離散數學及其應用 (第五版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:全華科技

作者:[美] Kenneth H·Rosen

出品人:

页数:0

译者:林英仁

出版时间:

价格:0

装帧:

isbn号码:9789574938650

丛书系列:

图书标签:

推論
过程控制
矩陣
整數
K.H.Rosen
800+_pages
#2102.algorithm
#2100.programming
离散数学
数学
计算机科学
算法
图论
逻辑
集合论
组合数学
数学基础
高等教育

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具体描述

好的，这是一本不包含《离散数学及其应用（第五版）》内容的图书简介，重点突出其独立性和详尽性，力求自然流畅： --- 《现代计算机系统架构与高性能计算基础》深度剖析前沿硬件、操作系统协同优化与并行算法实现图书概述本书旨在为计算机科学、软件工程以及相关交叉学科的高年级本科生、研究生和专业研发人员提供一套全面、深入且紧密结合现代实践的计算系统理论基础和实践指南。我们聚焦于当前高性能计算（HPC）、云计算和嵌入式系统设计中的核心挑战：如何高效地利用日益复杂的硬件资源，设计出具备卓越性能和能效比的软件系统。本书的结构设计旨在建立一个从底层硬件到上层应用算法的完整知识体系，强调理论分析与工程实践的紧密结合。与侧重于数学结构和逻辑推理的离散数学教材不同，本书完全专注于系统的物理实现、指令集架构、内存层级管理、并发控制机制以及大规模并行计算的编程模型。 --- 第一部分：现代处理器与指令集架构深入 (The Core) 本部分详细剖析现代CPU和GPU的内部结构，这是所有计算性能的基石。第一章：超越摩尔定律的微架构挑战本章首先回顾了经典冯·诺依曼体系结构的演进，重点阐述了现代处理器为克服功耗墙和性能瓶颈所做的设计决策。内容包括：流水线与超标量执行：深度剖析多发射、乱序执行（Out-of-Order Execution）的实现原理、数据依赖性捕获与猜测执行（Speculative Execution）的开销与收益。分支预测机制：详细介绍基于历史的（如GShare、TAGE）和基于神经网络的预测技术，分析预测错误对流水线的影响及性能损失的量化模型。功耗与热管理：探讨动态电压和频率调节（DVFS）、能效比的度量（Performance Per Watt），以及现代芯片上的功耗限制感知调度策略。第二章：x86-64与ARMv8-A 指令集详解本章超越汇编语言的基础语法，侧重于指令集架构（ISA）如何服务于高性能计算。向量化扩展（SIMD）：详尽介绍AVX-512（包括掩码操作、稀疏指令）、SSE/NEON的结构、寄存器布局以及编译器如何自动或手动实现数据级并行。内存模型与一致性：深入讲解x86的弱内存模型（TSO）与ARM的更弱模型，这是理解多核同步的基础。分析内存屏障（Fences）的精确含义和使用场景。特权级与虚拟化支持：探讨Ring 0/3、Hypervisor（如VT-x/AMD-V）的硬件辅助机制，为理解操作系统内核与虚拟机的交互打下基础。 --- 第二部分：内存层级、I/O与系统软件接口 (The Bridge) 性能瓶颈往往不在于计算单元，而在于数据传输和访问延迟。本部分聚焦于内存系统和数据路径。第三章：内存层级结构与缓存优化本章是理解系统性能的关键。我们提供了详尽的缓存工作原理分析，并结合实际硬件参数进行性能调优。多级缓存（L1/L2/L3）：分析不同层级缓存的容量、延迟、关联度（Associativity）和写入策略（Write-Back/Write-Through）。缓存一致性协议：深入分析MESI、MOESI等协议的运作细节、缓存行的状态转换以及伪共享（False Sharing）问题产生的根源和规避方法。