面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理（英文版·第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 胡思 等 著

图书标签:

• 数理逻辑
• 计算机科学
• 系统建模
• 推理
• 形式化方法
• 逻辑学
• 模型检验
• 定理证明
• 自动化推理
• 逻辑系统

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111160533

版次：1

商品编码：10131891

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经典原版书库

出版时间：2005-04-01

用纸：胶版纸

页数：427

正文语种：英文

内容简介

数理逻辑是计算机科学的基础之一，在模型与系统的规约与验证等方面有着广泛的应用。随着当今软硬件产品日趋复杂，数理逻辑已经成为越来越多设计开发人员的日常工具。
《面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理（英文版·第2版）》适合作为高等院校计算机及相关专业的数理逻辑/形式化方法课程教材，涵盖了命题逻辑，谓词逻辑、模态逻辑与 Agent、二元决策图、模型检查和程序验证等内容。与传统数理逻辑教科书相比，它的主要特色就是紧紧围绕软硬件规约和验证这一主题，反映了计算机科学中数理逻辑的新发展和实际需要。第2版新增了可满足性算法，紧致性理论和Lowenhenm-Skolem定理，并介绍了Alloy语言和Nusmv工具。
《面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理（英文版·第2版）》自出版以来受到广泛好评，已经被包括美国普林斯顿大学、卡内基-梅隆大学、英国剑桥大学、德国汉堡大学、加拿大多伦多大学、荷兰 Vrije大学，印度理工学院在内的多个国家几十所高校采纳为教材。

目录

Foreword to the first edition
Preface to the second edition
Acdnowledgements
1 Propositional logic
1.1 Declarative sentences
1.2 Natural deauction
1.2.1 Rules for natural deduction
1.2.2 Derived rules
1.2.3 Natural deduction in summary
1.2.4 Provable equivalence
1.2.5 An aside:proof by contradiction
1.3 Propositional logic as a rormal languae
1.4 Semantics of Propositional logic
1.4.1 The meaning of logical connectives
1.4.2 Mathematical induction
1.4.3 Soundness of Propositional logic
1.4.4 Completeness of propositional logic
1.5 Normal forms
1.5.1 Semantic equivalence,satisfiability and validity
1.5.2 Conjunctive normal forms and validity
1.5.3 Horn clauses and satisfiability
1.6 SAT solvers
1.6.1 A linear solver
1.6.2 A cubic solver
1.7 Exercises
1.8 Bibliographic notes
2 Predicate logic
3 Verification by model checking
4 Program verification
5 Modal logics and agents
6 Binary decision diagrams
Bibliography
Index

前言/序言

　　

