Term Rewriting and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Giesl, Jurgen; Giesl, Jrgen; Giesl, J. Rgen

出品人:

页数:515

译者:

出版时间:

价格:723.20元

装帧:

isbn号码:9783540255963

丛书系列:

图书标签:

• Term Rewriting
• Automated Reasoning
• Symbolic Computation
• Formal Methods
• Computer Science
• Logic
• Algorithms
• Mathematics
• Programming Languages
• Artificial Intelligence

计算机科学的逻辑基石：形式化方法与计算模型 本书深入探讨计算机科学领域至关重要的两个核心概念——形式化方法与计算模型。这两者不仅构成了理解和设计复杂计算系统的理论基石，更是推动算法创新、软件可靠性以及人工智能发展的强大驱动力。我们将从基础出发，逐步深入，揭示其内在联系与广泛应用。 第一部分：形式化方法——构建严谨的计算世界 形式化方法是一套基于数学的推理和规范技术，旨在提高软件和硬件系统的正确性、可靠性和安全性。在软件开发日益庞大和复杂的今天，传统的测试和调试手段已不足以保证系统的质量，形式化方法提供了一种在设计阶段就进行精确建模和严格验证的途径。 逻辑学基础： 我们将从命题逻辑和一阶逻辑入手，介绍逻辑连接词、量词、推理规则以及模型论等基本概念。这是理解后续所有形式化方法的基石。我们将学习如何将自然语言描述转化为精确的逻辑表达式，如何进行有效的逻辑推理，以及如何评估公式的真假。 形式化规范语言： 介绍多种流行的形式化规范语言，如Z语言、VDM（Vienna Development Method）以及模型检查语言（如NuSMV、SPIN）。这些语言提供了描述系统行为和属性的精确语法和语义。我们将学习如何使用这些语言来描述抽象的数据类型、并发系统的通信协议以及安全属性等。 模型论与验证技术： 深入探讨模型论在形式化方法中的作用，理解如何为规范建立数学模型。重点介绍模型检查（Model Checking）和定理证明（Theorem Proving）这两种主要的验证技术。 模型检查： 详细介绍模型检查算法，如状态空间探索，以及如何使用模型检查器自动验证系统是否满足其属性。我们将学习如何将系统建模为有限状态自动机或Petri网，并定义要验证的性质（如liveness和safety属性）。 定理证明： 介绍自动定理证明和交互式定理证明器（如Coq、Isabelle/HOL）的基本原理。我们将学习如何形式化地陈述定理，并利用证明助手来构建严谨的数学证明。 程序验证： 聚焦于软件程序本身的验证。我们将介绍不变量（invariants）、前置条件（preconditions）和后置条件（postconditions）的概念，以及如何利用逻辑推理来证明程序的正确性，例如Hoare逻辑的应用。 形式化方法的应用领域： 阐述形式化方法在关键领域的应用，包括航空航天、医疗设备、金融交易系统、安全协议设计等，强调其在保障高可靠性系统中的不可替代性。 第二部分：计算模型——理解计算的本质与边界 计算模型是对计算过程进行抽象和建模的数学框架。它们帮助我们理解计算的能力、效率以及不同计算范式之间的关系。研究计算模型有助于我们设计更高效的算法，理解计算的极限，并为新型计算架构提供理论指导。 图灵机模型： 作为计算理论的核心，我们将详细介绍图灵机模型，包括其构成（纸带、读写头、状态寄存器）和工作原理。我们将探讨图灵机的计算能力，证明其通用性，并引入可计算性（computability）的概念，理解哪些问题是可计算的，哪些是不可计算的（例如停机问题）。 自动机理论： 有限自动机（Finite Automata）： 介绍确定性有限自动机（DFA）和非确定性有限自动机（NFA），以及它们在模式匹配、词法分析等方面的应用。我们将学习正则表达式和有限自动机之间的等价性。 下推自动机（Pushdown Automata）： 引入栈结构，探讨下推自动机识别上下文无关语言的能力，这对于编译器设计至关重要。 图灵机（Turing Machines）： 作为最强大的计算模型，我们将在前面基础上进一步深入其理论。 计算复杂度理论： 在理解可计算性之后，我们将转向计算的效率问题。 复杂度类： 介绍P类、NP类、NP-完全性等核心概念。我们将学习如何度量问题的计算资源消耗（时间复杂度、空间复杂度），以及如何区分易解问题和难解问题。 NP-完全性理论： 探讨NP-完全性问题的意义，以及它对实际问题的求解策略的影响。我们将介绍一些经典的NP-完全性问题，并讨论近似算法和启发式算法在解决这些问题时的作用。 Lambda演算（Lambda Calculus）： 作为函数式编程的理论基础，我们将介绍Lambda演算的表示法、计算规则（β-归约、α-转换）以及其与图灵等价的计算能力。我们将展示如何用Lambda演算来表示数据结构和算法。 并行与分布式计算模型： 随着计算规模的增大，并行和分布式计算变得日益重要。我们将介绍一些常见的模型，如消息传递模型（Message Passing Model）、共享内存模型（Shared Memory Model）、Actor模型，并讨论如何在这种模型下设计和分析并行算法。 其他计算模型： 简要介绍一些其他有影响力的计算模型，如递归可枚举集（Recursively Enumerable Sets）、寄存器机（Register Machines）等，以展现计算模型的多样性和其在不同场景下的适用性。 第三部分：形式化方法与计算模型的交汇与融合 本书的最后一部分将聚焦于形式化方法与计算模型是如何相互促进、共同发展的。 利用计算模型进行形式化验证： 阐述如何利用图灵机、有限自动机等计算模型来形式化地定义规范语言的语义，以及如何将系统模型映射到这些计算模型上进行分析。 计算模型上的程序分析： 讨论如何利用计算模型的理论来设计和分析程序分析工具，例如静态分析（Static Analysis）和抽象解释（Abstract Interpretation）。 形式化方法指导新型计算模型的设计： 探讨形式化方法如何在设计和验证新型计算架构（如量子计算、生物计算）时发挥作用。 可计算性与可验证性： 探讨计算模型中的可计算性限制如何影响形式化验证的可行性，以及在面对不可判定问题时，我们应采取的策略。 通过对形式化方法和计算模型的深入学习，读者将不仅能够深刻理解计算机科学的核心理论，更能够掌握设计、分析和构建高质量计算系统的强大工具。本书旨在为计算机科学家、软件工程师、理论研究者以及对计算本质充满好奇的读者提供一条清晰而深入的学习路径，开启通往严谨计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