Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Baader, Franz; Voronkov, Andrei;

出品人:

页数:562

译者:

出版时间:2005-8

价格:768.40元

装帧:

isbn号码:9783540252368

丛书系列:

图书标签:

• Logic
• Programming
• Artificial Intelligence
• Reasoning
• Discrete Mathematics
• Computer Science
• Algorithms
• Formal Logic
• Computational Logic
• Problem Solving

《逻辑学基础：从哲学溯源到计算实践》 内容概述 本书《逻辑学基础：从哲学溯源到计算实践》是一部系统性探讨逻辑学理论及其在各个领域应用的书籍。本书旨在为读者提供一个坚实的逻辑学基础，从其古老的哲学根源出发，逐步深入到现代计算科学、人工智能以及形式化推理等前沿领域。通过对经典逻辑、模态逻辑、非经典逻辑的深入剖析，以及对逻辑推理在实际问题解决中的运用演示，本书致力于培养读者的严谨思维能力和批判性分析能力，使其能够更好地理解和应对复杂的信息和挑战。 第一部分：逻辑学的哲学基石 本书的开篇追溯了逻辑学的起源，将其置于哲学思想发展的宏大背景下进行审视。我们将从古希腊时期开始，探讨亚里士多德所创立的演绎逻辑，分析其三段论的结构、有效性判定方法以及对后世的深远影响。我们将详细阐述形式化的概念，解释为何逻辑需要摆脱语言的模糊性，建立一套精确的符号系统来表达思想。 接着，我们将考察逻辑学在不同哲学流派中的演变。从中世纪经院逻辑的严谨辩论，到近代逻辑学家的贡献，如莱布尼茨对符号逻辑的早期构想，以及布尔代数对逻辑与数学结合的开创性工作。本书将重点关注弗雷格，他被誉为现代数理逻辑之父，我们将深入研究他的概念文字（Begriffsschrift），理解他如何通过量词和命题函数构建起一个更强大的逻辑系统，为逻辑学的符号化奠定基础。 此外，我们还会探讨逻辑学与认识论、形而上学等哲学分支的关联。逻辑是否是思维的普遍规律？是否存在不依赖于人类心智的独立逻辑真理？这些根本性的问题将激发读者对逻辑学本质的思考。本书将通过梳理不同哲学家的观点，展示逻辑学作为一种研究思维形式和推理规则的学科，其哲学深度和广度。 第二部分：形式逻辑的数学严谨性 本部分将聚焦于现代形式逻辑的核心内容，以严谨的数学方法构建逻辑体系。我们将详细介绍命题逻辑，包括命题的联结词（如“与”、“或”、“非”、“蕴含”）、真值表以及等价关系。我们将展示如何使用真值表来判定一个命题公式是否为重言式（永真式）、矛盾式（永假式）或可满足式，以及如何进行逻辑推理，例如自然演绎法和公理化方法。 随后，我们将深入到谓词逻辑（也称一阶逻辑）。本书将清晰地解释谓词、个体、量词（全称量词和存在量词）以及公式的构成。我们将重点讲解谓词逻辑的推理规则，如全称量词的消去和引入，存在量词的消去和引入。通过实例，我们将展示如何将自然语言语句转化为谓词逻辑公式，并进行有效的推理。 本书还将讨论逻辑系统的一致性、完备性和可判定性等重要元逻辑性质。我们将简要介绍哥德尔不完备定理的意义，理解其对数学和逻辑学公理化方法的局限性。同时，我们也会探讨一些计算上可判定的逻辑子类，例如合取范式（CNF）和析取范式（DNF）的逻辑，以及它们在计算领域的应用。 第三部分：非经典逻辑的拓展与深化 在掌握了经典逻辑的基础上，本书将引导读者探索逻辑学的边界，认识到经典逻辑并非适用于所有情况。我们将介绍模态逻辑，其核心在于引入“必然”和“可能”等模态算子。本书将解释模态逻辑在哲学、语言学以及计算机科学中的应用，例如对知识、信念、时间、义务等概念的建模。我们将分析不同模态逻辑系统的公理和语义，如S4, S5等。 接着，我们将探讨直觉主义逻辑，它强调构造性证明，拒绝排中律（A或非A）和双重否定律（非非A则A）。本书将阐述直觉主义逻辑的哲学动机，以及其在数学基础、特别是构造性数学中的重要性。我们将比较直觉主义逻辑与经典逻辑之间的差异，以及它们在推理方式上的不同。 此外，本书还将触及其他重要的非经典逻辑，例如多值逻辑（允许命题具有除了真和假之外的其他真值）、模糊逻辑（处理不精确和含糊的概念）、时态逻辑（表达时间关系）等。我们将简要介绍这些逻辑系统的基本思想和应用场景，以拓宽读者的逻辑视野。 第四部分：逻辑学的计算应用与人工智能 本书的最后一部分将重点关注逻辑学在现代计算科学和人工智能领域的实际应用。我们将深入探讨逻辑程序设计语言，如Prolog。本书将解释Prolog的基于逻辑推理的计算模型，介绍事实、规则以及查询，并通过具体的编程示例演示如何利用逻辑来解决问题，例如数据库查询、专家系统和自然语言理解。 人工智能是逻辑学应用最广阔的领域之一。本书将详细阐述逻辑在知识表示和推理中的作用。我们将讨论不同形式的知识表示方法，如产生式规则、语义网络、框架以及描述逻辑。我们将介绍专家系统如何利用逻辑规则来模拟人类专家的决策过程。 本书还将探讨形式化方法在软件工程和系统验证中的应用。我们将介绍模型检测、定理证明器等工具，以及它们如何利用逻辑来保证软件和硬件系统的正确性和可靠性。例如，如何用逻辑来描述系统的行为，并通过自动化的工具来验证其是否满足特定属性。 人工智能的另一重要方向是机器学习。本书将简要介绍逻辑在机器学习中的一些应用，例如使用逻辑规则来解释机器学习模型的预测结果，或者利用逻辑来构建更具解释性的机器学习模型。 本书特色 《逻辑学基础：从哲学溯源到计算实践》的编写力求做到： 体系完整： 从逻辑学的哲学根源到现代的计算应用，涵盖了逻辑学的核心内容和前沿发展。 深入浅出： 语言清晰易懂，概念阐释深入，同时辅以大量的例证和练习，帮助读者理解抽象的逻辑概念。 理论与实践结合： 不仅讲解逻辑学的理论体系，更注重其在实际问题中的应用，特别是计算和人工智能领域。 思维训练： 强调培养读者的逻辑思维能力、分析能力和批判性思维，为学习和研究其他学科打下坚实基础。 本书适合于哲学、计算机科学、人工智能、数学、语言学以及其他对逻辑思维和形式化推理感兴趣的读者。无论您是希望夯实基础的初学者，还是寻求拓展视野的专业人士，本书都将是您宝贵的学习资源。

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