面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理（英文版·第2版） 一本深入探索形式逻辑在计算机科学应用的书籍，为理解、设计和验证复杂计算系统奠定坚实基础。 内容梗概： 本书是第二版，在前一版的基础上进行了全面的更新和扩展，旨在为计算机科学领域的学生、研究人员以及从业者提供一个深入理解数理逻辑理论及其在实际计算问题中应用的权威指南。全书围绕“系统建模”和“推理”两大核心概念展开，系统性地阐述了如何运用形式逻辑工具来精确地描述、分析和验证各种计算系统，从底层硬件到高层软件，再到分布式系统和并发模型。 核心主题与章节亮点： 1. 逻辑基础与形式化： 命题逻辑 (Propositional Logic)： 引入基本的逻辑联结词、真值表、蕴涵、等价等概念，学习如何将自然语言陈述转化为精确的逻辑公式。探讨命题逻辑的推理规则，如演绎法、归谬法，以及证明方法，如自然演绎和相继式演算。重点介绍逻辑公式的分类（重言式、矛盾式、可满足式），并讲解求解方法（如DPLL算法）。 一阶逻辑 (First-Order Logic, FOL)： 拓展到包含量词（全称量词、存在量词）和谓词的更丰富的逻辑系统。学习如何表达具有个体、属性和关系的复杂陈述，例如集合论、图论中的基本概念。深入讲解一阶逻辑的推理，包括变量替换、量词消去、推理规则（如君斯特定理）。分析一阶逻辑的完备性、可靠性和不可判定性等理论性质。 2. 系统建模的应用： 模型论 (Model Theory)： 探讨如何通过构造模型来解释逻辑公式的语义。学习如何定义和理解结构、解释，以及模型的满足关系。通过具体的例子，展示如何用一阶逻辑来描述数据库模式、程序语义等。 程序验证 (Program Verification)： 详细介绍如何利用逻辑系统来证明程序的正确性。涉及不变量（Invariants）、前置条件（Preconditions）、后置条件（Postconditions）等概念。介绍Hoare逻辑及其在循环不变式推理中的应用，以及如何将程序语句转化为逻辑断言。 并发与分布式系统建模： 探讨如何使用逻辑来分析并发程序的行为，例如研究死锁、活锁等问题。介绍时序逻辑（Temporal Logic）及其在描述和验证系统随时间演变行为中的作用，包括线性时序逻辑(LTL)和分支时序逻辑(CTL)等。这些逻辑能够表达“永远”、“最终”、“直到”等时间概念，对于分析实时系统和并发系统至关重要。 硬件验证 (Hardware Verification)： 展示逻辑工具如何用于设计和验证数字电路。从基本的逻辑门开始，逐步构建更复杂的组合逻辑和时序逻辑电路模型。讨论如何利用模型检查（Model Checking）技术自动验证硬件设计的属性。 3. 推理工具与技术： 自动推理 (Automated Reasoning)： 介绍实现逻辑推理自动化的基本方法和算法。包括求解器（Solvers）的原理，如SAT求解器、SMT求解器。讲解归结原理（Resolution Principle）等证明技术，以及如何将其应用于自动定理证明（Automated Theorem Proving）。 模型检查 (Model Checking)： 深入探讨模型检查作为一种形式化验证技术。介绍其基本思想、算法和局限性。讨论如何将系统模型与期望的属性（通常用时序逻辑表示）相结合，并由模型检查器自动搜索是否存在反例。 类型系统与逻辑： 探讨逻辑与程序设计语言的类型系统之间的紧密联系。介绍Curry-Howard同构（Curry-Howard Correspondence），揭示逻辑命题与程序类型之间的对应关系，以及证明与程序之间的对应关系。这为理解强类型语言的安全性提供了深刻的理论基础。 本书特色： 理论与实践并重： 不仅深入讲解了数理逻辑的理论基础，还通过大量计算机科学的实际案例，展示了如何将这些理论应用于解决具体问题。 循序渐进的结构： 从最基本的命题逻辑开始，逐步过渡到更复杂的谓词逻辑、模态逻辑和时序逻辑，结构清晰，易于读者理解。 丰富的示例与练习： 每个章节都配有精心设计的示例和练习题，帮助读者巩固所学知识，并能独立解决相关问题。 深入的理论探讨： 对于逻辑系统的完备性、可靠性、一致性等关键理论性质进行了深入的分析，帮助读者建立对形式化方法的深刻认识。 面向前沿研究： 涵盖了模型检查、自动推理等当前计算机科学领域的研究热点，为读者进一步深入学习和研究打下基础。 目标读者： 本书适合所有对形式化方法、计算理论、系统设计与验证感兴趣的读者。具体而言，包括： 计算机科学、软件工程、人工智能、形式化方法等专业的本科生和研究生。 从事软件开发、系统设计、硬件设计、形式化验证等工作的工程师和研究人员。 希望提升逻辑思维能力和问题解决能力的专业人士。 通过阅读本书，读者将能够掌握形式逻辑作为一种强大的工具，有效地对计算机系统进行建模、分析和验证，从而设计出更可靠、更健壮、更高效的计算解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我大开眼界！