数理逻辑基础与粒计算

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出版者:科学
作者:闫林
出品人:
页数:259
译者:
出版时间:2007-8
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787030198280
丛书系列:
图书标签:
  • 数理逻辑
  • 粒计算
  • 模糊集
  • 粗糙集
  • 知识表示
  • 人工智能
  • 形式化方法
  • 数据挖掘
  • 不确定性推理
  • 计算智能
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具体描述

《数理逻辑基础与粒计算》由两部分内容组成。前四章作为第一部分,讨论了数理逻辑的基础知识,其中包括经典命题演算、经典谓词演算和非经典的模态逻辑,讲解的特点是始终贯穿形式推理在自然推理系统与公理系统中相互等价这条主线。第二部分由后两章构成,内容基于逻辑知识之上,是对第一部分内容的应用和扩展,由作者近年的科研成果作为支撑,其中包括采用逻辑方法对粒和粒计算的形式化、粒空间中基于粒计算的粒语义推理、粒计算与逻辑推理相互融合的讨论、粒计算的应用等。

好的,这是一份基于您提供的书名《数理逻辑基础与粒计算》的图书简介,旨在详细描述该书可能涵盖的主题,但不包含任何关于AI生成或构思的痕迹。 --- 图书简介:数理逻辑基础与粒计算 本书深入探讨了现代计算科学与人工智能领域中两个至关重要的理论基石:数理逻辑和粒计算。本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架,使其不仅能理解这些概念的内在联系,更能将其应用于复杂问题的建模、分析与求解之中。 第一部分:数理逻辑基础 本部分聚焦于数理逻辑的严谨基础,这是形式化推理和可靠计算的语言。我们将从逻辑学的基本概念出发,逐步深入到更高级的推理系统。 命题逻辑与一阶谓词逻辑: 我们首先介绍命题逻辑(Propositional Logic),探讨其语法、语义以及真值表方法。读者将学习如何通过构建逻辑公式来精确表达自然语言中的陈述,并掌握蕴涵、等价、否定等基本连接词的性质。随后,本书将扩展至一阶谓词逻辑(First-Order Predicate Logic)。一阶逻辑引入了量词($forall$ 存在 $exists$ 任意)和谓词,极大地增强了表达能力。我们将详细阐述如何用一阶逻辑来形式化数学和日常推理中的复杂结构,包括实体的属性、关系以及普遍性陈述。 推理规则与证明理论: 本书不仅教授如何构建逻辑公式,更重要的是如何进行可靠的推理。我们将详细介绍自然演绎系统(Natural Deduction)、推理规则(如Modus Ponens)以及公理系统。读者将学习如何构造有效的逻辑证明,理解演绎推理的可靠性和完备性。此外,本书还会涉及对逻辑公式的判定性问题,例如如何判断一个公式是否是重言式(Tautology)或是否可满足(Satisfiable),以及与这些问题相关的计算复杂性。 模态逻辑与非经典逻辑: 为了应对知识表示、时间推理和不确定性等现实世界问题,本书引入了对经典逻辑的扩展。模态逻辑(Modal Logic)是其中重要的一部分,它引入了“必然性”($Box$)和“可能性”($Diamond$)算子,为知识建模和信念表示提供了数学工具。我们还将探讨直觉主义逻辑(Intuitionistic Logic)和其他非经典逻辑体系,这些体系挑战了经典逻辑中的某些基本假设(如排中律),为构建更灵活的计算模型提供了新的视角。 第二部分:粒计算的理论与应用 在理解了逻辑基础之后,我们将进入粒计算(Granular Computing, GrC)领域。