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出版者:高等教育

作者:吴鹤龄

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2008-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787040232196

丛书系列:

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《算法之光：计算科学前沿探索》 内容简介： 《算法之光：计算科学前沿探索》并非聚焦于某一项具体的奖项或个人成就，而是以一种宏大且深入的视角，全面梳理了当代计算科学领域最激动人心的突破、尚未解决的重大挑战，以及那些正在塑造我们未来世界的底层逻辑。本书旨在为对计算机科学、人工智能、复杂系统有着深厚兴趣的研究人员、资深工程师和高阶学生提供一份既有理论深度又富含实践洞察的前沿导览。 本书的结构围绕计算科学的三个核心支柱展开：理论基础的深化、智能系统的演进与应用、以及计算在科学发现中的革命性作用。 第一部分：理论基石的再审视与拓展 (The Deepening of Theoretical Foundations) 计算科学的边界往往由其理论基础所限定。本部分将超越经典的计算复杂性理论，深入探讨后冯·诺依曼架构对算法设计范式的影响。 第1章：超越P与NP：新的可计算性边界 我们不会停留在传统的复杂度类讨论，而是聚焦于信息论在算法分析中的新兴应用。探讨随机化、量子纠缠和近似算法如何挑战既有的“易解”与“难解”的划分。重点分析了交互式证明系统（Interactive Proof Systems） 的最新进展，特别是零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）在分布式信任环境中的极限与潜力。此外，将详细解析“平均情况复杂度”（Average-Case Complexity） 的研究如何重塑我们对实际问题的乐观估计，并引入了现代密码学对单向函数稳定性的严格要求。 第2章：高效组合优化的新范式 组合优化是所有调度、规划和资源分配问题的核心。本章将探讨次模函数（Submodular Functions） 在大规模优化问题（如社交网络分析和传感器部署）中的应用。通过对整数规划（Integer Programming） 求解器的最新改进，特别是内点法与割平面法的融合，揭示如何在指数级搜索空间中找到近乎最优的解。重点分析了随机图模型下，如何在动态环境中维持解决方案的鲁棒性。 第3章：可证明安全与后量子密码学 随着量子计算的威胁日益临近，本章全面剖析了格基密码（Lattice-based Cryptography）、哈希函数签名（Hash-based Signatures） 等后量子安全方案的数学基础和性能权衡。详细阐述了同态加密（Homomorphic Encryption） 在保护数据隐私计算方面的最新突破，特别是在联邦学习场景下的实现难度与优化策略。安全协议的形式化验证（Formal Verification） 方法论也将在本章得到深入探讨。 第二部分：智能系统的涌现与控制 (Emergence and Control of Intelligent Systems) 本部分聚焦于如何构建、训练和理解那些展现出类人智能的行为系统，特别是深度学习框架的理论瓶颈与出路。 第4章：表征学习的本质：从特征到概念 深度学习的成功在于其强大的表征学习（Representation Learning） 能力。本章着眼于超越监督学习的局限，深入探讨自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL） 中对比学习（Contrastive Learning）背后的信息几何学原理。分析了如何从高维、稀疏的数据中提取出具有语义可解释性的低维流形。本章将批判性地审视“黑箱”模型的内部工作机制，引入因果推断（Causal Inference） 来弥合相关性与机制理解之间的鸿沟。 第5章：大规模模型的泛化与鲁棒性危机 大型语言模型（LLMs）与多模态模型的爆炸性增长带来了前所未有的工程挑战，同时也暴露了深刻的理论缺陷。本章将分析梯度消失/爆炸的现代表现形式，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks） 如何揭示模型决策边界的脆弱性。研究重点包括元学习（Meta-Learning） 如何加速新任务适应，以及可信赖人工智能（Trustworthy AI） 框架下，对偏见检测、公平性度量（Fairness Metrics）的最新研究进展。 第6章：强化学习的现实世界迁移 从棋盘游戏到自动驾驶，强化学习（RL）展示了强大的决策能力，但其在现实世界中面临巨大的样本效率和安全保障问题。本章将聚焦于离线强化学习（Offline RL） 如何利用历史数据进行安全策略学习，以及模仿学习（Imitation Learning） 如何通过行为克隆和逆向强化学习（Inverse RL）来推断隐藏的奖励函数。讨论了如何在不完备信息和高延迟反馈的环境中设计高效的探索策略。 第三部分：计算赋能的科学发现 (Computation Empowering Scientific Discovery) 计算不再仅仅是解决问题的工具，它正在成为新的科学范式。本部分探讨计算如何在基础科学领域驱动突破。 第7章：量子计算：从理论到工程的桥梁 本章将区分量子退火（Quantum Annealing）、门模型量子计算（Gate-based Quantum Computing） 的理论优势与工程现状。着重分析了变分量子本征求解器（VQE） 等混合算法在分子模拟和材料科学中的应用潜力，并探讨量子纠错码（Quantum Error Correction Codes） 克服相干性丧失（Decoherence）的关键技术瓶颈。 第8章：复杂系统建模与数值分析的极限 高精度、高分辨率的计算流体力学（CFD） 和分子动力学（MD） 模拟，依赖于对非线性微分方程的精确求解。本章探讨域分解方法（Domain Decomposition Methods） 在超算集群上的扩展性，以及物理信息神经网络（PINNs） 如何将数据驱动与物理定律相结合，以解决参数估计和逆问题。讨论了高维数据的降维技术在气候模型和金融风险分析中的效率提升。 第9章：数据密集型科学的伦理与治理 计算的威力必须伴随着对其社会影响的深刻理解。本章探讨在海量数据驱动下，数据主权、隐私保护与算法透明度的法律和技术框架的构建。分析了联邦学习（Federated Learning） 等隐私增强技术如何平衡模型性能与数据安全。最终，本书以对计算科学未来十年方向的展望作结，强调跨学科合作对于解决人类面临的紧迫挑战的重要性。 本书的语言风格力求严谨、清晰，大量采用图表和伪代码来辅助复杂的概念阐述，适合希望深入理解计算科学“为什么”和“如何”的专业读者。它描绘的不是终点，而是通往未知前沿的清晰路径图。

