Advances in Conceptual Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Song, Il-Yeol (EDT)/ Piattini, Mario (EDT)/ Chen, Yi-Ping Phoebe (EDT)/ Hartmenn, Sven (EDT)/ Grandi

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:

价格:92.95

装帧:

isbn号码:9783540879909

丛书系列:

图书标签:

• Conceptual Modeling
• Data Modeling
• Information Systems
• Database Systems
• Knowledge Representation
• Ontology
• Systems Analysis
• Software Engineering
• Artificial Intelligence
• Data Science

深度探索：数据结构的演进与逻辑推理的边界 在信息爆炸的时代，如何高效、准确地组织和理解海量数据，是知识传播与科学研究的核心挑战。本书《深度探索：数据结构的演进与逻辑推理的边界》便是在这一背景下应运而生，它并非简单罗列某种特定领域的理论，而是将目光投向了更深层次的认知基础——数据结构与逻辑推理的内在联系及其发展脉络。本书旨在为读者提供一个全新的视角，去审视我们如何从最基础的单元构建起复杂的知识体系，以及如何通过严谨的推理过程，解锁新的洞见。 第一篇：数据的骨骼——结构之美与演化 我们首先将目光聚焦于“数据结构”，这不仅是计算机科学的基石，更是人类思维组织信息的基本范式。本书的第一篇，将从最古老的线性结构开始，逐步深入到更为复杂的非线性结构，并探讨它们在不同应用场景下的优势与局限。 从线性到网络的脉络： 我们将从数组、链表等基础线性结构出发，解析它们在内存存储、访问效率等方面的特性。随后，我们将跃升至栈、队列等抽象数据类型，阐释其“后进先出”、“先进先出”等行为模式如何对应于实际问题的解决过程，例如函数调用栈的原理，或者任务调度队列的设计。本书将生动地比喻这些结构，如链表如同串联的珍珠项链，数组则像整齐排列的书架，力求让抽象概念跃然纸上。 树的层级与分支： 接着，我们将深入探讨“树”这一极具代表性的分层结构。从简单的二叉树，到平衡二叉查找树（如AVL树、红黑树），再到B树及其变种，我们将详细解析它们的构建原则、查找、插入、删除等操作的算法复杂度，以及它们在数据库索引、文件系统等领域的关键作用。本书将通过图形化的示例，展示树的遍历方式（前序、中序、后序）如何揭示数据之间的层次关系，并探讨如何通过调整树的结构来优化查询性能。 图的连接与遍历： 复杂的关系网往往可以用“图”来表示。本书将系统介绍图的基本概念，包括顶点、边、有向图、无向图、加权图等，并详细讲解各种经典的图算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等。我们将通过真实世界的例子，如社交网络分析、交通路线规划、网络路由等，来阐释图结构的强大表现力及其算法的实用价值。 现代结构的创新： 随着计算能力的飞跃和数据规模的爆炸，新的数据结构也在不断涌现。本书将介绍散列表（Hash Table）如何通过哈希函数实现近乎常数的查找时间，并探讨其在缓存、数据库查询等方面的应用。我们还将触及堆（Heap）的特性及其在优先队列、堆排序中的作用，以及集合（Set）、字典（Dictionary）等数据结构如何满足特定的数据组织需求。 第二篇：思维的利器——逻辑的构建与演绎 数据结构为我们提供了组织信息的方式，而逻辑推理则是我们驾驭这些信息，从中提取意义、得出结论的强大工具。本书的第二篇，将聚焦于逻辑的本质，从形式逻辑的基础到命题逻辑、谓词逻辑的精妙，再到非经典逻辑的探索，旨在为读者构建坚实的思维框架。 形式逻辑的基石： 我们将从最基础的逻辑概念入手，介绍命题、联结词（与、或、非、蕴含、等价）以及真值表。本书将通过生活化的例子，例如“如果下雨，地面就会湿”这样的命题，来解释逻辑联结词的含义和推理规则。我们将详细讲解推理的有效性，以及如何使用真值表来判断一个论证是否有效。 命题逻辑的严谨： 命题逻辑是形式逻辑的第一个层次，它关注命题之间的关系。本书将深入探讨析取范式、合取范式、蕴含推理、反证法等命题逻辑的基本推理规则。我们将展示如何将复杂的自然语言陈述转化为符号化的命题逻辑表达式，并利用逻辑推理来证明定理或揭示矛盾。 谓词逻辑的广阔： 当我们需要表达关于“所有”、“存在”等普遍性或存在性断言时，命题逻辑便显得力不从心。本书将引入谓词逻辑，解释量词（全称量词 ∀、存在量词 ∃）以及谓词的引入。我们将探讨如何将带有量词的语句进行逻辑推理，例如“所有人都有一死”和“苏格拉底是人”，如何推导出“苏格拉底会死”。这部分内容将为理解更复杂的数学证明和人工智能的逻辑推理打下基础。 非经典逻辑的拓展： 现实世界中的许多问题并非非黑即白，这就催生了非经典逻辑的发展。本书将简要介绍模态逻辑（关注可能性与必然性）、时态逻辑（关注时间）、模糊逻辑（处理不确定性）等非经典逻辑的基本思想。我们将探讨这些逻辑在人工智能、哲学、语言学等领域的应用，展现逻辑思维的灵活性与适应性。 第三篇：结构与逻辑的交织——知识的构建与生成 前两篇分别探讨了数据的组织方式与思维的规则，第三篇则将这两者融会贯通，深入研究它们如何共同支撑起知识的构建、表示与生成。 语义网络与本体论： 本书将介绍语义网络作为一种表示知识的图结构，探讨节点（概念）与边（关系）如何共同描绘世界万物的联系。我们将深入理解本体论（Ontology）的作用，它如何为特定领域的概念、属性和关系提供一个清晰、一致的定义框架，从而实现知识的共享与重用。 知识图谱的构建与应用： 结合数据结构和逻辑推理，我们将详细讲解知识图谱的构建过程，包括实体抽取、关系抽取、冲突消解等关键技术。本书将展示知识图谱如何在搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域发挥核心作用，以及如何通过图算法对知识图谱进行推理和挖掘。 推理引擎的实现： 本书将探讨推理引擎的原理，即如何利用逻辑规则和知识库来推导出新的结论。我们将介绍几种典型的推理方法，如前向推理（从已知事实出发推导结论）和后向推理（从目标结论出发寻找支持证据）。这将为理解人工智能中的专家系统、逻辑编程等技术提供重要的理论基础。 计算思维与创新： 最终，本书将回归到“计算思维”这一核心概念。我们将阐述计算思维如何将结构化、逻辑化的思维方式应用于解决各种复杂问题，并鼓励读者运用所学知识，去分析、建模、设计和创新。本书旨在激发读者对数据、逻辑以及它们之间深刻联系的持续探索热情，为应对未来挑战提供强大的认知工具。 《深度探索：数据结构的演进与逻辑推理的边界》是一本面向所有对信息科学、认知科学、人工智能以及逻辑思维感兴趣的读者的著作。它既是计算机科学专业学生的进阶读物，也是希望提升自身分析能力和解决问题能力的业外人士的宝贵资源。本书通过深入浅出的讲解，辅以丰富的实例，力求让读者在领略数据结构之美的同时，掌握逻辑推理的精髓，最终能够更好地理解和改造我们所处的复杂世界。

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