学中应用计算和数学模型的综合方法。主要目的是在理论、模拟和数据之间提供一个统一的视角，来回答“我们如何从行为模型中获取信息”的核心问题。 《认知和行为的计算建模》涵盖了以下四个主题。第一部分解释了什么是计算模型，全面概述了用于理解人类行为的模型，探讨了如何将理论叙述转化为模拟代码，并阐述了理解建模所需的各种概念。第二部分探究了计算模型的一种应用——参数估计。通过将模型拟合到数据，可以从所得的参数估计值以及有关生成这些数据的一种或多种心理机制或表征的叙述中进行推断。在这里介绍了**似然估计和贝叶斯估计，包括跨多个被试估计和分层估计。第三部分探讨了如何使用模型比较进行推论，讨论了从数据中得出充分性和必要性结论的条件，以及如何概念化和量化模型的复杂性。本部分探究了几种解决模型比较复杂的方法，包括信息标准和贝叶斯因素。第四部分讨论了计算建模在推进心理学理论研究中的作用。探究了如何使用模型作为推理的辅助手段以及人类与人工智能之间的相互作用，以引导理论化和概念性见解的产生。以及计算模型如何作为一种用于研究者之间达成共识（即使用模型作为通用的参考术语）的工具，如何将其应用于交流和共享模型。最后，介绍了计算模型在神经网络模型、选择反应时间模型以及模型在理解神经数据中的应用。

伍海燕 澳门大学脑中心课题组长，博士生导师。主要研究方向为社会认知和决策中的计算神经机制、焦虑与情绪加工、心理生理信号处理及其心理学应用。曾任中国科学院心理所研究所副研究员，中国科学院大学心理系教师，并在加州理工学院担任访问研究人员。现为中国认知科学学会社会认知科学分会理事，担任Neuroscience bulletin、BMC Psychology等多个期刊的青年编委、国家自然科学基金委项目和广东省基金项目评审专家。在神经科学期刊和心理学期刊发表研究论文超过50篇。主持国家自然科学基金委项目2项；主持深港澳合作项目，广东省自然科学基金项目和澳门科学技术发展基金等多项课题。 刘泉影 南方科技大学生物医学工程系助理教授，博士生导师。在校期间组建神经计算与控制实验室（NCC lab）。研究领域：利用动力学系统模型和深度学习模型，研究神经信号表征，探索大脑的计算机制，用于解释神经信号、大脑功能和行为三者之间的关系；结合现代控制理论，优化神经反馈控制，用于调节人类行为、辅助治疗神经相关疾病。

中译版前言 2018年6月Caltech的朋友Bowen J Fung博士向我们推荐了本书的原著。作为计算建模的学习者，我们受益很多，决定将这本原著书引进中国。 在心理学和神经科学领域，可以说是“天下苦建模久矣”。认知科学和神经科学的基础课程其实不包括认知计算建模的内容和相关知识结构。这使得很多从事认知科学研究的学者、心理学研究的教师和认知神经科学的研究生都没有接受过系统的计算建模的训练，这也是我们翻译本书最大的动机。我们认为，相比于一篇论文，一本好的工具书将帮助到更多的学生和研究者。在翻译过程中，刘泉影团队神经计算与控制实验室（NCClab）的楼可心、叶梓元、郑书晗、曲由之、王海慧、王正旸、于浩、袁婕、魏晨、金文正、梁智超、刘可茵、郑冰洁，以及伍海燕团队的曹思琪、陈坤、黄佳敏、黄骐、李惠迪、刘先晴、李肈宁、庞珞珧、王睿恩、王元辰、徐心怡、叶扬华、张皓铭、张紫琦等同学付出了巨大的努力，经过了数十次的修改和完善，终于在2021年的6月，本书顺利出版发行。我们在此对参与本书翻译的多位青年学生表示感谢。 需要说明的是，本书翻译中尽可能采取直译的方式，以体现原著的学术性和专业性。由于译者的翻译水平和时间有限，译文中出现的错误和不足之处在所难免，恳请读者们提出宝贵意见，我们将接受大家的批评指正。 伍海燕刘泉影 2021年6月 原书前言 计算模型在今天已被广泛应用，能够更好地理解感知、记忆、推理、沟通和决策等各种人类行为。在对这些行为的研究中，建模的应用通常也出于不同的目的，包括测量、预测和模型测试。在本书中我们提出了一套在心理学中应用计算和数学模型的综合...