Computer Programming and Formal Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:North-Holland Publishing Company

作者:P. Braffort

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:1963

价格:USD 13.48

装帧:Paperback

isbn号码:9780720422054

丛书系列:

图书标签:

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《计算科学与形式逻辑》 本书导读：在数字世界的基石上构建严谨的思维大厦 我们正处于一个由代码驱动的时代。从智能手机的日常操作到复杂的全球金融系统，计算无处不在。然而，支撑起这一切奇迹的，绝不仅仅是快速的芯片和海量的存储。在它们深处，蛰伏着一套精妙的、基于逻辑的结构。 《计算科学与形式逻辑》正是致力于揭示这套底层结构的权威性著作。本书并非一本面向初学者的编程入门手册，也不是一本晦涩难懂的纯粹数学定理汇编。它是一次深刻的、跨学科的探索，旨在为读者构建一个坚实的理论框架，使他们不仅能“编写”程序，更能“理解”程序运行的本质和局限性。 第一部分：计算的哲学根源与模型构建 本书的开篇追溯了计算的哲学起源，深入探讨了人类对“可计算性”的早期思考。我们首先进入的是图灵机（Turing Machine）的世界。 图灵机的精妙解构： 我们将详细剖析图灵机的理论模型，不仅仅关注其操作规则（读/写/移动），更着重于它作为通用计算模型的意义。读者将通过对有限自动机（Finite Automata）和下推自动机（Pushdown Automata）的对比学习，理解计算能力的层级划分。这种层层递进的分析，清晰地勾勒出从最简单的状态转换到最复杂的递归可计算函数之间的清晰路径。 不可判定性与停机问题： 理论计算的核心魅力在于其边界的划定。本书用严谨的数学归纳法，对著名的“停机问题”进行详尽的证明和阐述。理解停机问题，意味着理解任何算法都无法解决所有问题。这对于软件工程师而言，是一种必要的“谦逊”——知道何时该停止追求一个绝对通用的解决方案，转而寻找特定领域的近似或启发式方法。 可计算性理论的扩展： 我们会探讨递归函数论（Recursive Functions）以及λ演算（Lambda Calculus）。λ演算，作为函数式编程的理论基石，其无模式匹配的简洁性与图灵机的完全等价性，展示了形式化描述计算的两种截然不同的视角：一种是基于机器的指令序列，另一种是基于函数应用的纯粹变换。对这两种模型的深入掌握，能极大提升读者在设计复杂系统时的抽象能力。 第二部分：形式语言与语法的严密结构 软件的表达依赖于语言，而语言的定义依赖于语法。本书的第二部分聚焦于形式语言理论，这是编译原理和自然语言处理的理论基石。 乔姆斯基层次结构的再审视： 我们将详细梳理乔姆斯基提出的四种主要的文法类型：正则文法、上下文无关文法（CFG）、上下文相关文法以及无限制文法。每一种文法类型都对应着特定的自动机模型和特定的计算能力。 上下文无关文法（CFG）的实践应用： CFG在描述编程语言的句法结构中扮演了核心角色。本书将深入解析如何使用BNF（巴科斯范式）或EBNF来精确定义一种新的编程语言的语法规则。随后，我们将探讨如何从这些文法规则自动生成解析器（Parser）。读者将学习到LL(k)和LR(k)解析技术的内在差异、构建方法及其在实际编译器前端中的应用。重点在于，理解解析过程中“歧义性”的识别和消除，这直接关系到程序语义的唯一确定性。 第三部分：逻辑在计算中的应用：从布尔代数到模态逻辑 如果说第一部分讨论了“什么能算”，那么第三部分则探讨了“如何证明计算的正确性”。逻辑是形式系统的心脏。 命题逻辑与一阶谓词逻辑（FOL）： 我们从最基础的布尔代数出发，探讨如何使用真值表和推理规则（如自然演绎或序列演算）来验证简单的逻辑表达式。随后，本书将重点扩展到一阶谓词逻辑，这是描述程序状态、变量关系和程序断言的强大工具。我们不仅学习如何形式化地表达“对于所有x，如果P(x)成立，那么Q(x)也成立”，更重要的是，学习如何运用推理规则来推导出新的结论。 程序验证的逻辑基础： 本部分的核心应用在于程序验证。我们将引入霍尔逻辑（Hoare Logic）——一种专门用于断言程序前置条件和后置条件的逻辑系统。通过霍尔三元组{P} C {Q}，读者将学习如何系统性地证明一个程序片段C在满足前置条件P时，必然能满足后置条件Q。这对于开发高可靠性、高安全性的关键系统至关重要，例如航空控制软件或医疗设备固件。 超越经典逻辑：模态逻辑与时序逻辑： 现代计算系统往往涉及“时间”和“状态变化”。我们将介绍模态逻辑（Modal Logic），特别是关于“必然性”（□）和“可能性”（◇）的运算。进而，本书将深入到计算树逻辑（CTL）和线性时序逻辑（LTL）。这些工具专门用于描述和验证并发系统和实时系统的动态行为，例如“系统最终会进入安全状态”或“系统永远不会死锁”。 第四部分：形式化方法与软件的可靠性 本书的最后一部分，将理论与工程实践紧密结合，探讨如何利用形式化工具来提升软件质量。 模型检验（Model Checking）： 模型检验是自动验证系统性质的强大技术。我们将详细介绍如何将一个系统（如并发进程）转化为一个状态转移系统（Kripke 结构），然后使用LTL或CTL公式来自动搜索这个结构中是否存在违反特定属性的路径。本书会分析模型检验算法（如显式状态遍历和符号化模型检验）的优势和局限性，尤其是在面对状态爆炸问题时的优化策略。 定理证明器与交互式验证： 相较于模型检验的完全自动化，定理证明器（Theorem Provers）提供了一种更为强大的、但需要人类智慧引导的验证方式。本书将介绍Coq、Isabelle/HOL等交互式定理证明环境的基本操作范式。重点在于，理解如何将一个复杂的软件设计问题分解为一系列可以被形式化证明的逻辑命题，并利用证明助手来确保每一步推理的绝对正确性。这代表了对软件正确性验证的终极追求。 结语：超越工具的思维模式 《计算科学与形式逻辑》不仅仅教授了关于计算的“知识”，更重要的是塑造一种“思维模式”——一种对精确性、一致性和底层结构有深刻洞察力的思维模式。掌握这些形式化的工具和理论，意味着读者能够跨越表面的语法糖衣，直达计算的本质，从而设计出更健壮、更可信赖的数字世界。这本书适合于有一定编程基础，并希望深入理解计算机科学核心理论的资深开发者、系统架构师，以及对计算的哲学边界感兴趣的研究人员。

