Discrete Mathematics

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出版者:American Mathematical Society
作者:Martin Aigner
出品人:
页数:388
译者:
出版时间:2007-03-14
价格:USD 59.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780821841518
丛书系列:
图书标签:
  • 离散
  • 算法
  • 数学
  • 离散数学
  • 数学基础
  • 计算机科学
  • 算法
  • 逻辑
  • 集合论
  • 图论
  • 组合数学
  • 数理逻辑
  • 离散结构
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具体描述

好的,以下是一份关于《计算理论导论:从逻辑到可计算性》的图书简介。 --- 计算理论导论:从逻辑到可计算性 作者: [此处留空,或填写虚构作者名] 出版社: [此处留空,或填写虚构出版社名] 定价: [此处留空] 页数: 约 600 页 简介:探索计算的本质、极限与结构 在当今数字世界的信息洪流中,我们依赖计算机处理从日常通信到复杂科学模拟的一切事务。然而,当我们深入探究这些看似无穷无尽的计算能力之下,隐藏着一个深刻而基础的领域——计算理论。《计算理论导论:从逻辑到可计算性》并非一本关于特定编程语言或软件开发的教科书,而是对计算这一概念本身进行哲学性、数学性和结构性探究的基石之作。 本书旨在为计算机科学、数学、工程学以及对人工智能基础有浓厚兴趣的读者,提供一个扎实而全面的理论框架。它带领读者穿越计算的演化历史,从形式逻辑的奠基石出发,逐步构建起现代计算模型,并最终审视计算的内在局限。 第一部分:逻辑的基石与形式化语言 理论计算的叙事始于逻辑的严谨性。本部分着重于建立形式化的表达工具,这些工具是理解后续所有计算模型的必要前提。 我们首先回顾命题逻辑和一阶谓词逻辑,它们为精确的推理和知识表示奠定了基础。本书将深入探讨如何使用这些工具来形式化地描述问题和构建论证,强调其在早期计算机设计中的核心作用。 随后,我们将引入集合论的基础概念。集合论不仅是现代数学的语言,也是理解数据结构和形式语言的底层结构。内容涵盖集合的代数运算、关系与函数,并为后续的可计算性理论中的“可数性”和“不可数性”做好铺垫。 第二部分:自动机理论与形式语言 一旦拥有了逻辑和集合论的工具,我们便可以开始构建描述“计算过程”的模型。自动机理论是计算理论的第一个核心支柱,它通过抽象机器的概念来定义计算的类型和能力。 本书细致地介绍了有限自动机(Finite Automata, FA),包括确定性有限自动机(DFA)和非确定性有限自动机(NFA)。我们不仅展示了它们如何识别正则语言(Regular Languages),还将详尽分析泵引理(Pumping Lemma for Regular Languages),这是一个至关重要的工具,用于证明某些语言不可能被有限资源(状态)的机器识别。 在此基础上,我们将进一步探索更强大的模型:下推自动机(Pushdown Automata, PDA)及其对应的上下文无关文法(Context-Free Grammars, CFG)。这一部分是编译原理的理论根基,用于描述程序语言的语法结构。通过分析泵引理在上下文无关语言中的应用,读者将深刻理解不同类型语言的表达能力差异。 最后,本书会触及更广泛的Chomsky 文法层级,将正则语言、上下文无关语言、上下文相关语言和无限制文法进行系统性的分类和对比。 