Extensions of Logic Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-06-04

价格:USD 77.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540554981

丛书系列:

图书标签:

• Logic Programming
• Artificial Intelligence
• Constraint Programming
• Knowledge Representation
• Automated Reasoning
• Non-Monotonic Reasoning
• Answer Set Programming
• Datalog
• Declarative Programming
• Computational Logic

好的，这是一份关于一本名为《Extensions of Logic Programming》的图书的详细简介，内容完全聚焦于此书可能涵盖的主题，但刻意避开了该书本身的确切目录或摘要。 图书简介：超越基础逻辑编程范式的探索与扩展 本书深入探讨了逻辑编程范式在传统一阶逻辑框架下的局限性，并详细阐述了为解决这些局限性而发展出的一系列先进理论、技术和应用扩展。它旨在为熟悉 Prolog 等经典逻辑编程语言的研究人员、高级学生和专业开发者提供一个全面而严谨的视角，去理解如何将逻辑推理的能力拓展到更复杂的计算领域。 第一部分：理论基础的深化与形式化 本卷首先回顾了标准逻辑编程（如 Horn 子句）的核心机制，包括 SLD 分解和可计算性理论的边界。随后，它将焦点转向了对这些基础的显著拓展。 一个核心议题是对非单调推理的整合。传统逻辑编程基于闭世界假设（CWA），这在处理知识更新、默认推理和否定即失败（Negation as Failure, NAF）时带来了固有的局限性。本书详细分析了如何通过引入默认逻辑、信念修正理论或更先进的偏好逻辑编程来处理知识的非增进性。这包括对判断符（如 $ eg_p$）的精确语义定义，以及如何将它们嵌入到可计算的推理框架中，例如利用扩展的 SLD 算法或基于张量积的推理模型。 另一个关键扩展是处理不确定性与概率。面对真实世界数据和知识库中固有的不确定性，本书探讨了如何将概率论与逻辑推理相结合。这涵盖了概率逻辑编程（Probabilistic Logic Programming, PLP），如 Markov Logic Networks (MLN) 或 ProbLog 的理论基础。书中会深入剖析概率证据的传播机制，以及如何通过最大似然估计或期望最大化算法来推断模型参数。对于那些需要更精细控制概率推理过程的场景，对贝叶斯逻辑程序的讨论提供了严格的数学框架。 此外，对模糊逻辑和多值逻辑的整合也是本书的重要组成部分。当知识的真值不再局限于“真”和“假”时，如何构建一个一致的推理系统是至关重要的。本书阐述了如何将模糊集合理论和 t-范数操作符引入到逻辑规则中，从而实现对证据强度的连续性表达，这在自然语言理解和模糊控制系统中具有实际应用价值。 第二部分：面向复杂数据结构与计算模型的扩展 逻辑编程的强大之处在于其对通用计算的表达能力。本书将这些能力延伸至处理超出简单事实和规则的复杂数据结构。 关系数据库与逻辑的交汇 提供了对 Datalog 及其扩展的深度分析。Datalog 作为一种特殊的逻辑编程子集，以其可终止性而闻名，它为构建高性能的数据分析系统奠定了基础。本书将详细介绍带约束的 Datalog（Datalog $pm$），特别是如何有效地处理复杂的代数约束（如线性不等式或集合约束）而不牺牲查询的有效性。这部分内容将涉及先进的查询优化技术，如分块算法和基于格的最小模型构造。 针对现代计算的需求，本书还着眼于时间性与动态性。时间逻辑编程（Temporal Logic Programming）是处理事件序列和系统演化的关键工具。书中详细探讨了如何将线性时序逻辑（LTL）或计算树逻辑（CTL）的运算符融入到逻辑规则中，从而使得程序能够表达关于“在将来某个时间点会发生什么”或“系统是否能保证某些属性永不被违反”的陈述。这对于形式化验证和智能体行为规范至关重要。 第三部分：交互式与并行化的高级框架 逻辑编程的推理过程本质上是搜索和回溯。本书着重介绍了如何优化和并行化这一过程，并探讨了逻辑编程在人机交互中的新角色。 在并行计算方面，本书分析了实现并行逻辑编程的各种架构，包括数据并行、任务并行以及指令级并行。这涉及到对 SLD 树的分解策略研究，以及如何通过同步机制（如显式通信或逻辑变量的锁机制）来管理并发执行中的数据依赖性，确保并行化带来的效率提升不会损害推理的正确性。 此外，交互式与多代理系统中的逻辑编程也占据了重要篇幅。在构建智能体时，逻辑程序常被用作知识库和决策引擎。本书探讨了如何设计具有明确“意图”或“信念”状态的逻辑程序，以及它们如何响应外部环境的变化。这涉及对信念、意图和承诺（BDI）模型的逻辑基础形式化，以及如何将这些模型转化为可执行的逻辑程序。 最后，本书还触及了元编程与反射，即逻辑程序能够检查和修改自身代码或推理过程的能力。通过对二阶逻辑编程概念的引入和高级元谓词的设计，展示了构建高度可配置、自适应推理系统的可能性。 总而言之，本书为逻辑编程的研究者提供了一张蓝图，描绘了如何从一个经典的计算模型出发，通过引入非单调性、概率、时序约束和并行化等关键扩展，将其能力推向现代复杂计算和人工智能的前沿领域。