粒计算是处理复杂系统、模糊信息和不确定性的一种新兴计算范式,其核心思想是将复杂问题分解为更易于管理、更具意义的“粒度”(Granules)。 粒度的概念与结构: 本书将粒计算定义为一种通用的、跨学科的计算框架,它强调信息在不同层次或尺度上的组织和处理。我们将深入分析“粒度”的本质,它可以是概念、区间、集合或信息簇。本书将探讨如何从原始数据中抽象出有意义的粒度,并研究这些粒度之间的层次结构,例如粒度之间的关系(粗糙度、细化、概化)。 粗糙集理论:粒度建模的核心: 粗糙集理论(Rough Set Theory)是粒计算的奠基石之一。我们将详细讲解如何使用下近似集、上近似集和边界域来刻画知识的不可分辨性。读者将学习如何构建信息系统,并运用粗糙集方法进行概念约简、特征选择和决策规则提取。本书会着重展示粗糙集如何帮助我们在信息不完备或带有噪声的数据集中发现潜在的知识结构。 模糊集合与模糊逻辑在粒计算中的应用: 粒度往往与不确定性相关,模糊集合理论(Fuzzy Set Theory)提供了描述这种不确定性的有效工具。我们将介绍隶属度函数、模糊数的概念,以及模糊逻辑在推理过程中的应用。当粒度本身带有模糊性时,如何有效地结合模糊推理与粒度结构,是本书探讨的重点。 粒计算的框架与方法: 本部分将整合前述的理论工具,介绍粒计算的整体框架。我们将探讨基于粒度的分类、聚类和关联规则挖掘算法。特别地,我们将关注如何利用逻辑推理的精确性与粒度处理的不确定性之间的互补性,构建混合模型。例如,如何使用数理逻辑来形式化粒度的语义,或如何利用粒度来简化复杂的逻辑公式的验证过程。 第三部分:交叉与应用 最后,本书将探讨数理逻辑与粒计算的深度融合,以及它们在实际工程和科学问题中的应用。 知识表示与推理的统一: 我们将探讨如何将数理逻辑的严谨性引入粒计算的框架中,例如,如何用一阶逻辑来定义粒度间的关系,或者如何用可证明的逻辑规则来指导粒度的演化。这部分内容对于构建可解释的人工智能系统至关重要,因为逻辑提供了清晰的推理路径,而粒计算则提供了处理现实世界复杂性的层次结构。 复杂系统建模与决策支持: 本书将提供多个案例研究,展示如何利用数理逻辑和粒计算的结合来解决实际问题。这可能包括在金融风险评估中对不确定数据的建模,在医疗诊断中对模糊症状的粒度化处理,或在复杂控制系统中对多层次信息的集成。读者将看到,逻辑的严密性和粒计算的实用性如何共同构建强大的分析工具。 通过本书的学习,读者将具备利用形式化逻辑语言精确描述问题,并运用粒计算方法在不同抽象层次上有效求解复杂问题的能力,为从事高级计算研究、数据科学和人工智能领域的专业人员和研究者提供必要的理论支撑和实践指导。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书的阅读体验是一次漫长而充实的旅程,它要求读者投入时间和专注力,但回报绝对是丰厚的。我发现这本书的魅力在于它的“连贯性”和“深度挖掘”。很多逻辑书只是罗列了知识点,而这本书则是在构建一个思想的王国。例如,在讨论关系代数和一阶逻辑的关系时,作者并没有简单地给出两者之间的对应关系,而是深入探讨了它们在表达能力上的细微差别和互补之处。书中对“模型论”的介绍也做得非常出色,清晰地展示了逻辑公式如何在不同的数学结构中得到解释。我尤其欣赏作者在讨论某些高级主题时,会适时地插入一些历史背景或当代研究的简短回顾,这使得理论学习不再是孤立的,而是与整个学科的发展脉络紧密相连。读完后,我感觉自己不仅掌握了一套逻辑工具,更重要的是,获得了一种更加精确、更具批判性的思维框架,去审视和分析世界上的各种信息和论断。这本书,是那种会让你在合上书页后,仍然久久沉思,并希望立刻重读一遍的佳作。

