Logic for Computer Science and Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-ISTE

作者:Ricardo Caferra

出品人:

页数:523

译者:

出版时间:2011-8-15

价格:USD 219.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848213012

丛书系列:

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《计算思维与问题解决：面向计算机科学与人工智能的逻辑基础》 本书旨在为计算机科学与人工智能领域的学习者构建坚实的逻辑思维基石，引导读者深入理解算法设计、程序验证、知识表示以及推理决策等核心概念背后的逻辑原理。我们并非一本枯燥的理论罗列，而是通过清晰的阐述、丰富的实例和循序渐进的练习，帮助读者将抽象的逻辑概念转化为解决实际计算问题的有力工具。 核心内容概览： 命题逻辑与形式化系统： 学习如何将日常语言中的陈述转化为精确的逻辑公式，掌握命题联接词、真值表以及推理规则。我们将探讨蕴含、等价等基本关系，并引入自然演绎和公理系统等证明方法，为后续更复杂的逻辑体系打下基础。重点在于理解逻辑的严谨性如何保证计算的正确性。 谓词逻辑与量词： 扩展命题逻辑的能力，引入变量、谓词和量词，使得我们可以描述和推理关于对象集合的属性和关系。这将是表达复杂数据结构、程序状态以及人工智能中知识表示的关键。我们将学习如何对量词进行推理，理解全称量词和存在量词在程序设计中的应用，例如循环的终止性和集合的属性。 证明论与可满足性： 深入研究逻辑证明的构造和验证过程。我们将学习如何使用规则来推导结论，以及如何证明一个公式的不可满足性，这在自动定理证明和程序验证中至关重要。本书将介绍一些经典的证明技术，并探讨可满足性问题（SAT）作为计算机科学中一个基础且重要的计算问题。 模态逻辑与非经典逻辑： 探索超出经典二值逻辑的逻辑系统。我们将重点关注模态逻辑，它能够表达“必然性”和“可能性”，这在描述计算过程中的状态变化、人工智能中的信念和知识、以及分布式系统中的通信协议等方面具有极其重要的意义。此外，我们还会简要介绍其他非经典逻辑，如时序逻辑和直觉逻辑，展示逻辑在不同计算范式中的应用。 逻辑在人工智能中的应用： 详细探讨逻辑作为人工智能核心驱动力的角色。我们将讲解知识表示的形式化方法，例如使用逻辑规则和约束来描述世界状态和智能体的行为。本书将深入探讨逻辑编程（如Prolog）的原理及其在专家系统、规划和自然语言理解等领域的应用。此外，还将介绍逻辑推理引擎的设计思想，以及如何利用逻辑来解决不确定性和非单调推理的问题。 逻辑在程序设计与验证中的应用： 强调逻辑在构建可靠和高效软件中的关键作用。我们将学习如何使用逻辑规范来描述程序的预期行为，并通过形式化方法来证明程序的正确性。这包括程序断言、循环不变量以及归纳证明的应用。本书还将介绍模型检查等技术，以自动验证程序属性。 本书特色： 理论与实践的融合： 每章都包含精心设计的例题和练习，这些例题涵盖了从基础概念到高级应用的各个层面，帮助读者巩固所学知识，并将其应用于具体的计算场景。 清晰的数学表述与直观的解释： 我们力求在保持数学严谨性的同时，提供易于理解的文字解释，避免晦涩难懂的术语堆砌。 面向未来的视野： 本书不仅关注当前计算机科学与人工智能的核心逻辑基础，也为读者理解新兴领域（如机器学习中的可解释性、具身智能等）所需的逻辑能力奠定基础。 适合读者： 本书适合计算机科学、人工智能、软件工程、信息安全以及相关领域的本科生、研究生，以及任何希望提升其计算思维和问题解决能力的专业人士。无需深厚的数学背景，但具备一定的离散数学基础将有所帮助。 为何选择本书？ 在日新月异的科技领域，逻辑思维是应对复杂挑战、设计创新解决方案的基石。本书将为您提供一把开启计算世界奥秘的钥匙，帮助您在程序设计、算法分析、人工智能建模等各个环节，建立起清晰、严谨、高效的思考模式。它不是关于“什么”是计算机科学，而是关于“如何”进行严谨的计算思考。

