语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 萨德坎普 著，孙家骕 等 译

图书标签:

• 计算机科学
• 理论计算机科学
• 计算理论
• 形式语言与自动机
• 可计算性理论
• 复杂度理论
• 算法
• 图灵机
• 递归论
• 逻辑学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111226345

版次：3

商品编码：10297610

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2008-03-01

用纸：胶版纸

页数：392

正文语种：中文

编辑推荐

《语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版）》不仅介绍了计算机科学的基础，探讨了算法计算的能力和局限；而且还通过概念的严格表述，以及使用通俗的例子来解释定理，从而帮助学生提高数学论证能力。书中每章后面都有一些练习，通过这些练习使学生加深对本章内容的理解。

内容简介

《语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版）》是计算理论方面的优秀教材之一，包括上下文无关文法、上下文无关文法范式、有限自动机、正则语言的性质、下推自动机和上下文无关语言、图灵机、图灵可计算函数、乔姆斯基层次、判定问题与丘奇图灵机、不可判定性、Mu-递归函数、时间复杂性、库克定理、NP-完全问题、LL（k）文法以及LR（k）文法等问题。《语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版）》不仅介绍了计算机科学的基础，而且通过概念的严格表述，以及使用通俗的例子来阐释定理，从而帮助学生提高数学论证能力以及对计算理论知识的全面深入的理解。书中每章后面都有附有大量习题，通过完成这些习题，学生可以加深对本章内容的理解。
《语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版）》可以用作计算机科学、计算机工程及其相关专业的教材，也可以作为从事计算理论、形式语言以及计算机系统研发的研究人员和工程技术人员的参考书。
理论计算机科学是推动计算机技术和应用向前发展的巨大动力。形式语言、自动机、可计算性、计算复杂性和相关方面内容构成的计算理论，是理论计算机科学的基础内容之一。《语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版）》由美国莱特州立大学计算机科学及工程系的Thomas A.Sudkamp教授编写，是介绍这些内容的优秀教材。
全书不仅介绍了计算机科学的基础，探讨了算法计算的能力和局限；而且还通过概念的严格表述，以及使用通俗的例子来解释定理，从而帮助学生提高数学论证能力。书中每章后面都有一些练习，通过这些练习使学生加深对本章内容的理解。

作者简介

Thomas A．Sudkamp是美国莱特州立大学计算机科学及工程系的教授，他的研究领域
广泛，包括近似推理、人工智能、数理逻辑、建模软计算的应用、复杂问题领域的决策制定以及不确定、不精确信息和知识发掘的机器学习。Sudkamp教授目前还担任IEEE Transactions on System，Man，and Cybemetics和IEEE Transactions on Fuzzy Systems的副编辑，International Journal of Approximate Reasonin9和Fuzzy Sets and Systems的领域编辑。他也曾经担任过北美模糊信息处理协会NAFIPS)的主席以及国际模糊系统联盟（IFSA）的副主席。

内页插图

目录

出版者的话
专家指导委员会
译者序
前言
绪论
第一部分 基础
第1章 数学预备知识
1.1　集合论
1.2　笛卡儿积、关系和函数
1.3　等价关系
1.4　可数集合和不可数集合
1.5　对角化和自反
1.6　递归定义
1.7　数学归纳
1.8　有向图
1.9　练习
参考文献注释

第2章 语言
2.1　字符串和语言
2.2　语言的有穷规格说明
2.3　正则集合和表达式
2.4　正则表达式和文本搜索
2.5　练习
参考文献注释

第二部分 文法、自动机和语言
第3章 上下文无关文法
3.1　上下文无关文法和语言
3.2　文法和语言的例子
3.3　正则文法
3.4　验证文法
3.5　最左推导和二义性
3.6　上下文无关文法和编程语言定义
3.7　练习
参考文献注释

第4章 上下文无关文法范式
4.1　文法转换
4.2　消去入规则
4.3　去掉链规则
4.4　无用符
4.5　乔姆斯基范式
4.6　CYK算法
4.7　去掉直接左递归
4.8　格立巴赫范式
4.9　练习
参考文献注释

第5章 有限自动机
5.1 一个有限状态自动机
5.2 确定型有限自动机
5.3 状态图和例子
5.4 非确定型有限自动机
5.5 转换
5.6 去掉非确定性
5.7 DFA的最小化
5.8 练习
参考文献注释

