计算机应用基础（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:唐伎伶

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2002-5-1

价格:18.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505372801

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用基础
• 计算机应用
• 办公软件
• 信息技术
• 第二版
• 教材
• 计算机入门
• 基础知识
• 技能提升

计算机应用基础（第二版）—— 知识的深度拓展与前沿视野 本书籍并非《计算机应用基础（第二版）》的任何版本、续篇或相关教材。 本简介旨在勾勒一本专注于高级计算理论、前沿算法设计与复杂系统工程的专业著作的蓝图，旨在服务于对计算机科学有深刻理解，并寻求突破当前应用瓶颈的读者群体。 --- 第一部分：超越基础——现代计算的理论基石重塑 本书的开篇将彻底超越传统“应用基础”层面所涵盖的指令集架构、操作系统基础概念或基础办公软件操作。我们着重探讨的是计算的本质极限与理论前沿。 第一章：计算模型的演进与局限 本章深入剖析了图灵机模型的局限性，并详细阐述了邱奇-图灵论题在现代并行计算和量子计算背景下的修正与挑战。我们将研究超图灵计算模型（如随机谕言模型、交互式证明系统）的结构复杂性和实际应用潜力。重点内容包括： 交互式证明系统（IP）与多项式时间可验证性（PCP）定理： 深入探究这些理论如何重塑我们对“可计算性”和“可验证性”的理解，及其在零知识证明（ZKP）中的数学基础。 非经典计算模型： 对膜计算、DNA计算等生物计算范式的原理进行严谨的数学建模，评估其在解决NP-难问题上的理论可行性。 第二章：高级算法设计与分析的范式转换 本章聚焦于当前计算领域中最具挑战性的优化问题，摒弃基础的排序和查找算法，转而研究高维空间优化和随机性在算法中的应用。 随机化算法的精确性分析： 详细解析马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂概率分布采样中的收敛速度与误差界限。这包括对 Metropolis-Hastings 算法的详细推导，及其在贝叶斯推断中的应用案例。 近似算法与可证明性能保证： 针对集合覆盖、旅行商问题（TSP）等经典优化问题，系统介绍最新的近似算法设计策略，如内点法、割平面法在整数规划中的应用，并重点分析其近似比的严格数学证明过程。 图算法的尺度效应： 讨论在万亿级节点图结构中，传统广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的效率瓶颈，并介绍基于图嵌入（Graph Embedding）和分布式图处理框架（如Pregel模型）的高效算法设计。 --- 第二部分：前沿计算范式——从硬件到软件的颠覆性变革 本部分内容完全侧重于当前正在塑造未来计算生态的前沿技术，它们远超应用层面的知识范畴。 第三章：量子计算的物理实现与信息编码 本章不满足于量子比特的概念介绍，而是深入到量子硬件实现的物理挑战和容错机制。 超导量子电路的微波工程： 探讨Transmon、Fluxonium 等量子比特的设计原理、能级调控技术，以及如何最小化退相干时间（$T_1$ 和 $T_2$）。 量子纠错码的代数结构： 详细分析表面码（Surface Code）和Shor码的拓扑结构和代数构造，理解如何通过非局部编码来对抗环境噪声，实现逻辑量子比特的有效保护。 量子算法的性能瓶颈： 对 Shor 算法和 Grover 算法进行深层次的电路复杂度分析，并探讨在 NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备上运行 VQE（Variational Quantum Eigensolver）等混合算法的优化策略。 第四章：分布式与异构计算的系统架构 本章关注如何构建和管理大规模、多异构节点的计算集群，以应对数据密集型和模型复杂的应用需求。 新型内存层级结构与缓存一致性协议： 研究基于 CXL（Compute Express Link）的新型互连技术对数据访问延迟的影响，以及在多核/众核架构下，如何设计高效的缓存一致性协议（如 MESI 协议的扩展版本）来处理非统一内存访问（NUMA）的挑战。 GPU与专用加速器的编程模型深度优化： 探讨 CUDA/OpenCL 之外，如 SYCL 和 OpenMP 5.x 等跨平台并行编程模型。重点在于如何通过张量核心（Tensor Cores）或专用矩阵运算单元（如TPU的脉动阵列）进行低精度计算的性能调优，并分析其对浮点精度损失的容忍度。 联邦学习的去中心化共识机制： 深入研究在数据孤岛场景下，如何设计鲁棒的梯度聚合算法，并探讨对抗性攻击（如数据投毒）对模型收敛性的影响，以及基于区块链技术的去中心化安全保障机制。 --- 第三部分：高级应用——智能体的复杂决策与知识工程 本部分从算法层面转向系统实现，探讨如何将理论模型应用于构建具备复杂决策能力的智能系统。 第五章：深度学习的数学基础与可解释性 本章不再教授如何使用现成的深度学习框架，而是回溯至其背后的数学原理，并解决其“黑箱”问题。 生成模型的概率流与流形学习： 深入解析扩散模型（Diffusion Models）的随机微分方程（SDE）基础，以及流匹配（Flow Matching）技术如何简化训练过程。同时，研究流形学习（如 Isomap, LLE）在降维和特征空间结构发现中的应用。 模型鲁棒性与对抗性攻击的防御策略： 通过分析激活函数的几何性质，研究对抗样本是如何利用梯度信息进行“空间迁移”的。详细介绍基于梯度掩码、输入去噪和随机平滑等前沿防御技术的设计与评估。 因果推断与结构化知识嵌入： 结合 Pearl 的因果图模型（DAGs），探讨如何设计能够进行干预（Do-calculus）的深度学习模型，区分相关性与因果性，并将外部知识图谱（Knowledge Graphs）的结构信息有效嵌入到神经网络的表征空间中。 第六章：复杂系统的建模与仿真 本章面向工程和科学计算领域，关注如何利用计算工具对宏观复杂现象进行精确建模。 偏微分方程（PDEs）的高效数值解法： 集中讨论有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）在处理高维、非线性、多尺度问题的局限性，并介绍谱方法（Spectral Methods）和无网格方法（Meshless Methods）在高精度模拟中的优势。 基于代理的模型（ABM）的复杂性分析： 介绍如何构建Agent-Based Models来模拟社会动力学、流行病传播或市场行为。重点分析模型参数空间探索的敏感性分析（Sensitivity Analysis）方法，以及如何利用贝叶斯优化来校准模型参数以匹配真实世界观测数据。 高维数据的张量分解与稀疏建模： 探讨CP分解和Tucker分解在处理多维传感器数据或大规模推荐系统数据时的应用。分析如何利用张量网络状态（Tensor Network States）来高效处理高维数据的相关性耦合问题，尤其是在物理模拟中的应用。 --- 本书目标读者： 计算机科学、软件工程、数据科学、物理学或数学等相关专业的硕士研究生、博士研究人员，以及具备扎实编程和离散数学基础，希望深入理解现代计算技术底层逻辑与未来发展方向的资深工程师。本书要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论知识。

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