同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京蓝色畅想图书发行有限公司（原高等教育出版社）

作者:国务院学位委员会 编

出品人:

页数:88

译者:

出版时间:2003-1

价格:7.00元

装帧:

isbn号码:9787040133837

丛书系列:

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精深计算：面向前沿应用的算法设计与优化实践 本书聚焦于现代计算机科学与技术领域中最核心、最具挑战性的技术难题，旨在为读者提供一套系统化、高强度的算法设计、分析与优化实战指南。我们不侧重于对既有考试大纲的重复性梳理，而是深入探索驱动下一代信息技术发展的关键领域，包括但不限于高性能计算、大规模数据处理、人工智能基础模型构建以及信息安全理论的最新进展。 --- 第一部分：计算理论的深度拓扑与复杂性重构 本部分彻底超越基础数据结构与算法的范畴，深入剖析现代计算复杂性理论在实际工程中的应用边界与局限。 1. 可计算性与不可判定性的工程边界： 我们将探讨图灵机模型在处理P/NP/PSPACE问题时的理论瓶颈，并引入随机化计算模型（如交互式证明系统）来评估那些在传统模型下难以解决的优化问题。重点分析量子计算对现有复杂度理论的潜在颠覆效应，以及我们如何在经典计算范畴内，通过结构化算法设计（如近似算法、参数化复杂性）来有效管理NP-Hard问题的实例，而非简单地接受其“无解”的标签。 2. 深入图论的拓扑结构优化： 本书不满足于讲解Dijkstra或Floyd-Warshall算法。我们着重探讨在大规模非结构化网络（如社交网络、交通流量网络）中，如何利用谱图理论和几何嵌入技术来高效解决社区发现、中心性度量和网络鲁棒性分析。尤其关注动态图算法的设计，即在图结构不断变化的场景下，如何维持高效的查询和更新性能。 3. 形式化验证与程序正确性： 本章深入探讨如何使用模型检测（Model Checking）和定理证明器（如Coq或Isabelle）来形式化验证关键系统的正确性与安全性。我们将展示如何将程序语义提升到高阶逻辑层面，通过数学推理确保软件在所有可能状态下的行为符合预期，这对于航空航天、金融交易系统等高风险应用至关重要。 --- 第二部分：高性能计算与并行架构的极限探索 本部分致力于指导读者如何充分利用现代多核、异构计算平台（GPU、FPGA）的潜力，将理论算法转化为吞吐量极高的实际应用。 1. 内存层次结构感知（Memory Hierarchy Aware）的算法设计： 现代计算的瓶颈往往不在于CPU的运算速度，而在于数据搬运的延迟。本书系统阐述了缓存命中率优化、TLB（Translation Lookaside Buffer）效应分析，以及如何设计“数据布局友好”的算法。我们将详细分析如何重构经典的矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）和排序算法，使其在NUMA（非一致性内存访问）架构上实现性能的最大化。 2. 异构计算模型的编程范式： 超越OpenMP和MPI的基础并行化，本书重点讲解CUDA/OpenCL编程模型下的高级技巧。这包括线程块（Block）和工作组（Workgroup）的粒度控制、共享内存的高效复用、原子操作的开销分析，以及如何有效地在CPU和GPU之间调度任务流。针对深度学习推理，我们将探讨Kernel融合与流水线技术，以最小化数据传输开销。 3. 分布式系统的容错与一致性： 在大数据和云计算环境中，系统的鲁棒性至关重要。我们详细分析Paxos、Raft等分布式一致性协议的实际部署挑战，并深入研究拜占庭容错（BFT）机制在联盟链和高安全要求集群中的应用。重点在于如何设计具有优雅故障恢复机制的事务处理系统。 --- 第三部分：前沿AI基础架构与高效推理引擎 本部分将计算科学的严谨性应用于当前最热门的人工智能领域，关注如何从工程层面优化模型训练与部署的效率。 1. 大规模模型（LLMs）的稀疏化与量化技术： 针对万亿参数模型的内存与计算需求，本书剖析了剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Distillation）和低秩分解（Low-Rank Approximation）等模型压缩策略。我们将深入研究不同位宽（如INT8, FP8）量化对模型精度影响的理论边界，并展示如何使用硬件感知（Hardware-Aware）的量化算法，在不牺牲关键准确率的前提下，实现推理速度的数倍提升。 2. 优化的张量运算库实现： 读者将学习如何从底层优化张量库（如Gemm/Conv）的实现。这包括对BLAS库的深入理解、如何针对特定CPU指令集（如AVX-512）进行手写优化，以及如何利用编译技术（如MLIR）来自动生成针对特定硬件加速器的最优代码路径。 3. 神经符号计算与可解释性算法： 超越纯粹的黑箱深度学习，本书探讨将符号推理（Symbolic Reasoning）融入神经网络的混合架构。同时，我们将介绍后验概率分析、归因方法（如SHAP, LIME）的最新发展，重点分析如何设计具有内置可解释性的模型结构，以满足监管和高风险决策场景的需求。 --- 第四部分：信息安全与后量子密码学的理论基石 本部分探讨信息安全领域中最具挑战性的理论前沿——抗量子攻击的加密体系的构建。 1. 格密码学（Lattice-Based Cryptography）的结构与陷门： 本书详尽解析了格理论（如Shortest Vector Problem, SVP）的难度基础，并系统介绍基于格的公钥加密方案（如LWE/RLWE）和签名方案（如Dilithium）。我们将重点讨论这些方案在实际应用中，如何通过精确选择模数、维度和误差分布来平衡安全性和性能。 2. 编码理论与纠错码在安全通信中的应用： 从信息论角度出发，我们探讨了基于编码（如基于格的 McEliece 密码）的安全性。内容涵盖了代数几何码、循环码的结构分析，以及这些理论如何被用于设计更具鲁棒性的抗干扰安全信道。 3. 零知识证明（ZKP）的高效构建： 深入剖析构建零知识证明所依赖的代数工具，如多项式承诺方案（如KZG）和算术电路的优化。我们将展示如何从R1CS（Rank-1 Constraint System）到Groth16等复杂证明系统的转化过程，以及这些技术在保护隐私数据计算中的核心作用。 --- 总结： 《精深计算：面向前沿应用的算法设计与优化实践》 是一本面向高阶研究人员和资深工程师的参考手册。它要求读者具备坚实的离散数学、线性代数基础，并期望读者能够将算法理论的深刻理解无缝地转化为对现代计算系统性能的极限控制力。本书提供的知识体系，是驾驭未来十年内计算科学与技术领域复杂挑战的必备工具箱。

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