第6章 正则语言的性质
6.1 有限状态机接收正则语言
6.2 表达式图
6.3 正则文法和有限自动机
6.4 正则语言的封闭性质
6.5 非正则语言
6.6 规则语言的泵引理
6.7 Myhill-Nerode定理
6.8 练习
参考文献注释

第7章 下推自动机和上下文无关语言
7.1 下推自动机
7.2 PDA的变种
7.3 上下文无关语言的接收
7.4 上下文无关语言的泵引理
7.5 上下文无关语言的封闭性
7.6　练习
参考文献注释

第三部分 可计算性
第8章 图灵机
8.1　标准图灵机
8.2　作为语言接收器的图灵机
8.3　可供选择接收标准
8.4　多道图灵机
8.5　双向图灵机
8.6　多带图灵机
8.7　非确定型图灵机
8.8　用来枚举语言的图灵机
8.9　练习
参考文献注释

第9章 图灵可计算函数
9.1　函数的计算
9.2　数值计算
9.3　图灵机的顺序操作
9.4　函数的合成
9.5　不可计算函数
9.6　关于编程语言
9.7　练习
参考文献注释

第10章 乔姆斯基层次
10.1　无限制文法
10.2　上下文有关文法
10.3　线性有界自动机
10.4　乔姆斯基层次
10.5　练习
参考文献注释

第11章 判定问题与丘奇-图灵论题
11.1　判定问题的描述
11.2　判定问题和递归语言
11.3　问题归约
11.4　丘奇-图灵论题
11.5　通用机
11.6　练习
参考文献注释

第12章 不可判定性
12.1　图灵机的停机问题
12.2　问题归约和不可判定性
12.3　其他的停机问题
12.4　莱斯定理
12.5　不可解决的词问题
12.6　波斯特对应问题
12.7　上下文无关文法中的不可判定问题
12.8　练习
参考文献注释

第13章 Mu-递归函数
13.1　原始递归函数
13.2　一些原始递归函数
13.3　有界操作符
13.4　除法函数
13.5　歌德尔数字和串值递归
13.6　可计算部分函数
13.7 图灵可计算函数和Mu-递归函数
13.8　修订的丘奇-图灵论题
13.9　练习
参考文献注释

第四部分　计算复杂性
第14章 时间复杂性
14.1　复杂性度量
14.2　增长的速度
14.3　图灵机的时问复杂性
14.4　复杂性和图灵机的变种
14.5　线性加速
14.6　语言时间复杂性的属性
14.7　计算机计算的模拟
14.8　练习
参考文献注释

第15章 P、NP和库克定理
15.1 非确定型图灵机的时间复杂性
15.2　P类和NP类
15.3　问题表示和复杂性
15.4　判定问题和复杂性类
15.5　哈密尔顿回路问题
15.6　多项式时间归约
15.7 P=NP？
15.8 可满足性问题
15.9 复杂类的关系
15.10　练习
参考文献注释

第16章 NP-完全问题
16.1　归约和NP-完全问题
16.2　三元可满足性问题
16.3　三元可满足性的归约
16.4　归约和子问题
16.5　最优化问题
16.6　近似算法
16.7　近似方案
16.8　练习
参考文献注释

第17章 其他复杂性类
17.1 派生的复杂性类
17.2 空间复杂性
17.3 空间复杂性和时间复杂性的关系
17.4 P-空间，NP-空间和萨维奇定理
17.5 P-空间完全性
17.6 一个难解问题
17.7 练习
参考文献注释

第五部分　确定型语法分析
第18章　语法分析引论
18.1 文法图
18.2　自顶向下语法分析
18.3　归约和自底向上语法分析
18.4　自底向上语法分析器
18.5　语法分析和编译
18.6　练习
参考文献注释

第19章　LL（k）文法
19.1 上下文无关文法中的预读
19.2 FIRST集合、FOLLOW集合和预读集合
19.3 强LL（k）语法
19.4 FIRSTk集合的构造
19.5 FOLLOWk集合的构造
19.6 强LL（1）文法
19.7 强LL（k）分析器
19.8 LL（k）文法
19.9 练习
参考文献注释

第20章 LR（k）文法
20.1 LR（0）上下文
20.2 LR（0）分析器
20.3 LR（0）机
20.4 被LR（0）机接收
20.5 LR（1）文法
20.6 练习
参考文献注释
附录Ⅰ 标记索引
附录Ⅱ 希腊字母表
附录Ⅲ ASC Ⅱ字符集
附录Ⅲ Java的BNF范式定义
参考文献
索引

