Theoretical Computer Science

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出版者:Springer Verlag
作者:Antonio Restivo
出品人:
页数:440
译者:
出版时间:2001-10
价格:110.00元
装帧:Pap
isbn号码:9783540426721
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • 理论计算机科学
  • 算法
  • 数据结构
  • 计算理论
  • 形式语言
  • 自动机
  • 计算复杂性
  • 离散数学
  • 图论
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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the 7th Italian Conference on Theoretical Computer Science, ICTCS 2001, held in Torino, Italy in October 2001. The 25 revised full papers presented together with two invited papers were carefully reviewed and selected from 45 submissions. The papers are organized in topical sections on lambda calculus and types, algorithms and data structures, new computing paradigms, formal languages, objects and mobility, computational complexitiy, security, and logics and logic programming.

《算法的秘密:计算的极限与可能性》 在这本引人入胜的书籍中,我们将踏上一段探索计算世界深层奥秘的旅程。它并非一本艰深晦涩的学术著作,而是旨在为任何对“计算”这一现代社会基石感到好奇的读者,揭示其背后那些鲜为人知的逻辑、原理与边界。我们不会深入探讨具体的编程语言或特定系统的实现细节,也不会罗列枯燥的公式与定理。相反,本书将聚焦于那些定义了计算能力本质的抽象概念,以及这些概念如何塑造了我们今天所知的数字世界,并预示着未来的无限可能。 本书将从最基础的“可计算性”概念入手。我们将回顾图灵机这个理论模型,它为何能成为衡量一切计算能力的标杆?我们还会探讨“停机问题”的不可解性,理解这个问题是如何揭示了计算任务本身固有的局限性。这并非是要贩卖焦虑,而是要认识到,并非所有问题都能被算法解决,理解这一点对于我们如何设计和评估计算解决方案至关重要。我们将用生动的故事和形象的比喻,将这些抽象的数学概念变得触手可及,让读者深刻体会到逻辑的力量与优雅。 接着,我们将进入“复杂度理论”的领域。即便一个问题是可计算的,它解决起来也可能耗费天文数字般的时间或空间。本书将详细介绍“P类问题”和“NP类问题”的区别,并解释“NP完全问题”的意义——它们是计算中最棘手的那些难题的代表。我们会通过一些经典的例子,如旅行商问题、子集和问题等,来阐释NP完全问题的普遍性和挑战性。理解这些问题的复杂度,有助于我们理解为什么有些问题我们能够高效解决,而有些问题则需要我们寻找近似解或启发式算法。本书将探讨一些在实践中应对高复杂度问题的策略,而并非提供一套通用的“解决方案”。 本书还将触及“计算范式”的演变。从早期的串行计算,到并行计算、分布式计算,再到量子计算的兴起,计算能力在不断突破物理和理论的界限。我们将简要介绍这些计算范式的核心思想,理解它们各自的优势与局限。例如,量子计算如何利用叠加和纠缠的原理,为解决某些特定问题(如大数分解)带来了前所未有的潜力,但同时,我们也需要认识到量子计算目前仍然面临着技术上的巨大挑战。本书的重点不在于量子算法的细节,而在于理解这些新范式如何改变我们对计算能力的认知。 此外,本书还将探讨“计算的哲学与伦理”。随着人工智能的飞速发展,我们不得不思考:机器是否能够真正“思考”?智能的本质是什么?计算能力的边界在哪里?我们应该如何负责任地使用这些强大的工具?本书将引导读者反思这些深刻的哲学问题,并将计算理论与人类的智慧、创造力以及伦理道德联系起来。我们不会给出明确的答案,而是鼓励读者进行独立的思考和探索。 最后,本书将对“计算的未来”进行展望。基于对可计算性、复杂度以及新兴计算范式的理解,我们将探讨未来计算可能的发展方向,例如更强大的算法设计、更高效的硬件实现,以及计算在科学研究、工程应用和社会发展中扮演的愈加重要的角色。我们将强调,理解计算的理论基础,对于把握未来科技的脉搏至关重要。 《算法的秘密:计算的极限与可能性》是一次对计算本质的深刻洞察,它将带领你超越日常的编程实践,去领略计算科学令人着迷的理论世界。这本书旨在点燃你对计算科学的好奇心,提供一套理解数字世界运行规则的独特视角,并激发你对未来科技发展的无限遐想。它适合所有希望深入了解“计算”究竟意味着什么,以及它如何塑造我们的世界的读者。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我花了整整一个周末的时间来消化前三章的内容,说实话,初读时感到了一定的挫败感,这绝不是一本可以轻松“扫读”的入门读物。作者在介绍基础概念时,采取了一种极其严谨和抽象的论证方式,几乎没有使用任何形象化的比喻或现实世界的案例来辅助理解。例如,在描述图灵机模型等效性时,所有的推导过程都建立在一系列极其精密的数学公理之上,要求读者必须对离散数学和集合论有非常扎实的背景知识。我不得不频繁地翻阅后面的附录和参考文献,试图从其他角度去反扣核心思想。这种写作风格的优点是毋庸置疑的——它保证了理论的纯粹性和逻辑的无懈可击;但缺点也很明显,对于非科班出身或者需要快速建立直觉认知的读者来说,门槛设置得过高,容易在初期就被密集的符号和定理所淹没,迫使人不得不放慢速度,甚至需要配合在线课程或研讨会笔记才能勉强跟上作者的思路,其深度要求是毋庸置疑的。

