自动控制原理知识要点与习题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:哈工程大

作者:任伟建

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2006-12

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787810738378

丛书系列:

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好的，以下是为您构思的一份图书简介，其内容完全聚焦于该书未包含的领域，同时力求深入和详尽，避免任何人工智能写作的痕迹。 --- 探寻知识的边界：一部关于认知科学、符号系统与现代哲学的新视野 书名：《心智的疆域：从感知到理解的符号学架构》 （暂定） 【图书简介】 在信息爆炸的时代，我们对“智能”的理解正面临深刻的挑战。传统的学科划分，如将心智活动完全归属于生物化学反应的范畴，或是简单地将其等同于图灵机式的计算过程，都显得捉襟见肘。本书旨在填补这一认知鸿沟，深入探讨人类乃至高级人工系统如何构建、操作和演化意义（Meaning）这一核心要素。我们不讨论具体的工程控制论、反馈回路的优化，或系统稳定性分析，而是将视角提升至更宏观、更基础的层面——符号的诞生与意义的生成。 本书的立足点在于符号学（Semiotics）、计算哲学（Philosophy of Computation）和认知心理学（Cognitive Psychology）的交叉地带。它将引导读者穿越纯粹的数学模型和工程实现，进入对“表征”（Representation）本质的拷问之中。 第一部分：符号学的基石与心智的建构 本书的第一部分，我们首先要回归到皮尔斯和索绪尔的经典理论框架，但会立刻将这些理论应用于理解现代认知过程。我们不探讨如何设计一个能稳定跟踪参考信号的执行器，而是追问：一个概念（Concept）本身是如何“被符号化”的？ 章节深度解析： 1. 从指示到象征：意义的谱系学：详细考察了符号的三元关系（指示、图标、象征）。重点在于解析，当系统试图理解一个抽象概念（如“公正”或“时间”）时，它是如何从环境中的物理指示物（Index）过渡到可操作的图标（Icon），最终依赖于文化共识的象征（Symbol）的。我们还将探讨“语境”（Context）如何动态地重塑这些关系的权重。 2. 表征的困境：内化与外化的张力：我们深入分析了认知科学家们关于知识如何在人脑中“存储”的争论。本书将侧重于描述具身认知（Embodied Cognition）与分布式表征（Distributed Representation）之间的哲学张力。例如，一个习惯于使用工具的人，其对空间几何的理解是否本质上不同于一个不接触工具的个体？我们讨论的不是如何编码坐标系，而是“身体性”如何先于纯粹的逻辑推理而限定了理解的边界。 3. 超越经典逻辑：模糊性与非单调推理：现实世界充满了不确定性与相互矛盾的信息。本书不会涉及如何设计鲁棒的PID控制器来应对噪声，而是着眼于人类在面对模棱两可信息时的处理机制。我们将细致剖析模糊集合理论（Fuzzy Set Theory）在描述人类决策中的局限性，并转向非单调逻辑（Non-Monotonic Logic），探讨信念的“修正”（Revision）过程——即当新的、看似矛盾的信息出现时，我们如何有选择地、非机械地放弃旧有结论。 第二部分：计算的哲学与心智的边界 第二部分将焦点转向计算的本质，但绝非停留在算法的效率或硬件的性能上。我们关注的是“计算是否等同于思维？”这一古老的哲学难题，并以现代计算模型为参照系进行批判性审视。 章节深度解析： 1. 机器的局限性：哥德尔、图灵与塞尔的遗产：我们将重温哥德尔不完备性定理对任何形式化系统的内在约束，并结合图灵的停机问题，探讨“可计算性”的哲学含义。重点在于对塞尔的“中文房间”思想实验进行现代化的扩展分析，质疑基于符号操作的系统是否真的能达到意向性（Intentionality）——即对某事物的“关于性”。我们不关心如何构建一个能通过图灵测试的程序，而是质疑通过测试的程序是否真的“理解”了测试的内容。 2. 连接主义的回归与涌现的奥秘：在深度学习模型取得巨大成功的背景下，本书将分析连接主义（Connectionism）在哲学层面对经典符号主义的挑战。我们探讨“涌现”（Emergence）现象：当数百万个简单的节点相互连接时，复杂、似乎有目的的行为是如何“突然出现”的？我们分析的不是反向传播的数学细节，而是涌现的规律是否可以被还原为底层连接的简单叠加。本书认为，理解这种非线性涌现，是通往真正通用人工智能的关键，而这并非简单的优化问题。 3. 时间、记忆与叙事结构：心智的一个关键特征是其对时间的线性感知和叙事构建能力。我们不讨论如何设计一个时序模型，而是探讨“时间感”是如何通过记忆的结构化而被编码的。本书将引入叙事心理学的观点，认为人类的自我认知（Self-Identity）本质上是一个持续更新的、具有内在一致性要求的“故事”。我们分析的是，信息是如何被组织成情节（Plot）而非单纯的数据流的。 第三部分：伦理维度与知识的责任 本书的最后一部分将视角投向人类心智的社会和伦理责任，探讨我们如何利用对认知结构的理解来指导未来的社会组织和知识传播。 章节深度解析： 1. 知识的社会建构与认知偏见：我们不分析控制系统的鲁棒性，而是分析信念的鲁棒性。本书将探讨社会心理学中关于“确认偏误”（Confirmation Bias）的认知机制，分析人类为何倾向于过滤与现有符号结构不符的信息。我们探讨的是，知识的传播并非一个纯粹的接收过程，而是一个复杂的、受制于个体既有框架的重构过程。 2. 理解的责任：知识的透明度与可解释性：在探讨复杂决策系统的伦理时，本书强调的不是模型的可解释性（Explainability）——即如何反向工程一个决策树，而是理解的内在透明度。我们探讨的是，当一个复杂的认知系统（无论是人脑还是AI）做出决策时，它所依据的“意义链条”是否能够被追溯，以及这种追溯的哲学必要性。 --- 目标读者： 本书面向哲学、认知科学、语言学、符号学、高级人工智能理论研究者，以及对人类心智运作机制抱有深刻好奇心的读者。它要求读者具备对抽象思维的耐心和对跨学科交叉点的兴趣。本书并非一本操作手册，而是一次深入人类思维构造的探险。