第三部分:图灵机与可计算性 图灵机(Turing Machine, TM)是计算理论的核心——它是对“算法”最精确、最普遍的数学定义。本部分是全书的理论高潮。 我们将详细剖析图灵机的结构:无限长的纸带、读写头、状态寄存器。我们会从最简单的计数器模型开始,逐步构建出通用的图灵机模型。重点将放在通用图灵机(Universal Turing Machine, UTM)的概念上,它证明了一台机器可以模拟任何其他图灵机的行为,这是现代计算机“可编程性”的理论先声。 随后,本书进入了可计算性理论(Computability Theory)的核心: 1. 停机问题(The Halting Problem):这是第一个也是最重要的不可判定问题。我们将使用对角线论证法(Diagonalization)来严格证明,不存在一个通用的算法能够判断任意程序是否会在有限时间内停止。 2. 不可判定性(Undecidability):基于停机问题,我们将推导出其他大量问题的不可判定性,例如等价性问题、词元组问题等。 3. 图灵的可归约性(Turing Reducibility):介绍递归可枚举语言(Recursively Enumerable Languages)的概念,并探讨如何通过多对一归约(Many-One Reducibility)来比较不同问题的难度层次。 第四部分:计算的复杂性与效率 可计算性理论回答了“什么可以被计算?”,而计算复杂性理论则转向了更实际的问题:“什么可以被有效率地计算?”。 本部分的核心是时间复杂度和空间复杂度的度量。我们介绍大O记号及其在分析算法效率中的应用,并形式化地定义图灵机的计算时间。 本书将深度解析复杂性类(Complexity Classes)的建立: P 类 (Polynomial Time):所有可以在多项式时间内解决的问题的集合。 NP 类 (Nondeterministic Polynomial Time):所有可以在多项式时间内验证解的问题的集合。 P vs NP 问题,被誉为信息科学中最重要的问题,将在书中被置于中心位置进行讨论。我们详细介绍NP-完全性(NP-Completeness)的概念,并展示SAT 问题(可满足性问题)是如何被证明是第一个 NP-完全问题(库克-列文定理)。本书将引导读者理解为什么解决 NP-完全问题对于优化和设计具有革命性的意义。 总结与展望 《计算理论导论:从逻辑到可计算性》是一段从抽象逻辑到实际效率限制的旅程。它超越了具体技术细节,直面计算的本质极限——有些问题是注定无法用任何算法解决的,有些问题即使可以解决,也可能需要指数级的时间。 本书不仅为深入研究算法设计、形式验证、编译技术和复杂性理论打下坚实的基础,更重要的是,它培养读者一种批判性的思维方式,使其能够评估任何计算任务的内在可行性和效率边界。对于任何希望真正理解现代计算科学深层原理的人来说,本书提供了不可或缺的理论地图。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书在“图论”部分的深度和广度,令我印象深刻。作者从图的基本概念、表示方法(邻接矩阵、邻接表)入手,逐渐深入到图的各种性质和类型。我最喜欢的是书中关于“连通性”和“树”的讲解。作者通过生动形象的例子,例如社交网络中的连接关系、交通网络的设计等,来解释连通分量、割点、桥等概念,让我能够直观地理解图的结构。 书中对“图的遍历”算法,如DFS和BFS的讲解,更是我学习的重点。作者不仅清晰地阐述了算法的原理,还提供了详细的伪代码和图示,让我能够轻松地理解并掌握这些重要的算法。此外,书中对“最短路径问题”(如Dijkstra算法)和“最小生成树问题”(如Prim算法、Kruskal算法)的深入探讨,让我看到了离散数学在解决实际优化问题上的强大能力,也为我日后学习算法和数据结构打下了坚实的基础。