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这本书的装帧设计确实让人眼前一亮,硬壳的质感加上烫金的字体,拿在手里沉甸甸的,透露出一种经典学术著作的气质。内页的纸张选择也相当考究,米白色的纸张在长时间阅读时能有效减轻眼睛疲劳,这一点对于像我这样需要对着复杂公式和图表长时间工作的人来说,简直是福音。装帧的工艺细节处理得非常到位,书脊的缝合紧密且平整,即便是经常翻阅,也不担心书页松脱。不过,如果非要挑剔的话,可能在封面色彩的选择上可以更沉稳一些,目前的深蓝色虽然大气,但偶尔会显得过于沉闷,或许增加一些对比色调的几何图形装饰,能更好地契合其“理论”的内涵,使其在书架上更具辨识度。总而言之,从物理层面上看,这本书无疑是一件精心制作的艺术品,足以匹配其内容的深度和广度,摆在任何一个书桌上都显得格调十足,体现了出版方对学术经典应有的尊重与用心。

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在排版和公式的呈现方面,这本书做得可以说是行业内的标杆。清晰的数学符号是理解此类著作的关键,而本书在这方面表现得极其出色。所有的希腊字母、黑板粗体、以及嵌套极深的集合符号,都被清晰地区分开来,字号和间距的调整达到了一个近乎完美的平衡点,极大地减少了视觉上的混淆。特别是那些涉及递归函数和$lambda$演算的公式块,它们被恰当地用缩进和更粗的线条框住,使人一眼就能聚焦于核心的计算结构。对比我图书馆里其他一些早期的版本,那些公式排版往往模糊不清,字母混淆,严重影响了阅读体验。这里的出版商显然投入了大量的精力进行校对和排版设计,保证了每一个数学表达式的准确性和易读性,这对于精确性要求极高的理论研究来说,是至关重要的品质保障。

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这本书的章节组织结构体现了一种非常清晰的、由浅入深的逻辑链条,尽管内容本身难度较大,但作者在宏观布局上展现了高超的驾驭能力。它似乎是从最基础的可计算性理论开始,逐步攀升到复杂性理论的巅峰,然后巧妙地过渡到逻辑和可证明性理论的交叉领域。最让我欣赏的是其对不同理论分支之间联系的梳理,比如,它并没有将NP完全问题单独作为一个孤立的板块处理,而是通过对交互式证明系统的讨论,自然而然地引出了当前对P vs NP问题的更深层次的思考。这种“无缝连接”使得整本书读起来像是一部结构严谨的交响乐,而非零散知识点的堆砌。读者可以清晰地看到,看似独立的理论工具是如何一步步构建起现代理论计算机科学的宏伟殿堂,这种系统性的梳理,远胜于市面上那些只罗列公式和算法的参考手册。

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这本书的价值,我认为更多地体现在其对前沿研究方向的深远影响上,它不仅仅是一本教科书,更像是一份“理论遗产”的权威陈述。书中对某些尚未完全解决的猜想和开放性问题的探讨,其角度之新颖、论证之深入,令人拍案叫绝。例如,作者对量化复杂性理论(Quantified Complexity)的阐述,引入了一些我之前从未接触过的非经典逻辑框架,这极大地拓宽了我对“计算”边界的想象空间。虽然这些章节的阅读难度达到了专业研究生的水平,但它们无疑为有志于在这些领域深耕的学者指明了清晰的研究路径和潜在的突破口。它不是简单地复述已知的知识,而是邀请读者参与到这场尚未结束的智力探索之中,这种对学术前沿的积极引导和鼓舞作用,是任何一本仅仅停留在基础知识层面的教材所无法比拟的。

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