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出版者:河南人民出版社

作者:张保法

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-09-01

价格:19.0

装帧:

isbn号码:9787215032248

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 数学
• 基础
• 高等教育
• 教材
• 微积分
• 线性代数
• 优化
• 模型
• 分析
• 经济建模

探索数字世界的基石：一本关于计算机科学与信息技术的导论 本书面向所有对计算机科学、信息技术以及数字世界运作原理抱有浓厚兴趣的读者，无论您是初次接触该领域的学生，还是希望系统梳理知识结构的专业人士。它旨在提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，剖析驱动现代科技进步的核心概念、理论框架与实际应用。 --- 第一部分：计算的本质与逻辑的根基 本部分聚焦于计算机科学的哲学基础和数学逻辑，为理解后续复杂的计算模型打下坚实的基础。 第一章：信息论与数字表示 本章从信息的基本属性出发，探讨如何量化信息。我们将深入研究香农的信息论，解析信息熵的概念及其在数据压缩和通信中的核心作用。随后，详细阐述数字世界的语言——二进制系统，探究不同进制之间的转换原理，并讨论如何在计算机内部高效地表示文本、图像、声音等复杂数据类型。特别关注定点数和浮点数的表示标准（如IEEE 754），以及它们在精度和范围上的权衡。 第二章：布尔代数与逻辑电路设计 逻辑是计算的骨架。本章系统介绍乔治·布尔创立的代数系统，阐释析取（OR）、合取（AND）、否定（NOT）等基本逻辑运算。我们将通过真值表、逻辑表达式和卡诺图（Karnaugh Maps）等工具，学习如何简化复杂的逻辑函数，这是高效硬件设计的关键步骤。随后，章节会过渡到实际的逻辑门电路，介绍组合逻辑电路（如编码器、译码器、多路复用器）和时序逻辑电路（如触发器、寄存器、计数器）的设计与工作原理，揭示计算操作如何在物理层面上被实现。 第三章：算法思维与计算复杂性导论 算法是解决问题的步骤序列。本章强调“算法思维”的培养，即如何将现实问题抽象为可执行的计算流程。我们将介绍经典的算法设计范式，例如分治法、贪心算法和动态规划法的基本思想。重点是算法的性能分析，通过大O表示法（Big O Notation）来衡量时间复杂度和空间复杂度。本节还将初步引入P类问题和NP类问题的概念，探讨可计算性理论的边界，让读者理解并非所有问题都存在高效的计算解决方案。 --- 第二部分：计算机体系结构与系统软件 本部分将读者带入计算机系统的内部，解析硬件如何协同工作，以及软件如何指挥这些硬件资源。 第四章：处理器与指令集架构（ISA） 本章剖析中央处理器（CPU）的核心结构。从冯·诺依曼体系结构的基本概念出发，我们将深入研究指令的获取、译码和执行过程。详细讨论RISC（精简指令集计算机）和CISC（复杂指令集计算机）的设计哲学及其权衡。通过对寄存器、算术逻辑单元（ALU）和控制单元的解析，读者将清晰地理解一个简单的加法操作是如何在微观层面完成的。此外，还将介绍指令流水线技术对提升CPU性能的关键作用。 第五章：存储器层次结构与组织 高效的内存访问是现代计算性能的瓶颈之一。本章全面阐述存储器层次结构——从速度极快但容量小的寄存器，到高速缓存（Cache）、主内存（RAM），再到慢速但大容量的辅助存储（如SSD和HDD）。重点分析高速缓存的工作原理，包括映射策略（直接映射、组相联、全相联）、写回/写穿策略，以及缓存一致性问题，这是理解内存访问延迟的基石。 第六章：操作系统：资源管理者与抽象层 操作系统是连接硬件与应用程序的桥梁。本章深入探讨操作系统的核心功能：进程管理（进程与线程的概念、上下文切换）、内存管理（分页、分段、虚拟内存的实现机制），以及文件系统（文件组织、权限控制、I/O管理）。我们将探讨不同调度算法（如FCFS、优先级调度、轮转法）在实际系统中的应用，以及死锁的检测与预防机制。 --- 第三部分：数据组织与管理 数据是数字世界的燃料，有效组织和管理数据是构建可靠应用的前提。 第七章：数据结构精要 本章系统介绍用于组织数据的核心抽象数据类型（ADT）。从基础的数组和链表开始，深入探讨栈（Stack）和队列（Queue）的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）特性及其应用。随后，重点分析树结构（如二叉搜索树、平衡树AVL/红黑树）和图结构（Graph），包括图的遍历算法（DFS和BFS）以及最短路径算法（如Dijkstra算法）。本章强调在不同场景下选择最优数据结构的判断依据。 第八章：数据库系统基础与关系代数 现代应用离不开持久化数据存储。本章介绍数据库管理系统（DBMS）的基本概念，区分层次模型、网格模型和关系模型。核心内容聚焦于关系数据库，详细讲解关系代数（Selection, Projection, Join等操作）及其在SQL查询优化中的理论基础。此外，还将讨论数据完整性（实体完整性、参照完整性）和数据库事务的ACID特性。 --- 第四部分：网络通信与分布式计算 本部分将视野扩展到全球范围内的互联互通，探究数据如何在网络中高效、安全地传输。 第九章：计算机网络协议栈 本章以TCP/IP五层或七层模型为框架，系统梳理网络通信的层次化结构。详细解析每一层的功能：物理层和数据链路层的介质访问控制，网络层的IP寻址与路由选择（子网划分），以及传输层的TCP（可靠性保证、拥塞控制）和UDP（无连接特性）。重点分析三次握手和四次挥手的过程，揭示网络连接建立与断开的内在机制。 第十章：互联网服务与安全基础 在理解了网络通信原理后，本章探讨构建现代互联网应用的基础服务。介绍DNS的工作机制，HTTP协议的请求-响应模式，以及Web服务器的工作流程。安全方面，本章引入基础的密码学概念，包括对称加密（如AES）和非对称加密（如RSA），解释公钥基础设施（PKI）和数字证书在保证网络通信机密性与认证中的作用。 --- 总结： 本书并非专注于某一特定编程语言的语法教学，而是致力于构建一个坚实的概念框架。它要求读者以严谨的逻辑思维去审视计算世界的每一个层面，从最底层的二进制逻辑，到宏观的全球网络架构，确保读者不仅“会用”工具，更能“理解”工具背后的科学原理。通过对这些基础知识的掌握，您将具备深入学习人工智能、大数据、云计算等前沿技术所需的坚实理论支撑。