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这本《逻辑学在计算机科学与人工智能中的应用》简直是为我量身定做的！我一直觉得计算机科学的基础理论深邃难懂，尤其是那些关于计算模型、形式验证和推理系统的部分。这本书的作者似乎拥有把复杂概念变得清晰明了的魔力。我尤其欣赏它对经典命题逻辑和一阶逻辑的阐述，那种严谨而不失生动的笔触，让我这个初学者也能迅速抓住核心。它没有堆砌晦涩难懂的术语，而是通过大量与实际计算机应用相关的例子来串联起理论知识。比如，书中关于SAT求解器和约束满足问题的讨论，我就觉得非常接地气。当我看到那些抽象的逻辑公式如何转化为解决实际工程问题的工具时，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。这本书的章节安排也很有条理，从基础的逻辑系统到高级的应用，层层递进，阅读起来非常有节奏感，不像有些教科书那样枯燥乏味，让人读不下去。它真正做到了理论与实践的完美结合，我感觉自己不仅仅是在学习逻辑，更是在学习一种新的思维方式。

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我通常对理工科书籍抱有一种“敬而远之”的态度，因为很多时候它们过于注重数学的严谨性而牺牲了可读性。但是，《逻辑学在计算机科学与人工智能中的应用》这本书给我带来了巨大的惊喜。它的排版非常清晰，图表设计直观易懂，大大减轻了阅读压力。特别是当涉及到复杂的推理规则或算法推导时，书中会适当地穿插一些历史背景或者哲学思考，这使得整个学习过程变得不再单调。我尤其喜欢它在讨论模糊逻辑和概率逻辑的部分，作者没有简单地将它们视为经典逻辑的延伸，而是强调了它们在处理现实世界不确定性时的独特优势和局限。这本书的语气是鼓励性的，它似乎在告诉我，逻辑并非是冰冷的公式堆砌，而是人类智慧在追求精确表达过程中形成的美丽结构。阅读这本书的过程，就像是进行一场智力上的探险，每揭开一个章节，都感觉自己的认知边界又拓展了一点。

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对于我这个正在进行学术研究的人来说，选择一本合适的参考书至关重要。我需要的是那种既能提供扎实的理论基础，又能引领我了解前沿研究方向的书籍。这本书恰好满足了我的需求。它在介绍经典逻辑完备性、紧致性等元理论性质时，论证过程详略得当，足以满足严格的学术要求。更值得称赞的是，它对现代逻辑在软件工程中的应用，例如形式化方法和程序验证的介绍，非常到位。书中关于模型检测（Model Checking）的章节，我反复阅读了好几遍，它清晰地展示了如何利用逻辑工具来保证系统的正确性。这本书的作者显然对该领域有极其深刻的洞察力，他不仅告诉我们“是什么”，更重要的是解释了“为什么”要用这种特定的逻辑工具。它的严谨性令人信服，同时又保持着一种面向读者的友好姿态，这在同类专业书籍中是难能可贵的。

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说实话，我之前尝试过几本关于人工智能逻辑基础的书籍，但大多都停留在理论的层面，读完后感觉知识点零散，难以形成系统性的认知。然而，这本《逻辑学在计算机科学与人工智能中的应用》完全不同。它在讲解知识时，非常注重构建一个完整的知识体系框架。我印象最深的是它对非单调推理和信念修正理论的深入剖析。在AI领域，处理不确定性和知识更新是核心挑战之一，这本书没有回避这些难题，而是系统地介绍了相关的逻辑框架。作者在解释模态逻辑和描述逻辑时，那种深入浅出的论证方式，让我对知识表示的本质有了更深层次的理解。而且，书中对如何将这些逻辑工具应用于规划、诊断和自然语言理解的介绍，非常具有启发性。这本书不仅仅是工具书，更像是一位经验丰富的导师，引导我思考如何用更精确的逻辑语言来描述和解决复杂的AI问题。它迫使我跳出传统的编程思维，用更抽象、更具结构性的方式去看待计算世界。

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我最近在准备一个关于知识图谱推理的课题，急需一本能够系统梳理逻辑基础与现代AI技术交汇点的书籍。这本书简直是雪中送炭。它没有把重点放在那些已经饱和的经典AI算法上，而是聚焦于逻辑作为核心驱动力的部分。书中关于描述逻辑在本体论构建中的作用的论述，让我对如何设计语义丰富的知识库有了全新的理解。它对逻辑编程（如Prolog）的介绍，也是从最基本的Horn子句开始，逐步深入到更复杂的非单调推理场景，逻辑链条非常清晰。这本书的价值不仅在于它所包含的知识深度，更在于它提供了一种看待AI问题的“逻辑视角”。它教会我如何用最少的假设和最清晰的推理步骤来构建智能系统的基石。对于任何希望深入理解AI底层原理，而不是仅仅停留在应用层面的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏，它帮助我打通了从理论到实践的最后一公里。

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