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这本《复变函数与积分变换》简直就是一本数学的“奇幻漂流”。从最开始的复数运算，到复变函数的概念、柯西-黎曼方程、解析函数，再到复变积分、留数定理，以及最后涉及到的傅里叶变换和拉普拉斯变换，整个过程充满了新奇而又复杂的数学工具。书中对复变函数的可微性和解析性的探讨，让我看到了数学的严谨和深刻。然而，积分变换部分，特别是如何利用留数定理来计算复杂的积分，对我而言是一个巨大的挑战。我发现自己常常需要在复杂的计算过程中迷失方向，需要花费大量的时间去检查每一个步骤的正确性。虽然书中提供了不少例题，但感觉有些例题的讲解可以再详细一些，特别是对于一些关键的数学技巧和思路，如果能有更直观的解释，将会更有帮助。不过，不得不承认，掌握了这些工具，在解决工程和物理问题时，会拥有更强大的武器。

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我最近在研究《概率论与数理统计》，这本书给我的感觉是既严谨又具有挑战性。它从最基础的概率公理化体系讲起，然后逐步深入到随机变量、概率分布、期望、方差等核心概念。书中的证明过程非常严谨，每一个定理的推导都力求做到滴水不漏，这对于建立扎实的理论基础非常有帮助。但同时，我也发现，要想真正理解这些概念，并将其应用于解决实际问题，需要花费大量的时间去思考和练习。特别是那些涉及到多维随机变量、联合分布、条件分布以及各种统计推断（如参数估计、假设检验）的章节，让我感到脑力消耗巨大。有时，我甚至需要结合一些更通俗的讲解或者在线视频来帮助理解书中的一些抽象概念。不过，一旦掌握了其中的精髓，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。

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我正在阅读一本关于《数据结构与算法》的书籍，感觉内容非常丰富，但也相当考验人的逻辑思维和耐心。书中对各种数据结构的讲解，从最基础的数组、链表，到复杂的树、图、哈希表，都有详细的介绍，并且对其操作的时间复杂度和空间复杂度进行了深入的分析。让我印象深刻的是对递归和分治策略的阐述，虽然一开始理解起来有些困难，但一旦领悟了其中的思想，解决很多问题就会变得相对简单。不过，书中对于一些高级算法的介绍，例如动态规划、贪心算法等，其求解思路和证明过程对我来说还是有一些难度，需要反复阅读和思考。而且，很多算法的实现细节，需要自己动手去编码验证，才能真正掌握。整体而言，这本书能够帮助我建立起坚实的计算机科学基础，但要完全消化吸收，还需要持续的练习和实践。

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这本《电路分析》真是让我又爱又恨。它几乎囊括了电路领域的所有基础知识，从最基本的欧姆定律、基尔霍夫定律，到复杂的交流电路分析、三相电路，再到各种定理的应用，如叠加定理、戴维宁定理、诺顿定理等等，内容详实得令人咋舌。我特别欣赏书中对这些定理的推导和讲解，逻辑清晰，步骤详细，让我这个电路小白也能勉强跟上。然而，这本书的篇幅也确实不小，很多章节的练习题量非常庞大，而且难度梯度差异也比较大。有些题目我能轻松搞定，有些则让我绞尽脑汁。我花了很多时间在理解各种电路元件的等效模型和它们在不同电路中的作用上，尤其是电感和电容在暂态分析中的行为，至今仍然感觉需要反复琢磨。我觉得如果能增加一些实际电路设计中的案例分析，或者将一些理论知识与实际应用联系得更紧密一些，这本书的实用性会更强。

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最近我终于啃完了手头这本《信号与系统》，这本书的难度曲线可谓相当陡峭。一开始觉得还好，很多概念像是对已知的信号处理工具的系统化整理，但随着内容的深入，特别是傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换以及它们在连续时域和离散时域的联系和区别，我花费了大量时间去理解和消化。书中对卷积的讲解非常透彻，从定义到性质，再到它在系统响应计算中的应用，都做了细致的阐述。不过，有些章节的例题讲解如果能再多一些不同类型的题目，或许能帮助我更好地巩固理论知识。特别是当涉及到状态空间表示和分析时，我感觉自己还需要更多的实践来真正掌握它。总的来说，这本书的理论深度毋庸置疑，但对于初学者而言，需要付出相当多的努力，并且可能需要辅以其他资料来辅助理解。我个人比较喜欢书中的一些推导过程，能够清晰地看到数学原理是如何一步步导出实际应用的。

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