次协调逻辑与人工智能

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出版者:武汉大学出版社
作者:桂起权
出品人:
页数:766
译者:
出版时间:2002-7
价格:33.00
装帧:平装
isbn号码:9787307031685
丛书系列:
图书标签:
  • 哲学
  • 人工智能
  • 逻辑
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具体描述

这本《次协调逻辑与人工智能(AI)》,第一编写协调逻辑基本原理,包括历史背景、现实原型、次协调逻辑命题演算,谓词演算、道义演算以及在集合论与辩证逻辑中的初步应用等等,由作者所写。第二编一系列创新的次协调公理系统的绝大部分,大都出自陈立自的手笔。其中有相干、直觉主义、行为论、模糊、非单调等逻辑系统,还有辩证逻辑,我只是提供了些背景思想,引导他的兴趣转移到辩证逻辑形式化上来;技术方面只有小部分工作才属于作者的,但在文字上作者作了很多改写。陈自立认为,张清宇研究员的扣理逻辑公理系统或具有卡尔纳普式的业密性和形式美,然而陈本人却由于工程技术工作者的习惯性思维,迫使自己在建构形式体系时,时刻不忘记要面向计算机编程和机器实现。第三编在计算机人工智能方面的应用,则是由武汉大学计算机科学系朱福喜副教授担任。他在这方面有我年的工作经验,充分消化了da Costa的有关文献。本书作者的逻辑思想带有明显的非正统色彩,可能说我们特别喜欢非经典逻辑并属于逻辑学者听“第三世界”。

好的,这是一本关于复杂系统建模与优化的图书简介: --- 图书名称:复杂系统动力学:建模、分析与控制 图书简介 随着科学与工程领域的不断深入,我们越来越频繁地遭遇那些由大量相互关联的组件构成的复杂系统。这些系统,从生态网络、金融市场到大规模分布式计算架构,其整体行为往往超越了对单个组件行为的简单叠加。理解、预测并有效控制这些系统的演化轨迹,已成为现代科学与工程领域的核心挑战。《复杂系统动力学:建模、分析与控制》正是为应对这一挑战而设计的一部深度专著。 本书旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一个全面、严谨且富有洞察力的框架,用于处理涉及非线性、时变、随机性和涌现现象的复杂系统。全书结构严谨,内容涵盖了从基础数学工具到前沿应用案例的广阔领域,力求在理论深度和实践指导性之间取得完美的平衡。 第一部分:复杂系统基础与建模范式 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石。首先,我们对“复杂性”进行了精确的定义和分类,区分了简单的复杂性(如高维线性系统)与内在的复杂性(如自组织临界性)。随后,深入探讨了构建复杂系统数学模型的几种主流范式: 1. 基于主体的建模(Agent-Based Modeling, ABM): 详细阐述了如何将微观个体行为规则转化为宏观涌现模式。重点讨论了ABM在社会模拟、交通流分析中的应用,以及如何通过元胞自动机(Cellular Automata)与ABM相结合来处理空间依赖性。 2. 网络科学与拓扑结构分析: 将系统视为一组节点和边,分析网络的拓扑特征——如小世界效应、无标度特性、集聚系数等。本书特别关注了网络动力学(如信息传播、疾病扩散)如何在不同拓扑结构上表现出截然不同的规律。 3. 非线性动力学与混沌理论: 深入解析了非线性系统的基本概念,包括相空间、吸引子、分岔分析。通过对洛伦兹系统、Rössler系统等经典模型的解析,帮助读者理解系统对初始条件的敏感性以及复杂性如何从简单的非线性迭代中“涌现”出来。 第二部分:高级分析工具与理论框架 复杂系统的分析要求超越传统的线性代数和微分方程工具。第二部分聚焦于解析复杂系统行为所需的高级数学和统计工具: 1. 随机过程与马尔可夫链: 在许多实际系统中,不确定性是内生的。本书详细介绍了连续时间和离散时间马尔可夫链、泊松过程以及随机微分方程(SDEs)在建模系统噪声和不确定性输入方面的应用。特别关注了基于SDE的系统在长时间尺度上的稳态行为分析。 2. 信息论与复杂度度量: 探讨了如何使用信息熵、互信息以及算法复杂度(如Kolmogorov复杂度)来量化系统的结构复杂度和信息处理能力。这为评估模型简化程度和系统信息流提供了客观标准。 3. 降阶模型(Model Order Reduction): 面对高维度的复杂系统(例如,数百万个自由度的流体力学模拟),本书介绍了本征正交分解(POD)、平衡截断等技术,如何在保持核心动态特性的同时,将计算复杂度降至可管理的水平,这对于实时控制至关重要。 第三部分:复杂系统的控制与优化 理解系统特性后,下一步是如何对其进行干预和优化。本部分是本书的实践核心,聚焦于复杂系统控制的新范式: 1. 网络控制理论: 针对具有内在连接结构的系统,本书讨论了如何通过选择最优的控制节点(如关键节点的输入)来实现对全局行为的调控。这包括了最小能耗控制、鲁棒性增强控制以及对级联失效的预防策略。 2. 自适应与鲁棒控制: 复杂系统参数通常是未知的或时变的。本书详细介绍了自适应控制算法,允许控制器根据系统反馈在线调整其参数。此外,鲁棒控制理论被引入,以确保系统在存在外部扰动和模型不确定性时仍能维持期望性能。 3. 进化算法与群体智能优化: 针对传统优化方法在处理大规模非凸、多模态复杂系统优化问题时的局限性,本书深入探讨了遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)以及蚁群优化(ACO)等群体智能算法的最新进展及其在资源分配、路径规划等复杂工程问题中的应用。特别强调了如何设计适应复杂系统特性的适应度函数。 第四部分:前沿应用与案例研究 本书的最后一部分通过具体的、跨学科的案例研究,展示了上述理论工具的实际威力: 能源系统: 智能电网的鲁棒性分析与动态优化,特别是考虑分布式发电和需求侧响应的复杂交互。 生物系统工程: 基因调控网络(GRN)的动力学建模,以及如何利用控制理论干预病理性的网络状态。 大规模数据中心与云计算: 负载均衡、故障预测与资源调度中的复杂系统管理策略。 《复杂系统动力学:建模、分析与控制》以其全面的覆盖面、严格的数学基础和紧密结合实际问题的解决思路,将成为相关领域研究人员和高级学习者不可或缺的工具书和参考指南。本书不仅教授“如何做”,更揭示了“为何如此”的深层科学原理。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书给我的最大感受是“清醒”。在当前这个信息过载的时代,很多理论往往追求的是表面的新颖和轰动效应,但这本书却反其道而行之,它沉下心来,去追问最本质的问题:什么是“真正的”协调?什么是“有效的”逻辑?作者用一种近乎解构主义的手法,一层层剥开我们习以为常的认知外壳,最终露出的核心,是极其干净、锋利且富有洞察力的真理。阅读过程中,我的思维仿佛经历了一次高强度的“逻辑体操”,感觉整个人都变得更敏锐了。这本书不提供现成的答案,它提供的是一套更精密的工具,让我们自己去拆解和重构我们身处的复杂世界。对于寻求深度思考和心智升级的读者来说,这本书绝对是近期不可多得的佳作。

