Formal Models of Computation

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出版者:World Scientific Publishing Company
作者:Arthur Fleck
出品人:
页数:532
译者:
出版时间:2001-03
价格:USD 78.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9789810245009
丛书系列:
图书标签:
  • 计算理论
  • 形式语言
  • 自动机
  • 图灵机
  • 可计算性
  • 复杂性理论
  • 算法
  • 离散数学
  • 计算机科学
  • 理论计算机科学
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具体描述

This book provides new presentations of standard computational models that help avoid pitfalls of the conventional description methods. It also includes novel approaches to some of the topics that students normally find the most challenging. The presentations have evolved in response to student feedback over many years of teaching and have been well received by students.

The book covers the topics suggested in the ACM curriculum guidelines for the course on "Theory of Computation", and in the course on "Foundations of Computing" in the model liberal arts curriculum. These are standard courses for upper level computer science majors and beginning graduate students.

The material in this area of computing is intellectually deep, and students invariably find it challenging to master. This book blends the three key ingredients for successful mastery. The first is its focus on the mingling of intuition and rigor that is required to fully understand the area. This is accomplished not only in the discussion and in examples, but also especially in the proofs. Second, a number of practical applications are presented to illustrate the capacity of the theoretical techniques to contribute insights in a variety of areas; such presentations greatly increase the reader's motivation to grasp the theoretical material. The student's active participation is the third and final major element in the learning process, and to this end an extensive collection of problems of widely differing difficulty is incorporated.