作为一名计算机科学的学生，我一直对那些抽象的数理逻辑概念感到有些畏惧，总觉得它们离实际的应用太远。但是，这本书的出现彻底改变了我的看法。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是用一种非常直观、非常贴近计算机科学实际需求的方式来讲解数理逻辑。从一开始，作者就花了大量的篇幅去解释为什么数理逻辑对于计算机科学如此重要，它如何支撑着我们今天所使用的所有软件和硬件。我记得有一段讲解命题逻辑的部分，它不仅仅是介绍了“与”、“或”、“非”这些基本连接词，而是通过一系列精心设计的例子，展示了如何用逻辑语句来描述和分析程序中的条件判断、循环结构，甚至是复杂的算法。特别是当作者引入了命题逻辑的真值表和推理规则时，我才真正体会到逻辑的严谨性和强大之处。书中的许多例子都非常贴合实际，比如如何用逻辑来验证一个数据库查询语句的正确性，或者如何用逻辑来描述一个并发程序的行为。这些例子让我感觉自己不再是孤立地学习一套形式化的语言，而是掌握了一门能够解决实际问题的强大工具。而且，这本书的排版和图示也非常出色，很多复杂的概念都通过清晰的图表来辅助理解，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。我之前在其他地方接触过数理逻辑，但总是感觉抓不住重点，理解起来很吃力。但这本书的逻辑清晰，层层递进，让我能够一步一步地建立起对数理逻辑的深刻认识。我特别欣赏作者在讲解过程中，始终不忘初心，将数理逻辑的理论与计算机科学的应用紧密联系起来，让学习过程充满了探索的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于描述逻辑（Description Logic）部分的讲解，给我留下了极其深刻的印象。它不仅仅是简单地介绍了描述逻辑的语法和语义，而是深入地探讨了描述逻辑在知识表示、语义网以及人工智能领域的广泛应用。作者用一些非常生动的例子，比如如何用描述逻辑来建模医学知识库，或者如何用它来表示和查询网络上的资源，让我切实体会到了描述逻辑的强大表达能力。我尤其对书中关于描述逻辑的推理算法的介绍感到兴奋，它解释了如何通过这些算法来检查知识库的一致性，以及如何进行概念间的推理。这对于我理解语义网技术和知识图谱的构建原理非常有帮助。我之前对知识表示和推理一直感到很困惑，总觉得缺乏一个清晰的理论框架。这本书则提供了一个非常好的切入点，让我能够理解描述逻辑如何作为一种强大的工具，来解决知识表示和推理中的实际问题。而且，作者在讲解过程中，还对比了描述逻辑与其他知识表示语言的优缺点，这让我对不同方法的适用场景有了更清晰的认识。我之前在一些人工智能的课程中接触过知识表示的概念，但总感觉不够系统。这本书则提供了一个非常完善的视角。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在讲解数理逻辑的代数结构方面做得极其出色，远超我的预期。通常，提到代数结构，很多人可能会想到一些纯粹的数学概念，但这本书巧妙地将其融入到计算机科学的语境中。它不仅仅是介绍了群、环、域这些基本概念，而是深入探讨了它们在计算机科学中的实际应用，比如在编码理论、密码学，甚至在抽象数据类型的表示中。我印象最深刻的是关于格（Lattice）的章节，作者用非常生动的例子来解释格的偏序关系和格运算，并将其与程序分析中的数据流分析、类型系统联系起来。他通过一个实际的程序分析场景，展示了如何利用格的性质来推断变量的可能取值范围，从而帮助检测程序中的潜在错误。这种将抽象代数概念具象化、应用化的处理方式，极大地降低了学习门槛，也让我看到了数理逻辑在理论计算机科学和软件工程中的强大威力。书中的数学证明部分，虽然严谨，但并不枯燥，作者总能在证明之后提供直观的解释和应用上的解读，让我理解“为什么”需要这样的证明，以及证明的结果能带来什么。我之前学习过一些关于抽象代数的课程，但总是感觉知识点零散，缺乏系统性。这本书则提供了一个统一的框架，将这些概念有机地串联起来，形成了一个强大的理论体系。而且，作者在讲解过程中，还穿插了一些历史背景和发展脉络的介绍，这让我在学习理论知识的同时，也能感受到这门学科的演进过程，以及它所经历的挑战和突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书在公理化方法上的讲解，简直是为计算机科学家量身定制的。它没有回避公理化的严谨性，但却以一种非常易于理解的方式，解释了公理化如何在计算机科学中发挥核心作用。作者从最基础的集合论公理讲起，然后逐步深入到更复杂的逻辑系统和数据结构的公理化定义。我最欣赏的是，他将公理化方法与软件开发的验证过程紧密联系起来。例如，在讲解类型系统的公理化时，他展示了如何利用公理来证明类型检查器的正确性，以及如何确保程序的类型安全。这对我理解形式化验证和软件可靠性有非常大的启发。我之前对“形式化方法”一直感到有些距离感，觉得它过于理论化。