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坦白说,我最初是被它在某个科技论坛上的讨论热度所吸引的,大家都说这本书提供了一种全新的看待问题的方式。这本书的结构安排极具匠心,它不是那种线性的、循规蹈矩的理论介绍,更像是一系列相互关联又彼此独立的思考模块。每一章都像是一个独立的微观宇宙,有其自身的逻辑起点和推导路径,但当你把它们放在一起看时,会猛然发现一个宏大且自洽的体系正在浮现。我感觉作者的知识储备极为广博,在论述某一概念时,信手拈来就能引用不同学科领域的交叉验证,这种跨界对话的能力,极大地拓宽了我的思维边界。它迫使我跳出自己固有的知识舒适区,去接纳一些看似不合常理,但逻辑上却无懈可击的新观点。

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这本书的封面设计非常引人注目,色彩搭配大胆而富有深意,乍一看还以为是什么前卫的艺术作品集。内页的排版也看得出来是经过精心打磨的,字体选择和行距处理都非常舒适,即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。装帧的质感也相当棒,拿在手里沉甸甸的,给人一种厚重而可靠的感觉。我特别喜欢它在章节开头的引言设计,常常引用一些看似毫不相干的哲学思辨或历史轶事,让人在进入正题之前,心境就已经被巧妙地引导和铺垫好了。这种对细节的执着,让我对这本书的内容充满了期待,相信作者在文字的选择上一定也同样一丝不苟,不会辜负这精美的外表。整体而言,它成功地在第一时间就构建了一种高雅而又充满神秘感的阅读氛围,让人忍不住想一探究竟。

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这本书的定价虽然略高于市面上的同类读物,但当我翻开阅读后,立刻觉得物超所值。作者的写作态度非常真诚,没有故作高深地堆砌术语,而是努力用最精准的语言去描述那些极其抽象的概念。我特别留意了脚注和尾注的部分,那里包含了大量的原始资料出处和作者的补充思考,显示出其研究的深度和广度。对于那些致力于学术研究的人来说,这本书无疑提供了一个极佳的参照系。我发现自己时不时地会拿起笔,在书页的空白处做批注和反驳,这正是一本好书能带给读者的最大价值——激发主动的、建设性的对话,而不是被动地接受信息。它不仅仅是知识的传递,更像是一场与一位智慧导师的深度对话。

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我最近在一家独立书店翻到了这本书,当时就被它标题中的“协调”二字吸引了。我对那种试图在看似矛盾或对立的体系中寻找内在统一性的探讨一直抱有浓厚的兴趣。这本书的文笔流畅,叙事节奏把握得非常好,像是在带领读者进行一场精心策划的智力探险。作者似乎非常擅长构建复杂的逻辑框架,但同时又能用非常直白的比喻来阐释那些晦涩的概念,这对于非专业读者来说简直是福音。我尤其欣赏作者在论证过程中展现出的那种严谨的批判精神,他从不轻易接受既定的范式,总是在不断地质疑和重构,使得整个阅读过程充满了思考的张力。读完某一部分,我常常需要停下来,在脑海里将那些新建立的知识点梳理一遍,这种“慢读”的体验,在快餐文化盛行的今天,显得尤为珍贵和享受。

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