《计算机科学的数学基础》 内容简介 本书深入探讨了计算的数学本质,为理解计算机科学的核心概念提供坚实的理论基石。全书围绕几个关键主题展开,从最基本的逻辑推理到复杂系统的建模,旨在培养读者严谨的数学思维和抽象分析能力。 第一部分:逻辑与证明 在计算机科学中,清晰、精确的表述至关重要。本部分首先回顾了命题逻辑和谓词逻辑的基本原理,包括命题的构成、联结词、量词以及真值表。重点在于介绍数学证明的技巧,如直接证明、反证法、数学归纳法等,这些方法是分析算法正确性和程序行为的基石。我们将通过一系列计算领域的经典问题,例如集合论中的一些基本性质,来练习和巩固这些证明技巧,为后续更复杂的模型奠定基础。 第二部分:集合论与关系 集合论是构建一切数学对象的基础。本书将系统介绍集合的基本概念,如集合的定义、元素、子集、并集、交集、差集以及补集等运算。我们将深入探讨集合的基数(势),特别是可数无穷集和不可数无穷集,这对于理解计算的界限至关重要。此外,关系和函数的概念也将在集合论的框架下进行详尽阐述,包括等价关系、偏序关系以及函数的性质,如单射、满射、双射等。这些概念广泛应用于数据库理论、图论和抽象代数等计算机科学分支。 第三部分:离散数学与组合学 离散数学是研究离散结构的数学分支,在计算机科学领域扮演着核心角色。本部分将深入研究图论,包括图的定义、表示方法(邻接矩阵、邻接表)、路径、环、连通性等概念。我们将探讨一些重要的图算法,如最短路径算法(Dijkstra)、最小生成树算法(Prim, Kruskal)等,并分析其复杂度。同时,组合学的基本原理,如排列、组合、二项式定理、鸽巢原理等,将得到详尽的介绍,这些工具对于分析算法的时间和空间复杂度,以及设计高效的数据结构至关重要。 第四部分:代数结构 代数结构提供了抽象化和组织数学对象的强大框架。本书将介绍一些基础的代数概念,如群、环、域等。我们将重点关注离散数学中常见的代数结构,例如布尔代数,它在逻辑电路设计和程序逻辑中有着至关重要的应用。通过理解这些代数结构,读者可以更好地理解算法的对称性、不变性以及不同计算模型之间的联系。 第五部分:数理逻辑与形式化方法 本部分将进一步深化对逻辑的理解,并介绍形式化方法在计算机科学中的应用。我们将探讨一阶逻辑(谓词逻辑)的句法和语义,以及逻辑推演系统。重点将放在自动定理证明和模型检验等技术,这些技术在验证软件和硬件的正确性方面发挥着关键作用。我们将介绍一些基本的形式化方法,如有限状态机(Finite State Machines, FSMs)和正则表达式,它们是描述和分析简单计算模型的有力工具。 第六部分:计算的可计算性理论 可计算性理论是计算理论的核心。本部分将介绍图灵机(Turing Machines)模型,这是对通用计算概念的精确数学定义。我们将探讨可判定性(Decidability)和不可判定性(Undecidability)的概念,例如停机问题(Halting Problem)的不可判定性,这揭示了计算能力的根本限制。我们将介绍递归可枚举集(Recursively Enumerable Sets)以及哥德尔不完备定理的一些基本思想,帮助读者理解计算的内在局限性。 第七部分:计算的复杂性理论 复杂性理论研究解决计算问题所需资源的度量,主要关注时间和空间。本部分将介绍P类(多项式时间可解)和NP类(多项式时间可验证)的概念,并深入探讨NP完全问题(NP-Completeness)。我们将讨论一些著名的NP完全问题,例如旅行商问题(Traveling Salesperson Problem)和布尔可满足性问题(Boolean Satisfiability Problem),并探讨解决这些问题的近似算法和启发式方法。理解计算复杂性对于设计高效算法和评估问题的可解性至关重要。 本书特色 严谨的数学方法: 每一章都建立在坚实的数学基础之上,强调概念的精确定义和严格证明。 丰富的示例与练习: 大量精心设计的例题和练习题,涵盖了从基础概念到高级理论的各个层面,帮助读者深入理解和掌握知识。 清晰的结构组织: 内容循序渐进,逻辑清晰,从基础的逻辑和集合论,逐步过渡到复杂的计算模型和理论。 广泛的应用前景: 所介绍的数学工具和理论模型,是理解现代计算机科学各个分支(如算法设计、形式化验证、人工智能、数据库系统等)的基础。 本书适合计算机科学、软件工程、信息技术等专业的本科生和研究生,以及对计算的数学本质感兴趣的科研人员和工程师。通过学习本书,读者将能够以更深刻、更严谨的视角审视计算机科学的各个领域。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和装帧质量绝对是收藏级的享受,纸张的触感细腻到令人不忍释卷,字体的选择既古典又现代,体现出一种不妥协的匠人精神。我原本以为,如此精美的载体中,必然承载着关于形式化系统(Formal Systems)的最新突破,也许是对公理化集合论的某种创新性应用,或是对非经典逻辑在软件工程中应用的深入探讨。然而,实际的内容却是一系列关于文艺复兴时期音乐理论的跨学科研究。作者花了极大的篇幅去分析复调音乐中对位法的数学结构,并试图将其映射到某种“信息流”的概念上。他们用大量的篇幅去讨论巴赫赋格曲中的主题变形与循环结构,试图从中提炼出一种可以被“计算”的审美规律。这种对艺术形式的深度挖掘是惊人的,它拓宽了我对“模型”一词的理解边界,但同时也让我对计算领域的严肃性产生了微妙的怀疑。毕竟,当我们将“形式模型”等同于对赋格曲结构的抽象分析时,计算的实用性、效率和可实现性仿佛被置于了次要地位,变成了对古典美学的注脚。

