计算机组成原理与系统结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京航空航天大学出版社

作者:蒋本珊

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2000-7-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810129855

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组成原理
• 系统结构
• 计算机体系结构
• 数字逻辑
• 汇编语言
• CPU
• 存储器
• 输入输出
• 计算机硬件
• 冯·诺依曼体系结构

计算机组成原理与系统结构：探寻硅基智慧的奥秘 本书并非聚焦于计算机硬件的底层实现、指令集架构或操作系统内核的精细调配。相反，它将带领读者进入一个更为宏大、更具前瞻性的领域：信息、智能与复杂系统的交叉前沿。 本书旨在阐释信息如何流动、知识如何被组织、以及智能系统如何从海量数据中涌现的哲学、数学与工程学基础。我们相信，理解现代技术的突破性进展，需要超越对“CPU频率”和“内存带宽”的关注，转向对信息处理范式的深刻洞察。 本书的结构被精心设计为三个递进的部分：信息范式的基础、复杂系统的涌现、以及智能的工程实现。 --- 第一部分：信息范式的基础——超越比特与时钟 传统计算模型将信息视为离散的、可精确复制的比特流。然而，本书的第一部分将挑战这一基础，探讨信息在更广泛、更本质意义上的体现。 第一章：非欧几里得信息几何与拓扑数据分析 我们不再关注存储单元的物理布局，而是将数据集合视为高维空间中的拓扑结构。本章深入探讨如何使用代数拓扑学（如持续同调）来揭示复杂数据集（如基因表达谱、社会网络图）中隐藏的“洞”和“环”。这些结构比简单的统计量更能揭示数据的内在联系和演化路径。我们将探讨如何将信息熵的概念扩展到非线性、非平稳的流形上，为理解“结构化信息”提供新的数学工具。内容重点在于解析信息在特定几何约束下的传播效率和鲁棒性。 第二章：热力学与信息经济学：能量的代价与知识的稀缺性 信息处理的本质是以能量为代价的。本章将从朗道尔极限出发，讨论信息论与统计物理学的深刻联系。我们探讨“擦除信息”所需的最小能量，并将其应用于分析能源密集型算法的效率瓶颈。更进一步，我们将引入经济学原理来量化“知识的稀缺性”——即获取、验证和利用新信息的边际成本。这并非关于芯片的功耗，而是关于宏观信息生态系统中的资源分配问题。读者将学习如何用物理学的视角来评估信息系统的可持续性。 第三章：时序逻辑与因果推断的非线性模型 时间序列数据的分析是现代科学的核心挑战。本章摒弃标准的自回归模型，转而关注非线性、非马尔可夫过程中的因果关系发现。我们利用贝叶斯网络、格兰杰因果检验的现代拓展，以及结构方程模型（SEM）来区分相关性与真正的驱动力。重点在于建立具有时间延迟和反馈循环的动态系统模型，这些模型是理解气候变化、金融市场波动等复杂现象的关键。 --- 第二部分：复杂系统的涌现——从规则到智能 本部分将视角从单个信息单元转移到由大量相互作用的单元构成的宏大系统，探讨“涌现”现象的机制。 第四章：元胞自动机与自组织临界性（SOC） 我们不再讨论图灵机的计算能力，而是研究简单的局部规则如何在大尺度上产生复杂的、不可预测的全局行为。本章将深入分析“生命游戏”等元胞自动机的极限行为，特别是“自组织临界性”——系统如何自然地演化到临界点，从而对微小扰动产生“雪崩式”的反应。这为理解地震、森林火灾以及信息病毒的传播提供了统一的理论框架。 第五章：大规模网络动力学与鲁棒性分析 互联网、供应链乃至生物体内调控网络，都是巨大的复杂网络。本章关注网络的拓扑结构（如无标度、小世界特性）如何决定其动态特性。我们将使用图论、随机矩阵理论来分析网络的鲁棒性——即在节点或链接随机失效或遭受攻击时，网络信息流保持连通性的能力。重点在于识别“关键节点”和“信息瓶颈”，而非路由器或交换机的性能指标。 第六章：反馈回路与非线性控制理论在生物与社会系统中的应用 理解系统稳定性的关键在于分析反馈回路。本章将引入经典控制理论（PID控制器的抽象概念）并将其应用于分析生物体内的稳态维持和宏观经济模型的震荡。我们重点探讨正反馈（导致失控的指数增长）和负反馈（维持平衡）的临界点，以及如何设计外部干预措施（控制信号）来引导系统行为，而无需了解每一个组成单元的内部细节。 --- 第三部分：智能的工程实现——认知架构与人机交互的深层语义 本书的最后一部分将目光投向如何利用上述基础原理来构建更具适应性和理解能力的智能实体。 第七章：符号地面化问题与语义网络构建 深度学习的成功建立在巨大的标注数据集之上，但其缺乏对现实世界的真正“理解”。本章聚焦于“符号地面化”——如何将抽象的符号（概念）与具体的、可感知的经验（物理世界）建立可靠的联系。我们将探讨知识图谱的高级构建方法、本体论设计，以及如何利用常识推理框架（如CyC或更现代的框架）来弥合统计相关性与逻辑必然性之间的鸿沟。 第八章：适应性学习范式：从静态训练到持续演化 现代智能系统往往在部署后即“冻结”其知识。本章讨论构建能够持续适应新环境、并在不遗忘旧知识的前提下吸收新信息（灾难性遗忘问题）的学习架构。我们探讨元学习（Learning to Learn）的原理，以及如何设计能够自我评估和主动探索的智能体，使其行为模式更接近生物进化过程。 第九章：人机交互的意图空间与认知负荷度量 本书的终点回归到人与技术系统的交汇点。我们探讨的不是用户界面（UI）的设计细节，而是人机交互背后的“意图空间”。系统如何预测用户未表达的、深层的目标？我们引入认知心理学模型，定义“认知负荷”的客观指标（基于信息冗余和决策树的复杂度），并设计能够主动管理操作者认知带宽的自适应接口。目标是创造能够理解人类心智状态的、更具同理心的系统。 总结： 本书为有志于超越传统计算硬件、深入理解信息、智能与复杂系统底层机制的读者提供了一个跨学科的理论框架。它要求读者具备坚实的分析思维，并准备好将物理学、数学、信息论和系统科学的工具应用于理解我们这个日益由智能与数据驱动的世界。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