Pillars of Computer Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Rabinovich, Alexander 编

出品人:

页数:681

译者:

出版时间:

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9783540781264

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 理论
• 计算
• 基础
• 经典
• 教材
• 计算机

深入探索计算思维与现代技术前沿：一部聚焦于前沿算法、系统架构与智能计算的权威著作 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，剖析当代信息科学和计算机技术的核心基础、演进脉络及其在未来技术浪潮中的关键作用。本书内容不涉及“Pillars of Computer Science”这一特定书目所涵盖的经典或基础主题，而是将焦点完全置于计算理论的最新进展、复杂系统的设计范式、以及颠覆性人工智能技术的底层逻辑。 全书结构精心设计，分为四个核心部分，每一部分都代表着计算机科学领域的一个关键前沿方向，力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点。 --- 第一部分：超大规模并行计算与分布式系统的新范式 本部分彻底摒弃了对传统冯·诺依曼架构的冗余讨论，转而聚焦于后摩尔时代的计算挑战与解决方案。我们将深入探讨如何管理和利用异构计算资源，以及构建能够在PB级数据规模下保持高可用性和低延迟的分布式架构。 章节细述： 1. 细粒度并行化与异构内存管理： 重点分析GPU加速计算、FPGA可重构逻辑以及专用ASIC（如TPU/NPU）的底层编程模型（CUDA、OpenCL及更底层的硬件接口描述语言）。讨论如何设计动态调度器，以实现跨CPU/GPU/加速器的数据传输最小化和负载均衡优化。 2. 一致性模型与事务处理的未来： 传统的强一致性模型在高吞吐量场景下已显不足。本章详细对比了Paxos、Raft等经典共识算法的局限性，并重点剖析了基于向量时钟和因果一致性模型（Causal Consistency）的新一代数据库和消息队列系统。我们将探讨CRDTs（冲突无关复制数据类型）在地理分布系统中的实际应用和性能瓶颈。 3. 面向边缘计算（Edge Computing）的系统设计： 探讨物联网（IoT）和5G网络驱动下的计算模型转变。分析如何在资源受限的边缘节点上部署容器化服务（如轻量级Kubernetes发行版），以及如何设计联邦学习（Federated Learning）框架，确保数据隐私同时实现模型收敛。 4. 服务网格（Service Mesh）的深度剖析： 不仅仅是介绍Istio或Linkerd，而是深入探讨Sidecar代理的数据平面（如Envoy）的性能优化、流量整形（Traffic Shaping）的数学基础，以及如何利用eBPF技术实现内核级别的网络观测与策略执行。 --- 第二部分：高维数据结构与复杂性理论的现代诠释 本部分着眼于处理爆炸性增长的数据维度和计算任务的内在难度。我们关注如何利用代数拓扑和信息几何的工具来理解和操作复杂数据结构。 章节细述： 1. 拓扑数据分析（TDA）在数据挖掘中的应用： 介绍持久同调（Persistent Homology）的理论框架，探讨如何利用Betti数和条形图来识别高维数据中的“洞”和“环”（即全局拓扑特征），并将其应用于异常检测和结构化数据降维。 2. 概率模型中的信息几何学： 探索Fisher信息矩阵在评估概率分布差异中的作用。讨论黎曼流形上的优化算法，例如在贝叶斯推断和变分自编码器（VAE）训练中，如何使用自然梯度（Natural Gradient Descent）加速收敛。 3. 近似算法与P/NP问题的新进展： 聚焦于特定NP难问题的有效近似策略，例如利用半定规划（SDP）松弛技术求解Max-Cut问题，以及在算法博弈论（Algorithmic Game Theory）框架下分析资源分配的纳什均衡。 4. 后量子密码学的理论基石： 深入研究基于格（Lattice-based Cryptography，如Kyber和Dilithium）和编码理论（Code-based Cryptography）的抗量子威胁方案。详细阐述短整数解问题（SIS）和学习错误问题（LWE）的数学难题及其在实际部署中的性能考量。 --- 第三部分：生成式智能与深度学习的理论前沿 本部分不再停留在常见的神经网络应用层面，而是深入探究当前最前沿、最具颠覆性的生成模型和表征学习机制的数学和信息论基础。 章节细述： 1. 扩散模型（Diffusion Models）的随机微分方程基础： 详细解析SDE（随机微分方程）在潜空间扩散过程中的作用，对比前向和反向过程的数学推导。讨论如何利用概率流ODE（Ordinary Differential Equation）实现更高效的采样策略，如DDIM。 2. 大型语言模型的内在可解释性： 探讨“黑箱”模型的内部工作机制。分析注意力机制（Attention Mechanism）的张量分解方法，以及如何利用因果中介分析（Causal Mediation Analysis）来追踪特定概念在模型内部的激活路径。 3. 神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的融合架构： 讨论如何将深度学习的模式识别能力与经典逻辑推理（如一阶逻辑、Prolog）的结构化知识相结合。重点分析知识图谱嵌入（KGE）与Transformer架构的有效集成方法。 4. 强化学习的泛化与安全： 关注元学习（Meta-Learning）和离线强化学习（Offline RL）在处理样本效率和策略安全方面的突破。分析约束马尔可夫决策过程（CMDP）如何确保智能体在执行任务时满足预设的安全边界。 --- 第四部分：软件工程的严格化与形式化验证 本部分旨在提升软件构建的可靠性和正确性，引入数学工具来确保复杂系统的行为符合预期，特别是在安全关键领域。 章节细述： 1. 依赖类型系统与程序证明： 深入讲解Coq, Agda或Idris等依赖类型语言的理论基础，展示如何将程序规范（Specification）直接编码为类型，从而在编译阶段消除一整类运行时错误。提供高阶抽象逻辑（Hoare Logic）在现代编译器中的应用实例。 2. 自动化定理证明（ATP）与SMT求解器： 剖析满足性模理论（Satisfiability Modulo Theories, SMT）求解器（如Z3）的工作原理，包括CDCL（冲突驱动子句学习）算法的扩展。讨论如何利用SMT技术辅助程序合成和程序分析。 3. 形式化验证在硬件设计中的应用： 聚焦于使用模型检验（Model Checking）技术，对微处理器流水线或硬件描述语言（HDL）设计的安全性、活性（Liveness）和正确性进行完备性验证。 4. 区块链共识机制的数学安全性分析： 从博弈论和随机过程的角度，严格分析Proof-of-Stake (PoS) 机制的抗女巫攻击能力，并评估拜占庭容错（BFT）协议在网络分区下的最终一致性保证。 --- 本书适合具有扎实计算机科学背景，并渴望站在技术最前沿、理解驱动下一代计算突破的深层理论的工程师、研究人员和高级学生阅读。它提供的是解决未来问题的工具箱，而非对过去成就的简单回顾。

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