精彩书摘

第1章 数学预备知识
集合论和离散数学为形式语言理论、可计算性理论和计算复杂性分析提供了数学基础。我们首先回顾集合论的表示和基本操作。集合的基数度量集合的大小，并提供无穷集合大小的准确定义。德国数学家George Cantor深入研究集合的属性后得出一条有趣的结论，就是存在不同大小的无穷集。尽管Cantor的工作仅仅表明存在一个完整的无穷集合规模层次，但是这已经足够支持我们把无穷集合分成两类的目的了。这两类分别是可数的和不可数的。如果集合的元素数目与自然数一样多，那么这个集合是可数的无穷集。如果元素数目比自然数多，就是不可数无穷集。 ．
在本章中，我们将使用对角化论证(diagonalization argument)结构来证明定义在自然数集合上的函数集合是不可数无穷集。我们在有效过程(effective procedure)和可计算函数(computable func—tion)的意义上达成共识后(这也是本书第三部分的主要目的)，将能够确定可以用算法计算的函数集合的大小。通过比较这两个集合的大小，就可以证明存在这样的函数，它们的值不能使用任何算法过程计算得到。
一个集合可能由任意一组对象组成，我们对那些机械化生成元素的集合感兴趣。然后，我们介绍可以产生集合元素的递归定义；接着构造递归生成的集合与数学归纳法之间的关系。归纳已经被证明能够为递归产生的无穷集合中的元素性质提供一个通用的证明技巧。
在本章的最后，我们将复习有向图和树等知识，这是贯穿本书的两种结构，并以图形方式的解释了形式语言理论和计算理论的概念。 ……