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这本书的内容组织结构堪称教科书的典范。如果说逻辑是一栋宏伟的建筑,那么这本书就是一本详尽的建筑蓝图,从地基的每一块砖石到顶层的装饰细节,都描绘得清清楚楚。我最喜欢它在处理“可判定性”和“不可判定性”这些深刻主题时的处理方式。作者并没有回避哥德尔不完备性定理的深远影响,反而将其作为理解计算理论极限的关键节点来展开讨论。他用一种近乎诗意的语言,描绘了形式系统内部的自我指涉所带来的震撼。我花了很长时间去消化其中的关于递归函数和图灵机等计算模型的部分,不得不说,这些章节的严谨性令人叹服,每一个定义和引理的引入都水到渠成,没有丝毫牵强附会的感觉。读完这部分,我对“算法的边界”有了全新的认识,那种“知其不可为而为之”的探索精神,也被深深地感染。对于任何想要深入了解计算复杂性和逻辑学交叉点的读者来说,这本书无疑提供了坚实的理论基石。

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这本书的厚度让我有些望而生畏,但一旦沉浸其中,时间仿佛都停止了。我过去在学习一些离散数学或者计算机科学基础课程时,对逻辑部分总是感到力不从心,总觉得缺少一个能够将理论和实际应用完美结合的桥梁。这本书恰好填补了这个空白。它的深度足以满足专业研究人员的需求,同时它的广度又照顾到了初学者。我特别欣赏作者在介绍数理逻辑的各个分支时所展现出的那种宏观视野。他不仅仅停留于形式系统的构建,更深入探讨了这些系统在计算理论、数据库理论乃至人工智能领域中的应用潜力。比如,在处理不确定性推理和知识表示时,书中对某些非经典逻辑的提及和比较,极大地拓宽了我的思路。我发现,很多我在实践中遇到的问题,竟然都能在书中的某个章节找到理论上的支撑点。而且,书中的习题设计也非常巧妙,它们不是那种简单的代入公式就能完成的练习,而是需要深思熟虑的思维挑战,有些甚至需要结合跨学科的知识才能解答。完成这些习题的过程,对我而言更像是一次次智力上的“洗礼”,让我对逻辑的掌控力提升了一个档次。

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与其他一些逻辑学著作相比,这本书的风格显得异常的“务实”和“现代”。很多经典教材在介绍完基础概念后,就将读者丢入了纯粹的数学证明海洋,让人感到困惑和迷失。然而,这本书却始终将读者锚定在现实的问题场景中。我注意到,作者在讲解模态逻辑或者一些描述性逻辑时,会非常自然地联系到知识图谱的构建和推理效率的提升,这种“学以致用”的导向性,对我这个更偏向应用的研究者来说,简直是雪中送炭。阅读过程中,我能清晰地感受到作者试图构建一个从最基础的布尔代数到高级逻辑框架的完整知识体系的良苦用心。更令人称道的是,书中对一些历史上的经典争论,比如直觉主义和经典逻辑的对立,进行了非常中立和详尽的分析,使得读者能够全面地理解不同逻辑学派的出发点和优势,而不是被单一的视角所局限。这种平衡的视角,极大地增强了本书的学术价值和可读性。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴,那种深邃的蓝色调与精致的几何图形交织在一起,立刻让人联想到严谨的逻辑和无限的可能。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的,当时正在寻找一本能够系统梳理现代数学逻辑基础的读物。翻开第一页,我就被作者那种娓娓道来的叙事方式所吸引。他并没有直接抛出复杂的公式和晦涩的定义,而是选择了一种非常平易近人的路径,从最基本的命题演算讲起,层层递进,逻辑清晰得像一条笔直的隧道。读起来丝毫没有枯燥感,反而像是跟随一位经验丰富的向导,在逻辑的迷宫中探索。书中对推理规则的阐述尤为精妙,那些通常被认为难以理解的推理步骤,在作者的笔下变得通透易懂。我尤其喜欢它对一阶逻辑的深入剖析,涵盖了完备性定理和紧致性定理的证明思路,这些在其他教材中常常被一笔带过的内容,在这里得到了详尽的阐释,让我对逻辑的根基有了更深刻的认识。这本书的排版和插图也做得非常用心,使得阅读体验非常愉悦,即便面对一些抽象的概念,也能通过图示迅速抓住核心。它不仅仅是一本教科书,更像是一份精心准备的哲学对话录,引导读者思考“什么是真”以及“如何证明”。

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