非均匀内存访问（NUMA）：阐述现代多路CPU系统中的NUMA效应，包括节点间互联（如Intel UPI或AMD Infinity Fabric）的带宽限制，以及如何使用工具（如`numactl`）进行进程和内存的绑定。第四章：现代操作系统的核心机制本章关注操作系统如何管理硬件资源，特别是针对并发和资源分配。进程、线程与调度：对比抢占式、分时调度算法，重点分析实时调度（如SCHED_FIFO）和公平调度（CFS）的实现，以及用户态线程库（如`pthreads`）与内核调度器的交互。同步原语的底层实现：不只是讲解互斥锁和信号量，更深入探讨内核如何使用硬件原语（如`LOCK CMPXCHG`）来实现无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）。虚拟内存与页表管理：分析TLB（Translation Lookaside Buffer）的工作原理、页表结构（4/5级页表）及其对系统调用的影响。 --- 第三部分：并行计算模型与高性能编程实践 (The Application) 本部分将理论知识应用于实际的高性能计算场景，涵盖CPU和GPU并行编程。第五章：CPU上的并行化：OpenMP与消息传递本章聚焦于共享内存和分布式内存环境下的编程范式。 OpenMP深度应用：不仅限于并行区域的声明，更深入探讨OpenMP的任务模型、依赖分析（`depend`子句）、精细化同步机制以及内存模型指令（如`threadprivate`）。 MPI（Message Passing Interface）标准：详细介绍MPI 1和MPI 2/3标准中的核心函数（如`Send/Recv`, `Collective Operations`），重点分析延迟隐藏技术（如非阻塞通信）和拓扑感知优化。性能剖析工具：指导读者使用如`perf`, VTune, 或Score-P等工具对并行程序进行时间剖面分析、缓存命中率分析和通信负载平衡评估。第六章：GPU计算异构编程：CUDA与OpenCL 本章是理解现代AI和科学计算加速的关键。 CUDA编程模型：详尽讲解Grid/Block/Thread的组织方式，Kernel的启动机制，以及Host与Device之间的数据传输优化。内存层次与优化：深入分析GPU特有的内存结构：全局内存（Global）、共享内存（Shared）、常量内存（Constant）和纹理内存（Texture），并提供何时使用共享内存实现线程间协作的实战指导。并发与同步：阐述CUDA中的`__syncthreads()`的语义，以及跨Grid或Block的同步（如使用原子操作）的限制与替代方案。 OpenCL作为通用抽象层：简要介绍OpenCL的平台模型、执行模型和内存模型，用于实现跨不同硬件厂商（CPU/GPU/FPGA）的可移植性计算。 --- 总结与展望本书最后强调了性能可预测性和可移植性在现代计算中的重要性。读者在完成本书的学习后，将不仅掌握基础的计算理论，更重要的是，能够深入理解当前主流硬件体系结构的限制与潜力，从而设计出真正高效、可扩展的软件解决方案。本书的案例和实验均基于最新的硬件平台和标准库版本进行验证和讨论，确保内容的时效性和实用性。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Discrete mathematics is always the most fun part of computer science, and this book proved it. From the Holmes-styled logic problems to the brain teasing graph theory and algorithms - you name it. Oh, and don't forget the ever-so-beautiful set theory... It'...