前言/序言

《算法的边界：计算的哲学思考》 在这本深入探讨计算本质的著作中，我们将一起踏上一段探索算法、智能与现实之间深刻联系的旅程。这不是一本关于具体编程语言或数据结构的教程，而是一次对计算的哲学基础、理论极限以及其对人类认知和未来社会影响的全面审视。 第一部分：计算的基石——形式与逻辑 我们将从计算的逻辑根源出发，追溯形式化方法的演进。哥德尔不完备定理如何揭示了任何强大形式系统的内在局限？图灵机的抽象模型，作为计算能力的终极衡量标准，又如何定义了“可计算”的边界？我们将深入理解这些理论如何构筑了现代计算机科学的基石，并探讨它们在理解和解决复杂问题时所扮演的角色。 形式逻辑的遗产： 从亚里士多德的推理，到布尔的逻辑代数，再到弗雷格和罗素的数理逻辑，逻辑作为思考的工具，如何一步步被形式化，并最终成为计算的语言？我们将探讨蕴含式、推理规则以及证明的本质，理解形式化推理如何为机器的“思考”奠定基础。 图灵的远见： 阿兰·图灵提出的通用图灵机，不仅是理论上的里程碑，更是对计算普适性的深刻洞察。它如何证明了所有“可计算”的问题都可以被同一类机器解决？我们将分析图灵机的构成要素（纸带、读写头、状态），理解其模型如何超越了具体的物理实现，成为抽象计算的通用模型。 计算的极限： 停机问题——这个看似简单的问题，却揭示了图灵机无法解决的根本限制。为什么我们无法编写一个程序来判断所有程序是否会停止？我们将探讨可判定性与不可判定性的概念，理解计算理论中存在的不可逾越的障碍，以及它对我们能否彻底自动化所有问题的思考所带来的启示。 不可判定性的哲学意义： 哥德尔的不完备定理，在数学领域揭示了系统内部的真理无法完全被证明，而在计算领域，不可判定性则预示着某些问题的内在复杂性。我们将思考这些“不可能”的问题，以及它们如何迫使我们重新审视人类智力的独特性和创造力的价值。 第二部分：智能的涌现——从模拟到理解 本部分将聚焦于人工智能的理论发展，探讨机器是否能够真正“智能”，以及智能的本质是什么。从早期的符号主义到连接主义，再到如今深度学习的浪潮，我们将分析不同AI方法的哲学假设，并思考智能涌现的条件。 符号主义的雄心： 早期的AI研究者试图通过符号操作来模拟人类的思维过程。逻辑推理、知识表示、专家系统——这些方法如何试图将常识和推理能力赋予机器？我们将剖析符号主义的优势与局限，理解为何“理解”与“符号操纵”之间存在着难以跨越的鸿沟。 连接主义的回归： 神经网络的兴起，以其模仿生物神经元连接的方式，为AI研究带来了新的视角。感知机、反向传播算法，以及更复杂的深度学习模型，如何通过学习海量数据来识别模式？我们将探讨连接主义的强大之处，以及它在感知、识别等任务上的突破，并思考这种“学习”是否等同于“理解”。 图灵测试的局限： 艾伦·图灵提出的图灵测试，以其行为主义的视角，为判断机器智能提供了一个操作性的标准。然而，这个测试是否足以衡量真正的智能？我们将讨论图灵测试的哲学争议，以及它未能触及的意识、主观体验等深层问题。 Searle的中文房间： 约翰·塞尔的“中文房间”思想实验，是对强人工智能论的有力挑战。机器仅仅通过操纵符号是否就能拥有真正的理解能力？我们将深入分析这个实验的论证过程，探讨符号处理与语义理解之间的关键区别，以及它对我们理解心智与计算关系的深远影响。 涌现式智能的奥秘： 随着复杂系统的研究深入，我们发现智能可能并非源于单一的计算单元，而是从大量简单单元的相互作用中“涌现”出来。我们将探讨复杂性科学的观点，以及智能是否可以被视为一种宏观属性，而非微观计算的直接结果。 第三部分：计算的伦理与未来 计算技术以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。本部分将探讨计算发展带来的伦理挑战，以及我们如何应对这些挑战，塑造一个负责任的计算未来。 算法的偏见与公平： 机器学习模型在训练数据中可能蕴含的社会偏见，如何在算法决策中被放大，导致不公平的结果？我们将分析算法偏见的来源，讨论如何识别和减轻这些偏见，以及如何在技术发展中维护社会公正。 隐私的边界： 大数据时代，个人信息的收集与分析达到了前所未有的规模。计算技术如何侵蚀我们的隐私？我们如何在全球化的信息流动中保护个人数据的安全与尊严？我们将探讨差分隐私、同态加密等技术手段，以及法律与伦理规范在其中的作用。 自动化与就业： 随着AI和机器人技术的不断进步，自动化对传统就业岗位的影响日益显著。我们将思考自动化带来的社会结构性变化，以及如何通过教育、再培训和新的经济模式来应对挑战。 自主系统的责任： 自动驾驶汽车、自主武器等自主系统的出现，引发了关于责任归属的难题。当机器做出错误的决策，谁应该为此负责？我们将探讨责任分担的法律与伦理困境，以及如何设计能够被追溯和问责的自主系统。 人机共生的愿景： 相较于“机器取代人”的悲观预测，我们也可以设想一个人机协作、优势互补的未来。计算技术如何增强人类的能力，而非取代人类的价值？我们将探索人类与智能系统协同工作的可能性，以及如何构建一个更加丰富和充满创造力的未来。 对计算的终极反思： 计算究竟是什么？它只是工具，还是正在重塑我们的认知和存在本身？我们将引导读者超越技术的细节，进行一场关于计算对人类文明意义的深刻反思，并鼓励在未来的发展中，始终保持对技术背后的价值与原则的警惕与探索。 《算法的边界：计算的哲学思考》旨在激发读者对计算的更深层次的思考。我们希望通过这本书，您能够以一种全新的视角来理解我们周围日益复杂的计算世界，并为塑造一个更加明智、公平和富有价值的计算未来贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下，在书店里翻到了这本《语言与机器》。