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  • 從計算理論到大數據圖靈機
  • 點閱:1
  • 作者: 朱定局著
  • 出版社:高等教育出版社
  • 出版年:2019[民108]
  • 集叢名:大數據科學叢書
  • ISBN:9787040513059
  • 格式:JPG
  • 附註:簡體字版 "十三五”國家重點圖書 附錄: 1, 辯證發展科研創新法--2, 習題--3, 模擬題庫
租期14天 今日租書可閱讀至2021-12-17

本書是“十三五”國家重點圖書“大資料科學”叢書著作。
 
本書運用辯證發展科研創新法,通過對話、分析、遊戲原創性地闡述和研究計算理論和大資料圖靈機。全書共7章,主要內容包括:計算模型、可計算性、計算複雜性、圖靈機的大資料應用和大資料圖靈機等。
 
本書內容深入淺出、通俗易懂,是一本對話式的著作,並將遊戲穿插其中,妙趣橫生,適合高等院校“計算理論”課程教學使用,也可作為研究院所的科研參考用書。

 
“大資料科學”叢書涉及大資料理論、技術、產業和管理的方方面面,旨在幫助相關領域的學者,特別是產業界瞭解世界大資料研究和應用的前沿,也可以作為教學之用。

  • 第 1 章 计算理论概述(第1頁)
    • 1.1 什么是计算理论(第1頁)
    • 1.2 计算理论研究什么(第3頁)
    • 1.3 为什么需要计算理论(第4頁)
    • 1.4 怎么学习计算理论(第5頁)
  • 第 2 章 计算模型(第7頁)
    • 2.1 图灵是谁(第7頁)
    • 2.2 中国的“图灵”(第8頁)
    • 2.3 从算盘中抽象图灵机(第11頁)
    • 2.4 形式化地表示图灵机(第13頁)
    • 2.5 图灵机的运行(第18頁)
    • 2.6 图灵机的格局(第20頁)
    • 2.7 图灵机定义与每一次计算之间的关系(第23頁)
    • 2.8 设计图灵机实体(第25頁)
    • 2.9 怎样解决图灵机运行结果的错误(第31頁)
    • 2.10 图灵机如何支持各种程序的运行(第37頁)
    • 2.11 通用图灵机和专用图灵机的实现(第40頁)
    • 2.12 图灵机与图灵机实现之间的对应关系(第42頁)
    • 2.13 图灵机的运行(第46頁)
  • 第 3 章 可计算性与计算复杂性概述(第49頁)
    • 3.1 不同图灵机实现的计算能力有没有差异(第49頁)
    • 3.2 如何衡量计算能力(第51頁)
    • 3.3 为什么所有计算机的计算能力与图灵机相同(第52頁)
  • 第 4 章 可计算性(第61頁)
    • 4.1 图灵机是否会不停机(第61頁)
    • 4.2 停机问题的解决(第62頁)
    • 4.3 什么是可计算性(第66頁)
    • 4.4 判定问题与计算问题的关系(第70頁)
    • 4.5 一个问题是否可判定的证明(第71頁)
    • 4.6 与停机问题等价的问题(第74頁)
    • 4.7 可判定、半可判定、不可判定之间的关系(第80頁)
    • 4.8 可判定、不可判定是否对应可计算、不可计算(第84頁)
    • 4.9 可计算理论的意义(第85頁)
  • 第 5 章 计算复杂性(第86頁)
    • 5.1 什么是计算复杂性(第86頁)
    • 5.2 为什么判定性问题的算法复杂性对计算性问题同样适用(第87頁)
    • 5.3 如何衡量复杂程度(第89頁)
    • 5.4 非确定型图灵机和确定型图灵机的区别(第91頁)
    • 5.5 在多项式时间内猜出 NP 问题的解(第92頁)
    • 5.6 如何不猜解求解 NP 问题(第94頁)
    • 5.7 非确定型图灵机与确定型图灵机是否等价(第95頁)
    • 5.8 P 问题和 NP 问题的关系(第97頁)
    • 5.9 P 问题和 NP 问题对应的计算性问题(第98頁)
    • 5.10 把可计算问题划分成 P、指数型、NP、NPC、NPH 问题(第99頁)
    • 5.11 证明一个问题是 NPC 问题(第100頁)
    • 5.12 定量地表示算法的时间复杂度(第103頁)
    • 5.13 常见的算法时间复杂度(第104頁)
    • 5.14 非多项式时间复杂度与多项式时间复杂度(第110頁)
    • 5.15 多项式、非多项式时间复杂度与 P、NP 问题的关系(第111頁)
    • 5.16 不同时间复杂度的比较(第112頁)
    • 5.17 复杂度的形式化表示(第113頁)
    • 5.18 算法复杂度的本质(第114頁)
    • 5.19 时间复杂度和空间复杂度(第116頁)
    • 5.20 关系复杂度(第116頁)
    • 5.21 复杂算法的分解(第117頁)
    • 5.22 确定问题的规模 n(第119頁)
    • 5.23 在规模相等的情况下的非多项式时间和多项式时间(第119頁)
    • 5.24 降低算法的复杂度(第120頁)
    • 5.25 问题复杂度和算法复杂度的区分(第122頁)
  • 第 6 章 图灵机的大数据应用(第124頁)
    • 6.1 大数据的特性(第124頁)
    • 6.2 大数据应用对图灵机的需求(第127頁)
    • 6.3 大数据应用图灵机(第129頁)
    • 6.4 跳板大数据应用图灵机(第130頁)
    • 6.5 耦合大数据应用图灵机(第134頁)
    • 6.6 先验大数据应用图灵机(第139頁)
    • 6.7 自适应大数据应用图灵机(第151頁)
    • 6.8 增量大数据应用图灵机(第154頁)
    • 6.9 自动大数据应用图灵机(第158頁)
    • 6.10 分治大数据应用图灵机(第165頁)
    • 6.11 冗余大数据应用图灵机(第168頁)
  • 第 7 章 大数据图灵机(第173頁)
    • 7.1 大数据图灵机的基本模型(第173頁)
    • 7.2 大数据图灵机的可计算性(第180頁)
    • 7.3 大数据的计算复杂度、存储复杂度和数据复杂度(第182頁)
    • 7.4 数据计算复杂度的大 O 表示法(第188頁)
  • 附录 1 辩证发展科研创新法(第191頁)
  • 附录 2 习题(第197頁)
  • 附录 3 模拟题库(第203頁)
  • 参考文献(第216頁)
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