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我特别留意了关于“程序”与“知识”关系的讨论。在我阅读的一些相关领域文献中，常常会看到对于特定知识表示语言的性能优化和效率提升的详尽分析，例如如何通过剪枝策略加速复杂的约束满足问题求解。然而，在这本书中，这类实用的、工程导向的讨论却显得非常稀疏。取而代之的是对“可计算性”的边界的不断试探，对那些似乎永远无法被完全形式化的问题保持着一种审慎的尊重。它似乎在暗示，我们对“解”的追求，不应仅仅被效率所驱动，而更应该被对问题本质的深刻理解所引导。这种倾向性，使得这本书更像是一份对计算思维的“宣言”而非一本“操作手册”。对于那些期望从中直接提取出可以立即部署到项目中的新颖算法或数据结构的读者来说，这本书可能会带来一定的挫败感，因为它似乎将目光投向了更遥远、更基础的哲学星空。

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这本书的结构设计也颇为精巧，它似乎摒弃了传统的“从简单到复杂”的线性铺陈。我注意到章节之间的过渡往往不是基于难度递增，而是基于视角或抽象层次的切换。例如，某一部分可能突然从关于高阶逻辑的精确形式化，猛地跳跃到对非经典逻辑中“真值模糊性”的模糊描述。我原本期待看到的是对模糊逻辑或概率推理在现代计算系统中的具体建模案例，比如在不确定性数据挖掘中的实际应用效果对比。但这本书似乎对此着墨不多，它更侧重于对这些非经典逻辑范式的“哲学根基”进行挖掘，探究它们是如何挑战了亚里士多德式的二值思维。这种跳跃式的阅读体验，使得读者必须时刻保持警惕，不断在形式化的严密性与概念的开放性之间进行切换和平衡，这无疑是一次对心智敏捷度的严峻考验，也说明了作者试图建立的是一个跨越多个学科的“元理论”。

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最后，我想谈谈这本书对“扩展”这一概念的理解深度。从书名来看，“扩展”似乎预示着对现有逻辑编程范式的修补或增强，例如引入新的操作符或更丰富的类型系统。我原以为会看到详尽论述如何将现代函数式编程的特性，如惰性求值或高阶函数，有机地融合到传统的基于规则的系统中去。但我发现，作者对“扩展”的定义远比形式语言的语法扩展要深刻得多。它似乎指向的是对“推理”这一行为本身认知的扩展——如何让机器不仅能执行逻辑，还能在某种意义上“理解”其行为的局限性与可能性。这本书没有提供现成的、一劳永逸的解决方案，反而更像是一个不断提出新问题的过程，迫使我们去思考，在超越了经典一阶逻辑的疆域之后，我们还剩下什么可以称之为“逻辑”的坚实基础。这是一种深刻的反思，而非简单的技术升级指南。

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随着阅读的深入，我开始感受到了一种与传统教科书截然不同的叙事节奏。它不像那些注重公式推导和定理证明的经典著作那样，每一步都小心翼翼，生怕跨越了任何一个逻辑跳跃点。这本书的行文风格更像是一位经验丰富的哲学家在引导一场深入的研讨会，观点与观点的碰撞非常频繁，但它们之间又通过某种难以言喻的“直觉之桥”连接起来。我本以为会看到大量关于特定编程范式下特定语言特性的细致对比，比如 Prolog 与 Datalog 之间的细微差别，或者关于非单调推理的具体算法实现。相反，作者似乎更关注于那些超越具体语言实现层面的、更具本体论意义的问题——关于“什么是正确的推导”以及“如何赋予符号以意义”的哲学辩论。这种处理方式无疑提高了阅读的门槛，要求读者不仅要熟悉逻辑学的工具，还要对知识论和心灵哲学有所涉猎，否则很容易在宏大的概念迷雾中迷失方向。

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初翻开这本洋洋洒洒的巨著，映入眼帘的是那种老派学术书籍特有的厚重感，纸张微泛着黄，油墨的香气混杂着岁月的沉淀，让人不禁心生敬畏。我原本以为它会是一本专注于某一特定逻辑分支的深度挖掘，可能集中于模态逻辑的某个子领域，或是描述逻辑在本体论中的应用。然而，在阅读初期，我惊喜地发现它似乎在试图构建一个更为宏大的框架，探讨的似乎是知识表示的本质和推理机制的普适性原理，其广度令人咋舌。它探讨的并非仅仅是形式系统的演化，更像是对“可计算性”这一概念在不同哲学维度下的重新审视。我期待着看到作者如何娴熟地驾驭那些复杂的数学结构，同时又不失对实际应用场景的关怀，比如它是否会触及到那些更偏向于认知科学或人工智能核心难题的边缘地带。这本书给人的第一印象是：这是一次对逻辑学基础的全面而深刻的巡礼，远超我预期的狭隘范围，它似乎在邀请读者一同进行一场思维的远征。

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