评分☆☆☆☆☆

断断续续的终于把它看完了，其实，这本书暑假第一次我在图书馆里看到的时候，已经让我激动无比，爱不释手了。看了这么久倒是因为我不允许自己太快把它看完罢了。 从小就喜欢看伟人传记，应该说我第一本看完的书就是《爱迪生传》，从那时起我深深地爱上了看书，也...  

评分☆☆☆☆☆

作为一个计算机专业的毫无基础的学生，学习专业已经又一年了。平时学习还算用心，可以应付考试，然而，一直觉得这条路走下去没什么希望，因为一切对我来说都是那么陌生，我大致熟悉了C++可是像LISP,DB2，Fortran这样一些名词总弄得我晕晕乎乎，从来没听过的缩写词汇让我每次看...

评分☆☆☆☆☆

初次读这本书，应该是四五年前了，今天又拿到这本书的再版，翻开以后，仔细看了看，说说几点感受吧。 1　从获奖者的得奖的时间以及得奖的原因来看，一般获奖者的成果都是在最少10年，20年前，甚至有在30多年前做出的，和诺贝尔奖有点类似，如69、71、75这几年的都是发给50年代...  

评分☆☆☆☆☆

我一向认为，学一门专业就应该尽可能多的了解相关历史，从历史中你会发现很多有意思的东西。本来看似刻板的知识一旦知道了它诞生的历程，那就立刻充满了人情味儿。图灵奖是计算机界的最高奖项，获奖者均是对计算机科学有着深远影响的人物。本书通过对几十位获奖者的生平和学术...  

评分☆☆☆☆☆

我一向认为，学一门专业就应该尽可能多的了解相关历史，从历史中你会发现很多有意思的东西。本来看似刻板的知识一旦知道了它诞生的历程，那就立刻充满了人情味儿。图灵奖是计算机界的最高奖项，获奖者均是对计算机科学有着深远影响的人物。本书通过对几十位获奖者的生平和学术...  