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这本《经济数学基础》的书名实在是太具有迷惑性了，我本来是想找一本能帮助我深入理解经济学模型中那些精妙的数学推导，比如如何用微积分来优化成本函数，或者如何利用线性代数来处理投入产出分析的，结果翻开这本书才发现，它完全不是我所期待的那种“基础”。这本书的内容更像是为那些刚刚接触经济学，甚至对数学本身也只有初级了解的读者准备的“入门指南”，而且这个“入门”的程度，实在是低得让人有些心惊。比如，讲到导数的时候，它用了大篇幅去解释“变化率”这个概念，配图也都是一些非常直观的坡度变化，这种讲解方式对于一个已经掌握了微积分基础的人来说，简直是浪费时间。我真正需要的，是关于高阶导数在经济学中如何解释边际效用递减，或者偏微分方程在动态经济模型中的具体应用，而不是花时间去辨认一个函数图像的斜率。整本书的叙事风格非常温和，几乎没有任何挑战性，读起来像是在阅读一本高中数学教材的“经济学应用篇”，实在不适合需要快速提升自身量化分析能力的职场人士或者研究生。它给我的感觉是，作者似乎过于谨慎了，生怕读者跟不上，结果反而牺牲了内容的深度和广度，最终导致这本书对于有一定数学基础的读者来说，价值几乎为零。