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概率论与组合数学是《离散数学》中我非常感兴趣的部分。这本书在这一领域的阐述,既保持了数学的严谨性,又赋予了抽象概念以生动的解释。从最基础的计数原理,如加法原理和乘法原理,到更复杂的排列组合,书中都给出了非常清晰的推导过程和应用实例。我特别欣赏作者在讲解“组合”概念时,如何将其与实际场景相结合,例如从一群人中选出代表,或者安排座位等,这些具体的例子让我能够直观地理解组合的意义和计算方法。 更让我印象深刻的是,书中对“概率”的讲解。作者并没有止步于简单的概率计算,而是深入探讨了条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等核心概念。通过大量的案例分析,比如天气预报的准确性、产品合格率的预测等,我得以理解这些概率论工具在实际决策中的重要作用。特别是贝叶斯定理的介绍,让我看到了如何根据新的证据来更新先验知识,这对于数据分析和机器学习领域至关重要。

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《离散数学》这本书,在逻辑和证明方面,给予了我极大的启发。在学习过程中,我发现作者非常注重培养读者的逻辑思维能力和严谨的数学证明能力。书中对于数学归纳法、反证法、构造法等各种证明方法的讲解,都非常细致,并且配合了大量的例题,让我能够从实践中掌握这些证明技巧。我记得在学习“集合论”部分时,对于集合的幂集、笛卡尔积等概念,作者不仅给出了清晰的定义,还引导我去思考如何去证明集合之间的包含关系,或者证明某个性质对于集合中的所有元素都成立。 尤其令我受益匪浅的是,书中对于“命题逻辑”和“谓词逻辑”的深入剖析。作者从最基本的命题连接词开始,逐步引入了量词、个体域等概念,并清晰地阐述了如何构建和分析复杂的逻辑表达式。这些内容不仅帮助我理解了数学证明的底层逻辑,更是在我日常的学习和工作中,提升了我解决问题和表达观点的准确性。能够准确地运用逻辑推理,是我在学习这本书过程中获得的最宝贵的财富之一。

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《离散数学》在“组合计数”方面的论述,是我学习过程中非常享受的部分。作者并没有将组合数学仅仅局限于公式的堆砌,而是通过大量的实例,将抽象的计数问题变得生动有趣。从简单的排列组合,到复杂的生成函数,书中都进行了详尽而清晰的讲解。我尤其对书中关于“隔板法”和“插空法”等技巧的介绍印象深刻,这些方法在解决一些看似棘手的计数问题时,显得尤为巧妙和高效。 书中对“二项式定理”的推导和应用,也是我学习的重点。作者不仅清晰地阐述了二项式定理的数学形式,还展示了它在多项式展开、概率计算等方面的广泛应用。我记得在学习如何利用二项式定理来计算某些组合数时,作者提供的解题思路,总是能够化繁为简,让我茅塞顿开。

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《离散数学》这本书在“数论”部分的讲解,可以说是既深入又引人入胜。作者从最基本的整数性质,如整除性、素数、同余等开始,逐步深入到更复杂的数论概念。我尤其喜欢书中关于“模运算”和“同余方程”的讲解。作者用许多贴近生活的例子,比如时钟的计时、日历的计算等,来解释模运算的规律,使得原本抽象的概念变得非常易于理解。 书中对“中国剩余定理”的阐述,让我为之惊叹。作者通过一个古代数学问题的形式,生动地展示了如何通过一系列同余方程来求解未知数。这种将历史悠久的数学问题与现代数学工具相结合的讲解方式,不仅让我看到了数论的智慧,也感受到了数学跨越时空的魅力。此外,书中对“素数分布”和“加密算法”的初步介绍,也让我窥见了数论在现代密码学和信息安全领域中的核心地位。

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我在研读《离散数学》的过程中,最令我印象深刻的莫过于其在“图论”部分的论述。图论作为离散数学的一个重要分支,在很多实际问题中都扮演着至关重要的角色,而这本书对图论的讲解,更是将这一学科的魅力展现得淋漓尽致。作者从最基本的图的定义、表示方法入手,逐步深入到各种重要的图的类型,例如树、连通图、二分图等等,并详细阐述了它们各自的特性和应用。更令我惊叹的是,书中对图的遍历算法,如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的讲解,不仅清晰地阐述了算法的原理,还通过直观的图示和详细的伪代码,让我能够轻松地理解并掌握这些重要的计算工具。 书中对“最短路径问题”和“最小生成树问题”的探讨,更是让我看到了离散数学在解决实际优化问题上的强大能力。例如,在讲解Dijkstra算法时,作者通过一个生动形象的路网例子,一步步引导读者理解算法的每一步操作,以及如何找到网络中的最短路径。同样,对Kruskal算法和Prim算法的介绍,也让我明白了如何从复杂的网络中找到成本最低的连接方案。这些算法不仅是理论上的精妙,更是解决现实世界中许多复杂问题的关键。

