数理逻辑引论与归结原理 (英文版) 王国俊,周红军 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王国俊，周红军 著

图书标签:

• 数理逻辑
• 逻辑学
• 归结原理
• 人工智能
• 形式化方法
• 命题逻辑
• 谓词逻辑
• 科学出版社
• 王国俊
• 周红军

店铺： 福州文豪图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030228994

商品编码：27411288930

包装：圆脊精装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	数理逻辑引论与归结原理 (英文版)	作者	王国俊,周红军
定价	128.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030228994	出版日期	2017-12-01
字数		页码
版次	31	装帧	圆脊精装
开本	128开	商品重量	0.681Kg

内容简介

本书在*版的基础上进行修订再版，全书共9章，内容可分为Boole代数理论，命题演算与谓词演算理论，归结原理理论，多值逻辑的*理论等4部分。同时，在*版的基础上对“计量逻辑学”，关于一阶系统K完备性的证明等诸多内容做了补充或改写。本书可供计算机专业、应用数学专业、人工智能专业的研究生与高年级本科生及教师阅读。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

好的，这是一份关于其他计算机科学或数学领域图书的详细介绍，旨在提供丰富的内容而不涉及您提到的那本特定书籍。 --- 深度探究：算法设计与分析的精妙世界 书名： 《高效算法设计与复杂性理论：从基础到前沿》 作者： [虚构作者 A], [虚构作者 B] 出版社： [虚构学术出版社] 页数： 约 850 页 目标读者： 计算机科学专业本科高年级学生、研究生、软件工程师、算法研究人员。 --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面而深入的算法设计与分析的知识体系，侧重于理论基础的严谨性与实际应用中的高效性。它不仅仅是一本算法的“菜谱”，更是一部探讨问题解决范式的哲学指南。全书结构清晰，从计算模型、复杂度理论的基石出发，逐步过渡到各类核心算法的设计范式，并深入探讨了现代计算面临的挑战，如近似算法、在线算法和P/NP问题的深入剖析。 本书的独特之处在于其平衡了经典算法的详尽讲解与现代计算难题的前沿探索。我们力求在保持理论严谨性的同时，通过大量的实例和习题，帮助读者真正掌握设计高效算法所需的思维工具。 第一部分：计算基础与模型（The Foundations of Computation） 本部分奠定了后续所有算法分析的基础。我们首先回顾了图灵机模型及其变体，明确了什么是可计算性，并引入了递归论的基本概念。随后，我们详尽讨论了时间复杂度和空间复杂度的定义，明确了渐近分析（大 O、Ω、Θ 符号）的数学严谨性。 核心主题： 1. 计算模型： 图灵机、随机存取机（RAM）模型及其对实际计算机的模拟。 2. 复杂度类： 对 P（多项式时间可解）和 NP（多项式时间可验证）的严格定义，引入了NPC（NP完全）的概念。 3. 不可判定性： 停机问题、Rice 定理的深入探讨，为理解计算的内在局限性打下基础。 第二部分：核心算法范式与结构（Core Algorithmic Paradigms） 本部分是算法设计的核心驱动力。我们系统地介绍了解决不同类型问题的标准设计方法论，并辅以大量的经典案例进行说明。 1. 分治策略 (Divide and Conquer): 深入分析了快速排序和合并排序的优化，并详细探讨了 Strassen 矩阵乘法的原理及其渐近优势。递归树方法和主定理在分析分治算法中的应用被细致展开。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms): 不仅展示了霍夫曼编码、活动选择问题等经典应用，更重要的是，本书用反证法和对偶论证来严格证明贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构（Optimal Substructure）的成立，这是判断贪心算法是否适用的关键。 3. 动态规划 (Dynamic Programming): 动态规划被视为一种系统化的优化技术。我们剖析了矩阵链乘法、最长公共子序列、背包问题（0/1 背包和无界背包）的细微差别。特别地，我们引入了Held-Karp 算法在旅行商问题（TSP）中的应用，并讨论了其在状态空间爆炸时的处理策略。 4. 图算法的高级应用 (Advanced Graph Algorithms): 除了标准的 BFS/DFS 和最短路径（Dijkstra、Bellman-Ford），本部分重点讲解了最小生成树的 Kruskal 和 Prim 算法的底层实现细节，以及最大流/最小割定理。通过 Ford-Fulkerson 方法和 Edmonds-Karp 算法，读者将理解网络流理论如何解决匹配、覆盖等一系列组合优化问题。 第三部分：前沿与深层理论（Frontier Topics and Deeper Theory） 本部分将读者的视野扩展到超越标准课程的领域，探讨了在实际和理论计算中越来越重要的议题。 1. NP 完全性证明的艺术： 详细介绍了如何构造归约（Reduction），特别是Karp 的 21 个 NP 完全问题中的关键几个（如 3-SAT、顶点覆盖、团问题）。书中提供了一套结构化的方法论，指导读者如何识别一个问题是否具备 NP 完全的潜力。 2. 近似算法与随机化 (Approximation and Randomization): 对于那些被证明不可能在多项式时间内找到最优解的问题（如 TSP、Set Cover），本书介绍了优秀近似算法的设计。包括 PTAS (Polynomial Time Approximation Scheme) 的概念。同时，我们探讨了随机化算法的威力，如 Miller-Rabin 素性检验和 Karger 的最小割算法，并讨论了其一概率正确性（Probability of Correctness）。 3. 线性规划与对偶性 (Linear Programming and Duality): 线性规划被确认为 P 类问题，本书详细介绍了单纯形法 (Simplex Method) 的工作原理，并将其与内点法 (Interior-Point Methods) 进行了对比分析。对偶性原理在理解最优解的内在结构，以及设计算法（如最大流最小割）中的作用被深入阐述。 4. 现代计算模型的挑战： 本章探讨了超越 RAM 模型的计算限制，包括量子计算模型的基础概述，以及并行算法的分析（如 PRAM 模型），强调了如何在多核环境中设计可扩展的解决方案。 教学特色 严格的数学论证： 所有关键算法的正确性与复杂度分析均采用严谨的数学证明，避免了“看起来有效”的直觉性描述。 丰富的习题集： 每章末尾附带难度分级的习题，从基础巩固到开放性研究问题，适合不同层次的学习者。 伪代码与实现注释： 算法以清晰、易于理解的伪代码形式呈现，并附带对关键实现细节的性能提示。 本书的目标是让读者不仅能“使用”算法，更能“创造”算法，理解计算的极限，并为解决下一代计算难题做好理论准备。

