Introduction to MultiAgent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Michael Wooldridge

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:2002

价格:USD 65.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471496915

丛书系列:

图书标签:

• 多智能体系统
• 人工智能
• 博弈论
• 分布式人工智能
• 机器学习
• 规划
• 协调
• 通信
• 建模
• 仿真

好的，这是一份关于一本名为《深入理解计算理论基础：从可计算性到复杂性》的图书简介，内容详实，旨在探讨计算科学的核心理论框架，不涉及多智能体系统（Multi-Agent Systems）的内容。 图书简介：《深入理解计算理论基础：从可计算性到复杂性》 内容概述 《深入理解计算理论基础：从可计算性到复杂性》是一部全面而深入的教材，致力于为读者构建坚实的理论计算科学框架。本书旨在剖析计算的本质界限、效率范畴以及其固有的限制，是计算机科学、数学、逻辑学以及理论物理学领域研究人员和高年级本科生、研究生不可或缺的参考资料。 本书摒弃了对特定编程语言或应用实例的过度关注，转而聚焦于抽象模型——有限自动机、图灵机、递归函数——这些是理解任何现代计算系统的基石。通过对这些数学模型的严谨探讨，读者将能够洞察算法的内在能力与局限，为应对前沿的计算挑战做好理论准备。 全书结构严谨，逻辑清晰，从最基础的计算模型开始，逐步攀升至复杂性理论的尖端议题，确保读者能够逐步掌握从“什么是可计算的”到“什么是高效可计算的”这一理论演进脉络。 第一部分：计算的抽象模型与形式语言 本部分为全书的理论奠基，专注于定义“计算”的数学含义。 第1章：有限自动机与正则语言 本章引入计算理论中最简单的模型：有限自动机（Finite Automata，FA）。我们将详细区分确定性有限自动机（DFA）和非确定性有限自动机（NFA），并证明它们在识别能力上的等价性。重点探讨正则表达式（Regular Expressions）作为描述正则语言的代数工具。随后，本书将深入介绍泵引理（Pumping Lemma），这是第一个用于证明语言非正则性的关键工具，它揭示了有限状态系统识别能力的根本限制。 第2章：下推自动机与上下文无关语言 在本章中，计算能力得到显著增强，引入了具有记忆能力的下推自动机（Pushdown Automata，PDA）。我们将讨论PDA如何识别上下文无关语言（Context-Free Languages, CFLs），这些语言是结构化数据（如编程语言的语法）描述的核心。通过巴科斯范式（BNF）和上下文无关文法（CFG）的视角，读者将理解如何形式化描述递归结构。同样，CFL泵引理的推导将展示超越正则语言的难度所在。 第3章：图灵机：通用计算模型的建立 本部分的核心与高潮在于图灵机（Turing Machine, TM）的定义。本书将详尽阐述图灵机的结构、操作方式及其强大的模拟能力。我们将证明，任何现代计算机所能执行的任务，原则上都可以被图灵机模拟。本章将正式引入丘奇-图灵论题（Church-Turing Thesis），讨论其哲学意义与实践价值。更进一步，我们将探讨多磁带图灵机、非确定性图灵机等变体，并建立它们与标准图灵机之间的等价关系。 第二部分：可计算性理论与停机问题 在建立了通用计算模型后，下一阶段的任务是探索计算的边界——即哪些问题是机器可以解决的，哪些是注定无法解决的。 第4章：递归函数与可判定性 本章将图灵机的概念桥接到更偏向数学逻辑的递归函数（Recursive Functions）。通过对偏可计算函数（Partially Computable Functions）的分析，我们转向可判定性（Decidability）的概念。我们将定义可判定问题（Decidable Problems）和不可判定问题（Undecidable Problems）。对于可判定性，本书将详细介绍哥德尔编码和对角线方法在证明不可判定性中的关键作用。 第5章：不可判定问题的核心：停机问题 本书将对停机问题（Halting Problem）的不可判定性进行最详尽的论证，这是计算理论中最著名且最深刻的结论之一。我们将通过不同角度的规约（Reduction）来巩固理解，例如：通过停机问题推导出输入是否能产生特定输出等其他问题的不可判定性。此外，还将介绍Rice’s Theorem，该定理将不可判定性推广到所有非平凡的函数性质上，揭示了对程序行为进行静态分析的内在困难。 第6章：可归约性与层次结构 本章引入了计算的相对能力的概念。我们将探讨多对一归约（Many-one Reduction）如何建立不同问题之间的难度等级。从递归可枚举集（Recursively Enumerable Sets）的结构出发，我们将深入分析算术层级（Arithmetical Hierarchy），如$Sigma_1^0$和$Pi_1^0$集合的特性，揭示了那些比停机问题“更难”的问题（如Quine.M.Rice定理的推广）。 第三部分：复杂性理论与效率边界 即便一个问题是可计算的，如果求解它所需的资源（时间或空间）是指数级的，那么在实践中它依然是不可解的。本部分转向对计算效率的严格分类。 第7章：时间复杂度与P vs NP问题 本章聚焦于时间复杂度，定义了如$O(n^k)$和$O(2^n)$等复杂度类。核心在于对P类（多项式时间可解）和NP类（多项式时间可验证）的精确界定。本书将细致分析Cook-Levin定理，这是证明一个问题是NP完全性（NP-Completeness）的关键技术。我们将通过经典的归约实例（如SAT、3-SAT、图着色）来阐述NP完全性问题的内在联系和核心挑战。 第8章：NP完全性：归约的艺术与界限 深入探讨NP完全问题的广泛应用。我们将详细解析如何将一个已知的NP完全问题归约到另一个问题，从而证明后者的NP完全性。本章还将介绍多项式时间层级（Polynomial Hierarchy）的概念，它试图对NP类之外的更复杂问题进行分类，例如$P^{NP}$等。 第9章：空间复杂度与交互式证明系统 除了时间，计算所需的内存（空间）也至关重要。本章引入空间复杂度类，如L（对数空间）、NL（非确定性对数空间）和 PSPACE（多项式空间）。我们将探讨Savitch 定理（证明 $NL subseteq PSPACE$）和Hennie-Stearns 定理。此外，本书会简要介绍交互式证明系统（Interactive Proof Systems），如IP和PSPACE之间的惊人等价关系，为现代复杂性理论提供了更精妙的视角。 结论与展望 本书的最终目标是使读者能够批判性地评估计算问题的本质，理解理论工具的适用范围。通过对可计算性理论和复杂性理论的深入学习，读者将具备分析任何新计算模型和算法的理论根基，为深入研究人工智能、密码学、算法设计等应用领域打下坚实的基础。本书的严谨性和全面性，确保了它作为一本长期参考的价值。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