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阅读体验极其沉浸,原因在于作者的叙事风格充满了强烈的个人色彩和近乎诗意的散文笔调,完全不像一本技术专著应有的冷峻面孔。我最初期望的是一种严谨的、公理化的推导过程,是关于可判定性问题(Decidability)的明确界限划分,是那种能让人清晰看到逻辑推演链条的文本。取而代之的,是作者对古代航海家们如何通过观测星象进行定位的详尽历史考据。书中用大量的笔墨描述了早期天文学家如何建立起基于观测误差和几何投影的“世界模型”,并将其比拟为一种“早期形式化尝试”。这种对历史背景和人文关怀的关注,使得阅读过程更像是在听一位博学的历史学家讲述某个遥远的故事,而不是在学习一套现代科学工具。虽然这种叙事方式引人入胜,避免了纯粹的枯燥,但每当书中再次转向那些关于星座图和航海日志的细节描写时,我总是在寻找那个被承诺的“计算”内核,却发现它被淹没在浩瀚的历史长河之中,若隐若现,难以捕捉。

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这本书的定价反映了其装帧的奢华,我本以为这代表着其内容的尖端性和不可替代性,期待能从中获得一套全新的、用于解决P≠NP等难题的数学工具箱。我期待的是对交互式系统(Interactive Systems)中,状态空间爆炸问题的突破性解决方案,或者是某种基于范畴论(Category Theory)的新型计算框架。然而,这本书的核心内容竟然是一套关于室内园艺和植物生态平衡的实践指南。作者将不同植物对光照、湿度和土壤酸碱度的需求,建立起一套复杂的、基于模糊逻辑(Fuzzy Logic)的决策树。他们详细描述了如何通过精确调整环境参数来优化特定花卉的生长周期,并将这种过程描述为一种“生物计算”。这种对自然界的微观调控的描述,虽然充满了对细节的把握和实验精神,但与我所理解的“计算模型”——那个关于算法、复杂性和可计算性的领域——存在着巨大的概念鸿沟。这更像是一本高级的园艺手册,而非计算机科学的基石之作。

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这本书的引文和参考文献部分异常庞大,似乎试图构建一个包罗万象的知识体系,这让我坚信其内容必然是跨越多个学科的深度整合,也许是对量子信息论与经典计算理论的统一尝试。我准备好了迎接那些关于概率波函数演化和经典图灵机限制之间张力的讨论。然而,当我真正深入阅读正文时,我发现所有的引用都指向了二十世纪初的社会学研究,特别是关于城市化进程中,工人阶级群体行为模式的实证分析。全书围绕着一个核心论点展开:大规模的人口流动和工作模式的固化,本身构成了一种社会层面的“算法”——即社会结构如何通过重复性的、可预测的交互来“计算”出稳定状态。作者用大量的统计数据和访谈记录来支撑其观点,试图将社会动力学解释为一种宏观的、自组织的计算过程。这种对社会现象的“模型化”尝试是富有启发性的,但它将“形式模型”的内涵拉伸到了一个极其松散的程度,使得原本清晰的计算概念变得模糊不清,更像是一种社会科学的比喻,而非严格的数学构造。

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这本《计算形式模型》的封面设计简直是工业设计的典范,那种深邃的蓝色调配上精致的几何图形,立刻就让人联想到严谨、精确和抽象的数学美学。我当初买它,就是被这种视觉冲击力所吸引,想象着里面必然蕴含着关于图灵机、Lambda演算和可计算性理论的精妙论证。然而,当我翻开第一页,期待着看到那些熟悉的符号和证明时,却发现内容完全偏离了我的预设轨道。它更像是一本关于十九世纪末欧洲哲学思辨的汇编,充满了对逻辑实证主义的批判性反思,以及对维特根斯坦早期和晚期思想的细致梳理。书中的论述极其晦涩,大量的篇幅都聚焦于语言的界限与意义的边界,探讨的是人类思维如何被语言结构所塑造,而非机器如何被数学逻辑所定义。这种错位感在阅读过程中持续存在,让我不断地回想起那些关于“可名状”与“不可名状”的哲学争论,而非计算复杂性理论的P/NP问题。这本厚重的书,与其说是在构建模型,不如说是在拆解我们理解世界的底层框架,它的深度令人敬畏,但对于一个想寻找计算基础的读者来说,这种“形而上”的转向无疑是令人迷失方向的。

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