但这本书通过公理化方法这一具体途径，让我看到了形式化方法在实际软件工程中的巨大价值。而且，作者在讲解过程中，还穿插了一些著名的公理系统（如ZFC集合论）的介绍，这让我在学习具体应用的同时，也能对整个数学和逻辑的基础有所了解。我之前在学习一些离散数学的课程时，也接触过公理化的概念，但总感觉理解不够深入。这本书则提供了一个更全面的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书在模型论方面的讲解，可以说是我读过的同类书籍中最具启发性的。它并没有将模型论仅仅停留在形式化的定义和证明上，而是通过大量的例子，展示了如何利用模型论来理解和分析计算系统的行为。作者对于“模型”的概念的阐述非常到位，他解释了模型如何捕获系统的关键属性，以及如何通过对模型的分析来推断出原系统的性质。我特别喜欢关于一阶逻辑模型的部分，作者用一个简单的程序语言的语义作为例子，展示了如何构建一个该语言的模型，以及如何用模型来解释程序语句的含义。这对我理解程序的语义和形式化验证非常有帮助。书中的一些案例分析，比如如何用模型论来分析有限状态自动机的行为，或者如何用模型来表示和验证分布式系统的性质，都让我受益匪浅。我之前一直认为形式化验证是一个非常高深且难以入门的领域，但这本书通过清晰的模型论讲解，让我对其有了初步但深刻的认识。而且，作者在讲解模型论时，始终与计算模型（如图灵机、Lambda演算）相联系，这使得抽象的模型概念变得更加具体和可理解。我之前在一些论文中遇到过模型论的概念，但总是感觉理解不透彻。这本书则提供了一个完整的学习路径，从基础概念到高级应用，让我能够系统地掌握这一领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于证明论的讲解，可以说是我读过的中最具实践指导意义的。它不仅仅是介绍了命题逻辑和一阶逻辑的证明系统（如自然演绎），而是深入地探讨了证明论如何在计算机科学中应用于形式化方法、程序验证和逻辑编程。作者用非常清晰的步骤，展示了如何一步一步地构造一个逻辑证明，并解释了每个步骤背后的逻辑依据。我印象最深刻的是，书中关于“相继式演算”（Sequent Calculus）的讲解，它提供了一种非常系统和规则化的证明方法，这对于我理解和构造复杂的逻辑证明非常有帮助。而且，作者还将证明论与逻辑编程语言（如Prolog）联系起来，展示了逻辑推理如何直接转化为可执行的程序。这让我对逻辑编程的强大能力有了更深的认识。我之前接触过一些逻辑证明的例子，但总感觉不够系统。这本书则提供了一个完整的理论框架和大量的练习，让我能够逐步掌握证明论的技巧。而且，作者在讲解过程中，还穿插了一些历史背景和发展脉络的介绍，这让我在学习理论知识的同时，也能感受到这门学科的演进过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书在可计算性理论部分，给我带来了全新的视角。它不仅仅是介绍了图灵机和停机问题这些经典概念，而是深入探讨了可计算性理论在算法设计、计算复杂性以及形式化验证中的作用。作者用非常形象的比喻和例子，解释了“可计算”和“不可计算”的界限，以及我们为什么需要理解这种界限。我尤其喜欢书中关于“不可判定性”的讲解，它让我明白了有些问题是先天就无法用算法解决的，这对于合理地规划计算资源和避免无效的努力至关重要。书中的一些案例分析，比如如何用可计算性理论来分析某些程序的局限性，或者如何利用其原理来设计高效的算法，都让我大开眼界。我之前一直认为，只要是计算问题，就一定有办法用算法解决。这本书则颠覆了我的认知，让我明白了数学和逻辑的深刻限制。而且，作者在讲解可计算性理论时，还与计算模型（如Lambda演算）相联系，这使得抽象的可计算性概念变得更加具体和可理解。我之前在学习一些算法课程时，也接触过停机问题，但总感觉理解不够深入。这本书则提供了一个更全面的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于递归和归纳法的讲解，简直是把计算机科学中最核心的概念之一，给剖析得淋漓尽致。它不仅仅是介绍了数学上的递归和归纳原理，而是深入到计算机程序的设计和分析中。我印象最深刻的是，作者如何将递归的思想巧妙地应用到数据结构（如树、列表）的定义和操作上，以及如何利用归纳法来证明这些数据结构和算法的性质。书中有很多非常巧妙的例子，比如如何用递归来定义一个文件系统的遍历算法，或者如何用归纳法来证明一个快速排序算法的正确性。这让我对递归和归纳法有了更深刻的理解，并且能够将其灵活地应用到自己的编程实践中。我之前在学习数据结构和算法时，对递归和归纳法的理解总是有些模糊。这本书则提供了清晰的理论框架和大量的实例，让我能够真正掌握这一强大的工具。而且，作者在讲解归纳法时，还特别强调了“基础情况”和“归纳步骤”的重要性，这对于我避免常见的归纳证明错误非常有帮助。我之前在学习一些数学证明时，也接触过归纳法，但总感觉理解不够直观。这本书则提供了非常贴切的计算机科学应用。