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这本书的习题设计，更是让人大失所望，它们与书本内容的关联性显得极其薄弱且套路化。通常一本好的数学教材，习题部分应该是对所学知识点的深度应用和延伸，能够促使读者思考如何将理论迁移到新的情境中。然而，《经济数学基础》的练习题，大多数都是直接重复书本例题的变体，仅仅是替换了数字或者换了个变量名称。比如，如果书里有一个求利润最大化的例子，习题里就只是要求你求一个成本函数稍微复杂一点的利润最大化问题，本质上没有增加任何思维上的难度或创新性。我尝试寻找一些需要结合两个或三个不同章节知识点才能解决的综合性问题，但最终一无所获。这导致我的学习过程变成了一种机械的、重复性的计算练习，而不是对经济学数学框架的内化和掌握。缺乏那些需要“创造性应用”的难题，使得这本书的“练习价值”非常有限，读完感觉像是做了一套非常简单的模拟测试卷，对真正的考试——也就是实际的经济分析——毫无帮助。

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我不得不说，这本书的排版和插图设计，真是一场视觉上的灾难。我买的是最新版，期待的是现代、清晰的图表来辅助理解那些抽象的经济学概念，比如在博弈论的章节中，我期望看到清晰的纳什均衡点的图形化表示，或者至少是简洁的矩阵展示。然而，这本书里的图表，怎么说呢，简直像是从上个世纪的教材里直接“复印”过来的。线条粗糙，颜色单一到只有黑白灰三种，连坐标轴的标注都显得拥挤不堪，让人看了半天都无法迅速捕捉到关键信息。例如，在介绍“边际成本曲线”时，那条曲线画得歪歪扭扭，完全没有数学上的精确感，更像是随手用尺子比着画出来的草图。更让我感到恼火的是，很多重要的数学公式，比如拉格朗日乘数法在消费者选择问题中的应用，它直接把公式堆在那里，没有任何步骤的拆解和推导过程，仿佛读者应该心领神会一般。这种“知其然而不知所以然”的呈现方式，让学习过程变得极其受挫。我需要的是那种能够引导我逐步理解公式背后逻辑的视觉辅助，而不是这些看起来毫无生气的、令人昏昏欲睡的黑白图像。

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这本书的“理论深度”简直像是一片浅水滩，稍微深入一点点，脚底下的沙子就暴露无遗了。我原本希望它能涵盖一些当下经济学研究中常用到的工具，比如随机过程在金融时间序列分析中的应用，或者是优化理论中更复杂的约束条件处理方法。但这本书的内容，似乎停留在上世纪七八十年代的经典框架里，对于现代计量经济学和宏观模型的最新发展几乎是只字未提。它花了很多篇幅讲解一些基础的集合论概念，比如“可数无限集”，这对于一个希望理解如何构建复杂异质性代理人模型的学者来说，无疑是跑偏了。我翻到有关“均衡”的章节，里面讨论的也仅仅是最基础的瓦尔拉斯均衡的静态存在性证明，缺乏对动态调整过程的任何探讨。如果这本书的目标读者是希望能够阅读和理解顶尖期刊上论文的读者，那么它提供的知识储备是远远不够的。它就像是一个只有基础工具的工具箱，而我需要的，是能处理复杂工程项目的专业设备。我感觉自己读完这本书，并没有获得任何可以立即应用到复杂研究项目中的“利器”。

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从作者的叙述口吻来看，这本书似乎是为非专业背景的文科生设计的“软科学”读物，而非严谨的数学工具书。全书充斥着大量的“通俗解释”和“生活类比”，试图将抽象的数学概念与日常现象强行挂钩。举个例子，在讲解“凸集”时，作者用了很长一段文字来描述“一堆苹果放在桌子上，无论你怎么选两个苹果，连着它们的直线段上的所有点都在苹果堆里”这种比喻。虽然这个比喻的意图是好的，但对于一个习惯于精确定义的数学学习者来说，这种描述不仅显得冗余，更重要的是，它稀释了“凸性”在非线性规划中至关重要的数学意义——比如全局最优解的保证。这种过度的“口语化”，使得整本书的学术严谨性大打折扣。我更喜欢那种直截了当、逻辑严密的陈述，而不是这种试图用“讲故事”的方式来包裹数学概念的做法。这种风格让人总觉得作者不太信任读者的理解能力，从而不断地提供不必要的、稀释核心内容的铺垫。

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