The famous physicist's timeless lectures on the promise and limitations of computers
When, in 1984-86, Richard P. Feynman gave his famous course on computation at the California Institute of Technology, he asked Tony Hey to adapt his lecture notes into a book. Although led by Feynman, the course also featured, as occasional guest speakers, some of the most brilliant men in science at that time, including Marvin Minsky, Charles Bennett, and John Hopfield. Although the lectures are now thirteen years old, most of the material is timeless and presents a "Feynmanesque" overview of many standard and some not-so-standard topics in computer science such as reversible logic gates and quantum computers.
费恩曼先生是不是论证了这么一个问题: 世界是可计算的? 世界是可计算的? 当然,前提是世界的本质是计算?。 其中还给出了可逆计算机的物理模型等等。。。 《Feynman Lectures on Computation》看到后面的时候,我非常失落,看...
评分费恩曼先生是不是论证了这么一个问题: 世界是可计算的? 世界是可计算的? 当然,前提是世界的本质是计算?。 其中还给出了可逆计算机的物理模型等等。。。 《Feynman Lectures on Computation》看到后面的时候,我非常失落,看...
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评分费恩曼先生是不是论证了这么一个问题: 世界是可计算的? 世界是可计算的? 当然,前提是世界的本质是计算?。 其中还给出了可逆计算机的物理模型等等。。。 《Feynman Lectures on Computation》看到后面的时候,我非常失落,看...
这本书的行文风格,仿佛是一位才华横溢但又极其挑剔的导师在和你进行一场辩论。他不会给你标准答案,而是会不断抛出反问和悖论,逼迫你自行构建逻辑框架来应对挑战。书中对于某些经典计算问题的论述角度,往往是反直觉的,需要你有打破固有思维定势的勇气。例如,他对某些证明的阐述方式,初看起来是晦涩难懂的,但仔细推敲后,会发现其中蕴含着一种数学上的优雅和简洁,那是对冗余的极致摒弃。我特别喜欢作者在穿插理论时,偶尔展现出的那种对计算领域历史脉络的幽默点评,这使得沉重的理论学习过程不至于过于板结,反而增添了一丝人情味。它要求读者付出极大的耐心和持续的努力,但回报是思维深度的几何级增长。
评分读罢全书,我最大的感受是作者对“不确定性”和“信息本质”的深刻把握。书中对随机性和计算能力的探讨,超越了传统的图灵机模型所能覆盖的范畴,它引导读者去思考,在信息爆炸的时代,我们真正能确定什么?这种思考的维度非常高,几乎触及了科学哲学的边缘。文字的密度非常大,我经常需要借助其他参考资料来辅助理解某些段落,因为它倾向于用最精炼的语言来表达最深奥的见解,留给读者的“消化时间”非常短促。然而,一旦消化吸收,那种思维的拓展感是其他任何读物都无法比拟的。它不仅教会了你计算的规则,更挑战了你对“可计算性”本身的定义,让人在合书后不禁开始质疑我们日常所依赖的整个信息基础设施的根基。
评分这是一本需要被“啃食”的书,而不是用来“浏览”的书。每一章都像是一个独立而又紧密相连的微观宇宙,要求读者在进入下一阶段之前,必须先在当前宇宙中建立起稳固的立足点。它的排版和图示相对简约,极少使用花哨的色彩或过度的视觉辅助,完全依赖文字本身的张力和逻辑线条来支撑整个理论体系。这种极简主义的处理方式,反而将读者的全部注意力都集中在了逻辑推演的纯粹性上。对于那些希望通过阅读来“武装”自己,建立起坚不可摧的理论基础的严肃学习者来说,这本书的价值是无可替代的。它不提供捷径,它提供的是地图和指南针,指引你去探索那片广袤而未知的计算疆域。
评分这本书的结构布局,坦白说,初看之下会让人有些无所适从,它不像市面上那些编排得井井有条的计算机科学入门读物,更像是一本充满个人思想火花的笔记本的集合。有些章节的跳转显得异常突然,从概率论的深水区一下子跳跃到复杂的算法复杂度分析,中间的衔接需要读者自己去搭建桥梁。但这或许正是其魅力所在——它不喂养你,而是邀请你参与一场智力上的探险。我发现,在某些我自以为已经掌握的领域,作者的视角总能提供一个全新的、往往是更具哲学意味的解读。这种高度的抽象性和对底层逻辑的执着挖掘,使得这本书更像是一本关于“计算思维”的圣经,而非仅仅是关于“如何编程”的工具书。如果你期待的是一套快速上手的操作指南,那你可能会感到失望,但如果你渴望的是对计算学科思想源头的探寻,那么这绝对是一笔值得投入的时间财富。
评分这本厚厚的书摆在桌上,光是翻开第一页就感觉像是在攀登一座知识的高山。作者的叙述方式非常独特,他似乎并不急于将那些复杂的概念一股脑地抛给你,而是像一位耐心的老教授,一步步引导着你走进计算的殿堂。我特别欣赏他处理基础原理时的那种精雕细琢,仿佛在打磨一块璞玉,每一个公式的推导,每一种模型的构建,都充满了严谨的美感。书中的例证往往不是那种教科书式的枯燥演示,而是带着一种深入骨髓的洞察力,让你在理解抽象逻辑的同时,也能感受到计算世界那迷人的内在结构。读起来需要极大的专注力,因为它要求你不仅要“知道”某个概念是什么,更要深刻地“理解”它为什么会是这样。那种豁然开朗的感觉,即便是在合上书本很久之后,依然能留存在脑海中挥之不去,强迫你去重新审视那些看似日常却又蕴含无限深意的计算本质。
评分从物理的角度理解运算,比如:计算函数的过程中,擦去一bit数据要消耗约10^-21J,也许将来会产生无须耗能的计算方式。关于为什么可以完全不耗能量的理论基础,可以参看第137页起的“Reversible Computation and the Thermodynamics of Computing”.
评分太花时间了.. :( Happy for the effort I put in. :)
评分课外读物,精神粮食。
评分从物理的角度理解运算,比如:计算函数的过程中,擦去一bit数据要消耗约10^-21J,也许将来会产生无须耗能的计算方式。关于为什么可以完全不耗能量的理论基础,可以参看第137页起的“Reversible Computation and the Thermodynamics of Computing”.
评分课外读物,精神粮食。
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