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的篇幅和信息密度着实令人望而生畏，初次翻阅时，我甚至需要放慢呼吸才能跟上作者的思路。它不像市面上那些轻快的科普读物，更像是一部需要精读和反复咀嚼的学术传记合集。我最受震撼的是其跨学科的广度，作者似乎不满足于局限于纯粹的计算理论，而是将早期人工智能、数据库理论，乃至形式语言学的交叉点都进行了深入挖掘。阅读关于特定图灵奖得主贡献的部分，我发现作者在引证原始论文时做到了极度的审慎和尊重，既保留了原著的严谨性，又通过详尽的脚注和扩展解释，为非专业读者架设了理解的阶梯。不过，这种深度也带来了一定的阅读门槛，某些关于形式语义学的章节，我不得不借助外部资料辅助理解。然而，一旦跨越了那道坎，随之而来的那种“豁然开朗”的体验，是其他任何读物都无法比拟的。它强迫你停下来，去重新审视那些你习以为常的技术背后的底层逻辑，那种对知识体系进行彻底重构的阅读快感，是极度稀有的。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书的阅读体验，我会选择“厚重”。它不是那种读完就可以束之高阁的消遣读物，而是一本需要放在手边，随时可以查阅和反思的工具书和思想源泉。作者在组织结构上展现了大师级的功力，每一个章节的过渡都像是精心设计的乐章，主题的引入、论证的展开、历史脉络的回溯，衔接得天衣无缝。我注意到，书中对图灵奖得主们早期教育背景的关注，也颇具匠心。它暗示了教育体制在培养未来科学巨匠中所扮演的关键角色。读到某些关于计算模型（如lambda演算或自动机理论）的章节时，那种感觉如同攀登一座巍峨的山峰，虽然过程充满挑战，但一旦站在顶端，整个知识的全貌便尽收眼底。这本书的价值不在于它提供了多少可以直接复制粘贴的代码或公式，而在于它向读者传授了一种探索未知领域的思维框架和对真理的敬畏之心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年软件开发经验的从业者，我原以为我对这些领域已经有了一定的了解，但这本书彻底颠覆了我的固有认知。它让我意识到，我们今天习以为常的“面向对象”或“关系数据库”的概念，其理论根基是多么的深厚和来之不易。书中对于抽象数据类型（ADT）的演变历程的剖析，简直是一堂精妙的工程哲学课。作者用非常直白的语言，解释了为什么抽象和封装不仅是编程技巧，更是控制软件系统复杂性、确保其可维护性的唯一途径。我尤其喜欢其中关于“理论与实践的张力”的论述。很多图灵奖得主的工作，在提出之初，往往被认为过于学术化，与当时的工程需求格格不入，但时间最终证明了理论的远见性。这种对理论先行者价值的坚定肯定，极大地鼓舞了我反思当前工程实践中可能存在的短视行为。这本书像一面镜子，映照出技术进步的真正驱动力，不在于快速迭代，而在于对底层数学和逻辑的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本《ACM图灵奖》读起来简直是一场对计算机科学思想史的深度潜航。作者似乎拥有将那些晦涩难懂的理论概念，抽丝剥茧，转化为引人入胜的叙事能力的魔力。我特别欣赏它对早期先驱者们研究环境的细致描摹，那些从真空管过渡到晶体管的时代，充满了突破与挣扎。书中对于算法复杂性理论的阐述，那种层层递进的逻辑推演，着实令人拍案叫绝。它没有满足于仅仅罗列出那些著名的证明和猜想，而是深入挖掘了提出这些问题的时代背景和内在驱动力。例如，在描述P vs NP问题时，作者巧妙地穿插了与业界领袖的访谈片段，让原本抽象的数学命题，一下子拥有了鲜活的生命力。读者可以清晰地感受到，每一次重大的理论突破都不是空中楼阁，而是无数次失败、无数次深入思考的结晶。这种对“思考过程”的关注，远远超越了一般教科书的范畴，它更像是一部知识分子的奋斗史诗，让人在阅读过程中，不仅学习了知识，更领悟了科学探索的真正魅力与艰辛。这本书无疑是为那些渴望理解计算科学核心哲学，而非仅仅停留在应用层面的读者量身定做的瑰宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏变化多端，这一点非常有趣。有时候，它会像纪录片一样，聚焦于某一个具有里程碑意义的会议或小型研究小组，通过聚焦细节，营造出一种身临其境的历史现场感。比如，对早期LISP或Smalltalk开发环境的描述，那种对编程范式变革的生动描绘，简直是技术浪漫主义的体现。但有时，笔锋一转，又会变得极其宏大，开始讨论信息论对现代通信系统的颠覆性影响，将个体的成就置于整个人类信息处理史的宏大背景之下。我个人尤其欣赏作者处理争议话题时的中立姿态。对于那些存在多方竞争理论或知识产权纠纷的领域，作者没有简单地站队，而是清晰地梳理了每条技术路线的逻辑优劣和历史必然性。这种不偏不倚、注重历史全景的叙述方式，让读者能够形成更为成熟和全面的判断。这使得《ACM图灵奖》不仅仅是一本介绍奖项的书，更像是一部关于科学社群如何自我修正和演进的社会学观察报告。

评分☆☆☆☆☆

很多半路出家的神人

评分☆☆☆☆☆

3.5星，流水账，不过大师们的经历仍然给了很多的鸡血与感动。

评分☆☆☆☆☆

好书，花了一天的时间在北大图书馆浏览完，希望在三年之内自己能够看懂书上的所有专业术语，到时回头再看一遍，常看常新。

评分☆☆☆☆☆

读起来没什么趣味性，权当了解一些历史吧

评分☆☆☆☆☆

GOTO有害：程序的易读性和易理解性和无条件转移控制的个数成反比；程序测试只能证明有错，决不能证明无错Edsger W. Dijkstra。最弱前置条件方法：将程序设计看做面向目标的活动，编程就是从给定的后断言出发，逆向的逐步推导出满足它的程序 同时计算出所需最弱前置条件 它是一个谓词公式。好的结构 问题能定量描述 有特定的目标函数 有最优算法。公理语义学和标志语义学（语言和数学对象对应 映射是层次且函数是递归的）。代换模型 的基本思想就是函数在计算过程中不断的修改目标，直到计算的目标是最小单元为止，这种方式不再有变量的概念，所有的目标均是通过计算获得