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这本书给我的第一印象是，它似乎并非一本教授具体编程技能的“how-to”手册，更像是一本深入探讨计算机科学理论根基的学术著作。我关注的重点在于“Formal Systems”这个概念，它很容易让人联想到数学中的公理化体系，那种严谨、抽象且具有普适性的理论框架。我好奇的是，作者是如何将这样一种理论概念与实际的“Computer Programming”联系起来的？书中是否会介绍如何用形式化的方法来描述和分析编程语言的结构？例如，是否会涉及上下文无关文法（CFG）之类的形式语言理论，以及如何利用它们来构建编译器或解释器？我期望书中能够提供一些关于证明论的见解，比如如何使用逻辑推理来验证程序的正确性，或者证明某个算法的效率。这对于理解软件的可靠性和安全性至关重要。我也设想，这本书或许会触及到一些计算模型，比如图灵机或者λ演算，并从形式系统的角度来阐述它们的原理和计算能力。我希望能够在这本书中找到理论上的支撑，让我能够更深刻地理解编程语言的设计哲学，以及如何构建更加可靠和高效的计算机系统。它给我的感觉，就像是学习一门语言的语法和词汇，但这本书更侧重于揭示这些语言背后的逻辑规则和构成原理。

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拿到这本书的时候，我原本以为会是一本充斥着各种代码片段和算法实现的“硬核”指南，毕竟“Computer Programming”这个词就很容易让人联想到具体的实现细节。然而，翻开书页，我惊讶地发现，它的重点似乎并不在于教你如何写出几行漂亮的Python代码，或者如何优化一个二叉树的搜索效率。反而，它更像是在探讨编程的“本质”和“思想”。“Formal Systems”这个词，听起来就带着一种疏离感，让人想起数学上的公理化体系，那些严谨的定义、推理规则和证明。我很好奇，作者是如何将如此抽象的概念与我们日常接触到的编程实践联系起来的？书中会不会涉及一些关于逻辑学、集合论，甚至是语言学的知识？我猜测，它可能会深入剖析编程语言的语法和语义，用形式化的方式来定义它们的含义，从而确保程序的无歧义性。或许，书中还会讨论如何运用形式化的方法来证明程序的正确性，或者分析程序的性能。这听起来就像是在为编程这门艺术注入科学的灵魂，让它从一种“手艺”升华为一门“科学”。我希望能够在这本书里找到一些能够指导我提升编程思维，让我理解为什么某些代码写法更优，为什么某些算法更有效率的深层原因。这本书给我的感觉，就像是解剖一台精密的仪器，不是为了学习如何修理它，而是为了理解它内部各个部件的运转逻辑和它们之间的精妙配合。