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作为一名长期在数学领域探索的爱好者,我最近有幸接触到了一本名为《离散数学》的著作。这本书给我带来的冲击是前所未有的,它如同开启了一扇通往奇妙世界的大门,让我得以窥见那些隐藏在日常现象背后,却又构建起整个逻辑和计算体系的精妙原理。初读之时,我便被其严谨的逻辑结构和层层递进的讲解方式所吸引。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的定义和定理,而是循序渐进地引导读者进入离散数学的广阔天地。从集合论的基础概念,到逻辑推理的严密推演,再到图论的直观可视化,每一个章节都像是在搭建一座精密的知识殿堂,而读者则成为了这座殿堂的建造者,亲手体验知识的力量。 这本书在概念的阐释上,可谓是做到了极致的清晰和透彻。例如,在讲解“关系”这一概念时,作者不仅给出了严格的数学定义,还辅以大量的现实生活中的例子,比如人与人之间的亲属关系、产品之间的依赖关系等,生动形象地将抽象的概念具象化。这使得我对关系的性质,如自反性、对称性、传递性有了深刻的理解,并能轻易地辨别和分析不同类型的关系。而当涉及到“函数”时,作者更是深入浅出地探讨了其单射、满射、双射等性质,并展示了函数在计算机科学、工程学等领域中的广泛应用,让我切实感受到了数学的实用性和力量。

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《离散数学》在“关系与函数”这一部分的讲解,给予了我深刻的启示。作者不仅仅是罗列定义和定理,更侧重于展示这些抽象概念在实际问题中的应用。例如,在讲解“二元关系”时,作者不仅仅讨论了它的性质(如自反性、对称性、传递性),还通过图示等方式,生动地展示了这些关系如何在网络结构、数据库设计等方面发挥作用。我特别欣赏书中对“等价关系”和“偏序关系”的区分和讲解,以及它们各自所代表的数学结构。 书中对“函数”的阐述,更是将我带入了更广阔的领域。作者不仅深入讲解了函数的单射、满射、双射等性质,还通过大量的例子,展示了函数在映射、变换、编码等方面的应用。我尤其对书中关于“函数组合”和“逆函数”的讲解印象深刻。这些概念不仅帮助我理解了数学运算的结构性,也为我日后接触更高级的数学和计算机科学概念打下了坚实的基础。

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我在阅读《离散数学》的过程中,对“算法分析”这一章节尤为着迷。这本书并没有将算法仅仅停留在理论层面,而是非常注重其效率和可行性。作者从最基本的排序算法,如冒泡排序、选择排序,到更高效的快速排序、归并排序,都进行了详细的分析。我特别欣赏作者在讲解算法复杂度时,引入的“大O记号”等概念。通过对算法执行时间的渐进分析,我能够清晰地理解不同算法在处理大规模数据时的性能差异。 书中对于“递归”和“动态规划”的阐述,更是让我对解决复杂问题的方法有了全新的认识。例如,在讲解斐波那契数列的计算时,作者首先展示了朴素的递归方法,然后通过引入记忆化搜索和动态规划的思想,极大地提高了计算效率。这种循序渐进、由浅入深的教学方法,让我能够真正地掌握这些强大的算法设计思想,并尝试将其应用于我自己的思考和实践中。

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对于《离散数学》一书,其在“集合论”部分的论述,可以说是极其扎实和全面。作者从最基本的集合概念、元素、子集等开始,一步步引导读者进入这个抽象而又基础的数学领域。我最欣赏的是,作者在讲解集合运算,如并集、交集、差集、补集时,不仅仅给出了定义,还运用了文氏图等直观的工具,让我能够清晰地理解这些运算的几何意义。 书中对“幂集”和“笛卡尔积”的讲解,更是为我打开了新的视角。作者详细地阐述了如何计算一个集合的幂集的大小,以及笛卡尔积所形成的有序对空间。这些概念看似抽象,但作者通过举例说明,比如如何在数据库中表示两个实体之间的关联,或者如何表示一个状态转移系统,让我深刻地体会到了它们在实际应用中的价值。

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