Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning编程、人工智能与推理用逻辑学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:湖北辞书出版社

作者:Geoff Sutcliffe

出品人:

页数:742

译者:

出版时间:2006-1

价格:949.20元

装帧:平装

isbn号码:9783540305538

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 逻辑学
• 编程
• 人工智能
• 推理
• 计算机科学
• 形式逻辑
• 算法
• 知识表示
• 计算思维
• 命题逻辑

《数字世界的基石：算法、计算与抽象思维的探索》 内容梗概： 本书并非一本探讨具体编程语言语法、特定人工智能模型技术或哲学思辨的教科书。相反，它旨在为读者构建一个坚实的理论基础，揭示支撑现代计算科学、人工智能蓬勃发展以及严谨逻辑推理的底层原理。我们深入探究的，是那些超越具体实现、具有普遍意义的抽象概念和推理工具。 第一部分：算法的本质与构造 在这一部分，我们将从最根本的层面剖析“算法”这一核心概念。它不仅仅是一系列指令，更是解决问题的系统性思维方式。我们会追溯算法的起源，探讨其数学基础，例如图灵可计算性理论，理解什么问题原则上可以通过计算来解决，而哪些则永远是计算的边界。 可计算性与不可计算性： 我们将引入图灵机模型，这是一个抽象但功能强大的计算模型，用以理解计算的极限。通过探讨停机问题等经典例子，读者将深刻理解并非所有数学问题都能找到算法化的解。这将培养一种对问题本质的洞察力，避免在不可解的问题上耗费精力。 算法的设计范式： 本部分将系统性地介绍几种核心的算法设计范式，包括： 分治法： 如何将一个复杂问题分解为若干个规模较小的相同问题，然后递归地解决它们，最终合并结果。我们将通过经典的快速排序、归并排序等例子来阐述其威力。 动态规划： 面对具有重叠子问题和最优子结构的问题，如何通过存储和重用中间计算结果来避免重复劳动，实现高效求解。背包问题、最长公共子序列等将是生动的例证。 贪心算法： 在每一步都做出当前看起来最优的选择，期望最终能得到全局最优解。我们将分析哪些问题适合贪心策略，以及如何证明其正确性，例如霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）。 回溯与搜索： 当问题可以通过一系列选择来构建解决方案时，回溯法提供了一种系统地探索所有可能路径的方法，并在发现无效路径时及时“回头”。八皇后问题、数独求解等将是学习回溯的绝佳起点。 算法的分析与评估： 仅仅设计出算法是不够的，理解其效率至关重要。我们将深入讲解时间复杂度和空间复杂度分析，学习如何使用大O记法来描述算法的性能。这将帮助读者在众多可能的解决方案中选择最高效的那个，这在处理大规模数据和复杂系统时尤为关键。我们将讨论不同数据结构对算法性能的影响，例如数组、链表、栈、队列、树和图，以及它们在不同算法中的应用。 第二部分：计算的逻辑基石 逻辑学是计算的语言，是构建智能系统的骨架。本部分将聚焦于形式逻辑，它为我们提供了精确描述和推理的工具。我们不会局限于哲学逻辑，而是侧重于那些直接服务于计算和推理的逻辑系统。 命题逻辑： 我们将从最基础的命题逻辑开始，学习如何使用命题符号、连接词（与、或、非、蕴含、等价）来表达陈述，以及如何利用真值表和推理规则（如假言推理、选言推理）来判断陈述的真假和推导新结论。理解逻辑等价和矛盾的概念，对于构建可靠的逻辑程序至关重要。 谓词逻辑（一阶逻辑）： 命题逻辑的表达能力有限，无法处理带有量词（全称量词、存在量词）和变量的复杂命题。谓词逻辑引入了谓词、变量、常量和量词，极大地增强了逻辑的表达力，使其能够描述集合、关系和个体属性。我们将学习谓词的定义、量词的使用规则，以及如何进行谓词逻辑的推理。这为表示知识、定义规则奠定了基础。 形式系统与证明论： 我们将探讨形式系统的概念，包括公理、推理规则和定理。理解形式证明的过程，以及不同证明方法（如直接证明、反证法、归纳证明）的逻辑结构。这将帮助读者掌握如何严谨地证明算法的正确性、程序的性质，以及逻辑陈述的有效性。 模型论基础： 为了理解逻辑表达式的意义，我们将简要介绍模型论的概念，即逻辑语句在特定“模型”（解释）下的真假。这将帮助读者理解逻辑在描述和解释世界方面的作用。 第三部分：抽象思维与系统建模 本部分将把前两部分的理论知识融会贯通，探讨如何运用逻辑和算法的思想进行抽象思考，构建复杂的系统模型，并为人工智能的研究奠定基础。 形式化方法与建模： 我们将介绍如何将现实世界的问题或系统，通过形式化的语言（如逻辑公式、程序代码）进行精确描述，从而便于分析和处理。这包括如何定义概念、建立关系、设定约束条件。 计算模型与形式语言： 除了图灵机，我们还将接触到其他重要的计算模型，如有限自动机（FA）、下推自动机（PDA）以及它们所对应的形式语言（正则语言、上下文无关语言）。理解不同计算模型的能力和限制，对于设计高效的编译器、解析器以及理解计算的层级结构至关重要。 逻辑程序设计导论： 基于逻辑推理的程序设计范式，例如Prolog，将是本部分的一个重要关注点。读者将了解如何通过定义事实和规则来表达知识，并利用逻辑引擎进行查询和推理。这将提供一种与传统命令式编程截然不同的编程视角，尤其在知识表示和问题求解方面。 可满足性问题（SAT）与约束满足问题（CSP）： 我们将深入探讨这些在计算机科学中具有核心地位的计算问题。SAT问题旨在判断一个逻辑公式是否可满足，而CSP则涉及在一组变量上寻找满足特定约束条件的赋值。这些问题不仅是理论研究的对象，也是许多实际应用（如硬件验证、规划、调度）的基础。我们将介绍解决这些问题的常用算法和启发式方法。 推理的自动化： 探索如何让计算机自动进行逻辑推理。这包括介绍自动推理技术，如归结原理、模型查找等，以及它们在解决复杂问题和验证系统中的应用。理解这些自动化工具的原理，有助于读者把握未来智能系统发展的方向。 适用读者： 本书适合所有对计算科学、人工智能的底层原理感兴趣的读者。无论您是计算机科学的学生，对算法和数据结构有初步了解的程序员，还是希望深入理解人工智能背后逻辑的探索者，都能从中获益。它尤其适合那些希望提升自身抽象思维能力、掌握严谨推理方法，并为更深入的技术学习打下坚实基础的读者。 学习目标： 通过阅读本书，您将： 深刻理解算法的设计原理、分析方法和效率评估。 掌握形式逻辑的基本概念和推理规则，为严谨的思考和表达奠定基础。 学会如何将复杂问题抽象化，并利用逻辑和计算工具进行建模。 对计算的本质和人工智能的逻辑根基有更清晰的认识。 培养解决问题、分析系统和进行创造性思考的通用能力。 本书并非旨在教授您如何编写特定程序的代码，而是为您提供一把通往数字世界深层奥秘的钥匙，让您能够理解代码背后的逻辑，洞察智能系统的运作机制，并以一种更深刻、更具创造力的方式参与到技术革新之中。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