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我拿到这本书的初衷，是希望能够对计算机科学的一些基础理论有一个更深入的理解，特别是关于“Formal Systems”的部分，它听起来就充满了理论深度。我一直在思考，计算机程序本质上是一种形式化的语言，遵循着严格的语法和语义规则。那么，这些规则是如何被设计出来的？它们又如何保证程序的逻辑正确性？这本书会不会从形式逻辑的角度，例如命题逻辑、谓词逻辑，来阐述程序设计的原则？我特别期待书中能够探讨一些关于证明论的内容，比如如何通过形式化的推理来证明一个算法的终止性，或者证明一个程序的某个属性。这对于我来说，一直是一个比较难以企及的领域。而且，“Formal Systems”这个概念本身，就让我联想到数学中的公理系统，比如集合论或者群论。这本书会不会尝试将这些抽象的数学结构与计算机的计算模型联系起来？比如，用形式系统来描述计算的本质，或者用形式语言来定义各种编程语言的规范。我希望这本书能够像一座桥梁，连接起我对于计算机编程的实践经验和对于理论科学的求知欲。我设想着，通过这本书，我能够更清晰地认识到，编程不仅仅是代码的堆砌，更是逻辑和形式的艺术，而“Formal Systems”正是这门艺术的基石。

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这本书的封面设计就透着一股老派而严谨的气息，深蓝色的背景，烫金的字体，仿佛一位饱经风霜的智者，诉说着一段不朽的智慧。我当初是被它的标题吸引的——“Computer Programming and Formal Systems”。乍一看，似乎是两个截然不同的领域，一个是讲究逻辑、效率和创造力的编程世界，另一个则是抽象、严谨、追求真理的数学和哲学分支。我很好奇，作者是如何将它们巧妙地融合在一起的？是想通过形式化方法来提升编程的严谨性？还是想用编程的思维去解析和构建形式系统？书中会不会探讨一些关于算法的数学证明，或者如何用形式语言来描述复杂的计算机模型？我预想中，这本书会像一座精密的钟表，将计算机科学的每一个齿轮和形式系统的每一个公理都打磨得闪闪发光，然后将它们组合成一幅宏大的蓝图，展示出内在的和谐与力量。也许，它还会触及到一些理论计算机科学的前沿，比如证明论、模型论在软件工程中的应用，甚至是可计算性理论的哲学含义。我迫不及待地想知道，书中的案例是否能让我对那些抽象的概念产生更直观的理解，比如如何用图灵机来模拟实际的计算过程，或者如何利用逻辑推理来验证程序的正确性。总而言之，这本书给我一种厚重感和探索欲，它不仅仅是关于编程的技巧，更是关于编程背后的数学原理和逻辑基石的深度挖掘。

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拿到这本书，我并没有立即着手阅读，而是花了不少时间来揣摩它的标题：“Computer Programming and Formal Systems”。这两个词组并列在一起，给我一种强烈的联想：它会不会是在探索编程的“形式化”之路？我一直认为，优秀的程序设计，尤其是在大型、复杂的系统中，需要一种类似于数学证明的严谨性。这本书是否会探讨如何用形式化的语言来描述程序的行为，甚至是用形式化的方法来自动生成和验证代码？我很好奇，书中是否会涉及到模型论，用数学模型来刻画计算机系统的状态和转换？或者，会不会深入探讨证明论，教导我们如何通过逻辑推理来证明程序的某个属性，比如安全性、正确性或者性能？“Formal Systems”这个词，本身就蕴含着抽象、逻辑和规则的意味，我猜测书中会用严谨的数学和逻辑工具来分析编程中的各种问题。也许，它会像一本为程序员打造的“数学哲学”读物，让我们从更深层次的理论角度去理解我们每天都在做的事情。我希望能够在这本书里找到一些关于如何提升编程的“艺术性”和“科学性”的启示，让我在编写代码时，不仅仅是执行命令，更能把握其背后的逻辑脉络和形式结构。这本书给我一种感觉，它像是为程序员搭建了一座通往理论世界的阶梯，让我们能够超越代码的表面，去领略计算机科学的宏伟殿堂。

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