评分☆☆☆☆☆

...

评分☆☆☆☆☆

国外的教材，能重复再版的一般都是久经考验的好书，这本书英文已经出到第6版了，功力自是炉火纯青，经典之作毋庸置疑。首先值得一说的是虽然本书包含了大量内容，但章节编排都相当合理：象从逻辑开始，逐步过度到定理的证明；从集合过度到函数，从函数过度到递归；从组合数学...

评分☆☆☆☆☆

http://book.douban.com/subject/1231286/ 读这本之前最好先看下离散数学导学其实很多书没网上说的那么好，很多只是国人崇洋媚外心态作祟而已，如果你第一次看这本可能是失去信心，所以我推荐有前面那本铺垫下，不过前面那本写作风格很像国内的书，不过因为挂着外国的名字，...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的第五版在内容更新上做了一些努力，但整体的骨架还是保持了传统离散数学教材的样貌。对我而言，最实用的是它对“证明”技巧的系统性梳理。在高等数学的学习中，我们更多的是关注计算和求解，而离散数学的核心似乎更偏向于如何构造一个严密的证明。这本书在讲解“数学归纳法”和“反证法”时，提供了大量的范例，这些范例的复杂程度逐步递增，真正帮助我建立了构建完整逻辑体系的能力。我特别喜欢它在章节末尾设置的“历史背景”小插曲，虽然它们对解题没有直接帮助，但却能让人在枯燥的公式海洋中找到一丝喘息的机会，了解这些概念是如何在历史长河中逐渐形成的。总体来说，这本教材更侧重于对数学思想的熏陶，而不是对特定技能的快速培养。它更像是一部工具书，需要你反复查阅和参照，而不是一次性读完就能掌握的“小说”。它的价值在于其内容的深度和广度，足以支撑后续高等计算机科学课程的学习，但阅读过程无疑是一场对心智的马拉松式的磨练。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的砖头书，当我第一次把它捧在手里的时候，那种沉甸甸的分量就预示着接下来的学习之路不会轻松。说实话，我对离散数学这门课的印象一直停留在“抽象”和“绕口”的阶段，尤其是像“集合论”和“数理逻辑”这些概念，初看时真有种抓耳挠腮的感觉。不过，这本书的排版和章节结构设计得还算清晰，即使是初学者，也能大致跟上作者的思路。我尤其欣赏它在引入新概念时，总是会先用一些贴近生活的例子来打个比方，虽然有些时候那些例子看起来还是有点牵强，但至少为我这块“顽石”提供了最初的敲击点。比如，讲到图论的部分，它并没有直接堆砌复杂的定理，而是花了大量篇幅去解释什么是“路径”，什么是“连通性”，这对于我理解网络结构和算法设计确实大有裨益。我花了很长时间才啃完前几章的逻辑部分，感觉就像是在攀登一座陡峭的知识山峰，每解决一个难题，成就感都还挺强的。这本书的习题量相当可观，而且难度跨度也很大，从基础的巩固到深入的思考题都有涵盖，只是部分参考答案给得不够详尽，有时候我解不出来的时候，真的希望作者能再多提供一些解题思路的引导。总的来说，这是一本扎实但阅读起来略显枯燥的教材，需要极大的毅力和专注力才能完全消化。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，第一眼注意到的是它那近乎苛刻的严谨性。这不像我之前读过的那些科普读物，试图用轻松的笔调来“美化”数学的艰深，而是直截了当地把规则摆在你的面前，让你去适应它，去臣服于它的逻辑。对于那些目标是未来从事理论研究，或者需要深挖计算机科学底层原理的人来说，这种毫不妥协的风格或许是最佳选择。我记得在学习“组合计数”那一块时，那些排列组合的公式看得我头昏脑胀，每多加一个限制条件，整个计算过程似乎都要重构一遍。作者在推导证明过程时，步骤详尽得令人发指，每一步的合理性都必须有前置定理作为支撑，这让我不得不经常翻回前面的章节去复习基础知识。这种学习体验是双刃剑，一方面它极大地锻炼了我的逻辑推理能力，让我学会了“步步为营”的思考模式；另一方面，它对读者的耐心是一个巨大的考验，几次差点想直接跳过那些长长的证明，直接看结论。但最终，我还是强迫自己去理解了其中的“为什么”，这比记住“是什么”要重要得多。这本书更像是一位严厉的导师，它不会提供捷径，只会要求你付出相应的汗水去换取对真理的理解。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的“应用”部分，对我而言吸引力最大，也是我读得最慢的部分之一。我选择离散数学，很大程度上是希望能够更好地理解算法和数据结构的实际运行机制，而不是仅仅停留在纯粹的数学符号游戏上。这本书在这方面做得还算平衡，它在理论推导之后，总是会试图拉回到实际的应用场景中去。比如在讲解到关系和函数时，它会联系到数据库的建模，虽然讲得略显单薄，但至少提供了一个思考的切入点。然而，我个人感觉，书中对于前沿领域的应用案例挖掘得还不够深入。很多章节的“应用”更像是对概念的另一种诠释，而不是真正解决现代工程问题的实例。比如，如果能加入更多关于现代密码学基础，或者更复杂的网络流问题的案例分析，这本书的价值可能会提升一个档次。目前的版本更像是为一门基础课程量身定做的教材，它的目标是建立起坚实的数学基础，至于如何把这些基础知识迁移到具体的软件工程或人工智能领域，还需要读者自己去拓展和消化。对于那些希望“即学即用”的读者来说，可能需要搭配一些专门的应用书籍辅助阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，可以说是典型的学院派风格——精准、严密，但缺乏必要的“人情味”。如果你习惯了那种充满热情、鼓励你大胆尝试的教学方式，那么这本书读起来可能会觉得有些沉闷和疏离。它很少使用感性的词汇，所有的论述都建立在清晰的定义和无可辩驳的逻辑链条之上。我发现，当我疲劳或者注意力不集中时，试图去阅读这些文字，大脑会本能地抗拒接收这些高密度的信息。有时候，我会需要反复阅读同一段话，试图捕捉作者在字里行间隐藏的深层含义，但通常情况下，那里只有更深层次的数学定义。这迫使我必须在一个完全清醒、并且有充足时间的环境下进行学习。从教学效果上看，这种风格保证了知识的准确性和一致性，不会产生误导；但从阅读体验来看，它确实提高了阅读门槛，对那些心理素质稍弱的初学者构成了不小的挑战。可以说，它不是一本可以“消遣”时阅读的书，而是需要你全身心投入的“战斗”工具。

评分☆☆☆☆☆