评分☆☆☆☆☆

本书在模态逻辑部分的讲解，绝对是亮点中的亮点！它不仅仅是介绍了模态逻辑的基本语法和语义，而是深入地探讨了模态逻辑在计算机科学中的各种实际应用，比如在并发性、安全性、时态推理以及人工智能等领域。作者用一系列非常贴切的例子，展示了模态逻辑如何能够精确地描述和推理系统的动态行为和属性。我印象最深刻的是，书中关于“时态逻辑”（Temporal Logic）的讲解，它能够非常自然地表达程序的执行过程，以及关于“未来”、“过去”、“总是”、“有时”等概念。这对于我理解并发程序的行为分析和形式化验证非常有帮助。我之前一直认为，描述程序的动态行为是一件非常困难的事情。这本书通过模态逻辑，为我提供了一个非常强大的工具，让我能够清晰地表达和推理程序的动态特性。而且，作者在讲解不同类型的模态逻辑时，都给出了非常具体的计算机科学应用场景，这让我在学习理论知识的同时，也能感受到其强大的实际价值。我之前在学习一些程序分析的课程时，也接触过一些关于动态行为的描述，但总感觉不够系统。这本书则提供了一个完整的理论框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书在集合论的讲解上，可以说是我接触过的最扎实、最系统的。它并没有仅仅停留于对集合基本概念的介绍，而是深入到集合论的公理化体系，特别是ZFC（Zermelo-Fraenkel with Choice）公理系统。作者非常耐心地解释了ZFC公理的每一个组成部分，以及它们如何共同构建起整个数学的基础。我最欣赏的是，书中并没有将集合论视为一个纯粹的数学分支，而是强调了它在计算机科学中的重要性，比如在表示数据结构、定义领域以及形式化语义等方面。作者用一些非常具体的例子，比如如何用集合论来表示一个函数，或者如何用集合来描述一个关系，让我对集合论的应用有了更深的理解。我之前在学习一些离散数学课程时，也接触过集合论，但总感觉理解不够深入。这本书则提供了一个更完整的视角，让我能够理解集合论作为一种基础语言的重要性。而且，作者在讲解过程中，还穿插了一些关于集合论发展史的介绍，这让我在学习理论知识的同时，也能感受到这门学科的演进过程。

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面向一下子

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书不错，包装也很好～～～～

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好东西好东西好东西好东西

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内容结构合理，适合反复研究的教材

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评分☆☆☆☆☆

这本书本身是非常推荐的，但是寄来的这本，由于我对书的硬件要求较高，所以在看到书页颜色从头到尾不统一且中间有一小块略微突出的情况下，我只能打一般。

评分☆☆☆☆☆

还不错 ，建议先学一本中文关于数理逻辑的书 再学这本书会事半功倍 读完后再阅读英文文献不吃力