评分☆☆☆☆☆

最近读完了这本厚厚的著作，整体感觉非常扎实，尤其对于初学者来说，它提供了一个非常清晰且系统的入门路径。作者在讲解抽象概念时，总能巧妙地结合一些生动的例子和直观的类比，这使得像“蕴含关系”、“量词的语义”这类一开始让人望而生畏的知识点，也变得易于理解和消化。书中对经典逻辑系统，如命题演算和一阶逻辑的构建过程描述得尤为详尽，从语法到语义的每一步推导都交代得清清楚楚，让人能真正理解逻辑系统的内在结构，而不是简单地记忆规则。此外，书中对各种证明技巧的介绍也很有启发性，比如如何构造模型来反驳一个命题，或者如何利用反证法来简化复杂的证明。读完后，我感觉自己对形式化思维有了一个质的飞跃，不再只是停留在日常语言的模糊理解上，而是能够用更精确的工具去分析和构建论证。对于任何想严肃对待逻辑学这门学科的人来说，这本书无疑是一个极佳的起点，它的深度和广度都达到了一个很高的水准。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量绝对是值得称赞的。作为一本专业的学术著作，纸张的质感非常好，内页的字体选择和行距也处理得恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。更重要的是，书中大量使用的数学符号和逻辑公式的印刷效果非常清晰锐利，这在处理复杂的逻辑推导时至关重要，完全避免了传统教材中符号模糊不清带来的困扰。每章的结构设计也体现了作者对教学流程的深刻理解，章节之间的过渡自然流畅，知识点的递进也符合读者的认知规律。看到如此精良的实体书，会极大地激发我的阅读兴趣。有时候，一本好的教材光是拿在手里把玩，就能让人感受到制作者的匠心，这本书无疑是这样的典范。它不仅是知识的载体，更像是一件精心制作的工具，让人在使用过程中心情愉悦。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，几乎没有冗余的叙述，每一个句子似乎都经过了深思熟虑。这对于习惯了轻松阅读风格的读者来说，初期可能会有一点挑战性，需要静下心来逐字逐句地品味。但一旦适应了这种精确的表达方式，你会发现其带来的效率是无与伦比的——几乎所有的歧义都被消除了。例如，在探讨逻辑系统的可靠性与完备性时，作者的论证逻辑链条环环相扣，每一步的假设和结论都清晰明确，没有丝毫含糊带过。这迫使读者必须主动参与到思考过程中，去验证每一个论证步骤是否成立。这种“硬核”的写作方式，虽然牺牲了部分阅读的流畅性，但极大地提升了知识的吸收质量，真正做到了“授人以渔”而非“授人以鱼”。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间对比了市面上几本主流的数理逻辑教材，发现这本书在处理“归结原理”这个核心内容时，展现出了独特的深度和系统性。作者并没有将归结法仅仅当作一个孤立的证明工具来介绍，而是将其置于整个一阶逻辑推理体系中进行考察，深入剖析了其完备性和可靠性之间的微妙关系。书中对合取范式（CNF）的转换过程，以及如何利用分辨率进行自动推理的算法细节，都进行了详尽的数学化描述，甚至包含了一些前沿研究的影子，这对于希望将逻辑学应用于计算机科学领域的读者来说，提供了坚实的理论基础。这种从基础公理到高级推理方法的完整覆盖，使得读者在掌握基础的同时，也能领略到逻辑学在现代计算领域中的强大威力。我个人对这种“理论联系实际”的编排方式非常欣赏。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度是偏高的，它绝对不是一本“快速入门”读物。它要求读者对数学基础，特别是集合论和基本的证明技巧有一定的预备知识。我在阅读过程中，经常需要回头查阅前几章的内容，以确保对某些高级定理的理解没有出现偏差。特别是关于模态逻辑和非经典逻辑的引言部分，虽然篇幅不长，但其思想深度足以让人反复咀嚼。它似乎更偏向于一本面向研究生或高年级本科生的教材或参考书，目标读者是那些希望在数理逻辑领域进行更深层次研究的人。这本书就像一块高纯度的矿石，虽然提炼过程艰辛，但一旦掌握，其内部蕴含的知识价值将是无可估量的，是值得反复研读的珍贵资料。