当时我就被它“计算机科学理论的导论”这个副标题所吸引，这正是我一直在寻找的。我曾尝试阅读过一些关于算法和数据结构的教材，虽然学到了一些实用技巧，但总感觉缺乏一种更宏观的视角，对计算机科学的底层逻辑了解不够透彻。这本书的简介中提到，它将从理论的视角出发，探讨计算的本质，这让我眼前一亮。我渴望理解那些抽象的概念是如何支撑起我们日常使用的各种软件和系统的。特别是关于“可计算性”和“复杂度”的部分，我非常好奇它们是如何界定计算的边界，以及如何衡量一个问题的求解难度。我希望这本书能够帮助我建立起一种更深刻的理解，不再仅仅是停留在“怎么做”，而是能够更深入地思考“为什么这么做”。我期待它能像一位循循善诱的老师，用严谨的逻辑和清晰的语言，带领我一步步揭开计算机科学理论的神秘面纱，让我真正领略到其中的智慧与魅力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《语言与机器》的时候，我最直观的感受是它内容上的“厚重感”。从目录来看，这本书似乎涵盖了计算机科学中非常核心且具有历史意义的理论。我之前在学习某些计算机课程时，偶尔会接触到一些理论性的概念，比如图灵机、NP完全性等等，但总觉得碎片化，缺乏一个系统性的框架来将它们串联起来。这本书的出现，恰好填补了我的这一需求。我希望它能够从最基础的概念讲起，比如“什么是语言”，它在计算机科学中有怎样的定义和作用，然后逐步引申到“什么是机器”，以及两者之间是如何相互作用的。我非常期待书中关于“可计算性”的论述，这对我理解哪些问题是计算机可以解决，哪些是无法解决至关重要。同时，我也希望它能对“计算复杂度”进行深入的探讨，让我明白为什么有些问题解决起来如此困难，以及我们该如何衡量和应对这种困难。我预感这本书将会是一次对计算机科学底层逻辑的深刻探索，是一次对思维方式的系统性重塑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我。简洁而富有深意的图案，仿佛在诉说着语言的抽象与机器的逻辑之间的神秘联系。我一直对计算机科学的理论基础很感兴趣，但市面上很多入门书籍要么过于枯燥，要么过于浅显。读了这本书的目录，我便被深深吸引住了。它涵盖了从形式语言、自动机理论到可计算性理论、复杂性理论等一系列核心概念，并且还提到了计算模型、算法分析等与实际应用紧密相关的内容。我尤其期待书中关于“语言”和“机器”之间关系的论述，这对我理解编程语言的本质以及计算机如何理解和执行指令至关重要。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，循序渐进地引导我进入这个引人入胜的领域，让我不仅知其然，更能知其所以然。读完这本书，我希望能够对计算机科学的理论框架有一个扎实的认识，为我未来更深入的学习和研究打下坚实的基础。同时，我也希望书中能够提供一些经典的案例分析，让我能够更好地将理论知识与实际问题联系起来，从而激发我更多的思考和探索。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机科学的“灵魂”部分感到好奇，而《语言与机器：计算机科学理论的导论》这本书，从名字上就给我一种探寻事物本质的期待。我并非科班出身，但出于对技术的热爱，我总想深入了解那些支撑起我们日常所用软件和服务的底层逻辑。市面上关于计算机科学的入门书籍，往往侧重于实际操作，而这本书的“理论导论”定位，正是我所需要的。我希望它能以一种清晰、有条理的方式，将语言的抽象概念与机器的实际运作联系起来，让我明白编程语言的“语法”和“语义”背后有着怎样的深刻含义，以及计算机是如何一步步地“理解”并执行这些指令的。我尤其期待书中对“计算模型”的介绍，这对我理解不同计算能力的理论界限非常有帮助。同时，我也希望这本书能培养我一种更加严谨和抽象的思维能力，让我能够更好地去分析和解决那些更具挑战性的计算问题，而不仅仅是停留在表面的技巧层面。读完这本书，我希望能为自己的计算机科学知识体系，打下更加坚实和有深度的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我理解计算机科学的“why”的书，而《语言与机器：计算机科学理论的导论（原书第3版）》似乎正是这样一本。市面上关于编程的书籍很多，但大多聚焦于具体的语言和框架，很少能触及到计算机科学最根本的理论基石。我希望通过阅读这本书，能够对“计算”这个概念有更深刻的理解。它不仅仅是执行一系列指令，而是背后有一套严谨的数学和逻辑体系支撑。我尤其对书中提到的“形式语言”和“自动机”理论感到好奇。它们是如何描述和约束语言的结构？又是如何模拟计算过程的？我期待这本书能够用生动形象的例子，将这些抽象的概念变得具体可感，让我能够真正理解计算机是如何“思考”的。同时，我也希望它能帮助我建立起一种严谨的科学思维，培养我分析问题、解决问题的能力，而不仅仅是掌握一些编程技巧。这本书对我来说，更像是一次理论上的“深度游”，让我能够从一个更广阔的视角来审视计算机科学这个迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，对计算机的知识只是了解不够的。

评分☆☆☆☆☆

美中不足就是下大雨，有点湿了

评分☆☆☆☆☆

十分正统，思想严谨，脉络清晰的书

评分☆☆☆☆☆

价格便宜，送货快，很好

评分☆☆☆☆☆

非常好很喜欢非常好很喜欢

评分☆☆☆☆☆

书籍还不错，暂时没有发现缺点

评分☆☆☆☆☆

不错，挺好的

评分☆☆☆☆☆

很经典的书，还没看，先收藏了

评分☆☆☆☆☆

领导要求购买，不知道写得怎样