Prolog Programming for Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Ivan Bratko

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2000-09-08

价格:USD 79.80

装帧:Paperback

isbn号码:9780201403756

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份针对一本名为《Prolog Programming for Artificial Intelligence》的图书的不包含其内容的、详细的图书简介。 --- 《计算思维与复杂系统建模：面向现代工程应用的深度解析》 作者：[虚构作者名，例如：李明，张华] 出版社：[虚构出版社名，例如：科技前沿出版社] 书籍定位： 本书旨在为具有一定数学和计算机基础的读者提供一套系统的、跨学科的工具箱，用以理解和解决现代工程、科学研究和复杂系统管理中遇到的核心挑战。我们不再聚焦于单一的、特定领域的编程范式，而是致力于构建一个宏观的、跨越不同学科边界的“计算思维”框架，并深入探讨如何利用现代建模技术对动态、非线性和高维度的复杂系统进行精确描述、预测与控制。 核心主题与内容概览： 本书的结构围绕三大支柱展开：基础理论的重塑、现代建模范式的构建，以及面向应用的系统实现。 第一部分：基础理论的重塑——从离散到连续的思维转换 (约 300 页) 本部分致力于为读者打下坚实的理论基础，但重点在于弥合理论与实践之间的鸿沟，特别是关注那些在传统符号计算之外的领域。 第一章：计算的本质与信息度量 本章超越了图灵机的经典描述，探讨了信息论在复杂系统中的应用。内容包括：香农熵在高维数据中的局限性、Kolmogorov复杂度的实际近似方法，以及量子信息论的基本概念如何影响我们对“可计算性”的理解。重点分析了不可压缩信息源在工程中的意义。 第二章：拓扑学基础与网络科学 我们将网络科学提升到核心地位。不同于传统的图论，本章深入探讨了代数拓扑在网络分析中的应用，如持续同调（Persistent Homology）。读者将学习如何利用这些工具来识别复杂网络中的“洞”和“环”，这些拓扑特征在生物网络、交通流分析以及社交媒体动态中具有不可替代的物理意义。我们详细阐述了高阶关联（Simplicial Complexes）的构建方法。 第三章：随机过程与非平衡统计力学 本章聚焦于系统的不可逆性。我们详细介绍了马尔可夫链的遍历性、平稳分布的求法，并将其扩展到非平衡态。内容包括：背离平衡态的耗散结构理论、随机共振现象的数学描述，以及如何利用朗之万方程模拟粒子在随机力场中的运动。对比了玻尔兹曼方程与薛定谔方程在描述宏观与微观行为上的差异。 第二部分：现代建模范式的构建——跨越边界的工具集 (约 450 页) 本部分是本书的核心，它提供了一套现代工程师和科学家必须掌握的、用于描述动态系统的数学和计算工具。 第四章：连续系统：常微分方程（ODE）与偏微分方程（PDE）的数值解法 本章不满足于简单的欧拉积分，而是专注于高精度、高稳定性的数值方法。内容涵盖：龙格-库塔方法的更高阶变体（如高阶精确积分器）、辛积分器在哈密顿系统中的应用，以及如何处理刚性方程组（Stiff Equations）的隐式求解技术。在PDE方面，重点讨论了有限元方法（FEM）和有限体积方法（FVM）的适用场景、网格划分策略及误差分析。 第五章：离散事件系统与混合系统建模 本章专门处理那些行为在连续演化和离散跳转之间切换的系统，这在机器人控制、生产调度和网络协议中极其常见。我们将深入研究混合自动机（Hybrid Automata）的形式化描述，并介绍如何使用专门的SMT（Satisfiability Modulo Theories）求解器来验证这些系统的安全性和活性属性。 第六章：基于代理的模型（ABM）与多主体仿真 本书将ABM视为一种强大的、自下而上的建模范式。内容包括：设计高效的代理行为规则、环境的离散化、以及如何通过宏观统计数据验证微观模型的合理性。我们详细讨论了如何处理代理间的异质性（Heterogeneity）和学习能力，并提供了使用现代并行计算框架（如GPU加速的粒子模拟）来实现大规模ABM的实践指南。 第七章：现代控制理论与最优控制 本章从经典PID控制过渡到更复杂的现代方法。深入探讨卡尔曼滤波在状态估计中的应用，并扩展到扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性系统中的实际部署。最优控制方面，重点介绍变分法、庞特里亚金最大值原理，以及如何将其应用于资源分配和轨迹优化问题。 第三部分：面向应用的系统实现与数据驱动的反馈 (约 450 页) 最后一部分关注如何将上述模型转化为可执行的、能够在现实世界中运行的智能系统，特别强调与现代数据科学的融合。 第八章：面向性能的计算架构与并行化 本章讨论了如何高效地实现复杂的数值模拟。内容包括：内存访问优化、SIMD指令的使用、以及如何有效地利用多核CPU和GPU进行模型求解。我们提供了一套基于C++和现代并行库（如OpenMP, MPI, CUDA）的性能调优方法论，确保复杂的模型能够在实时或近实时环境下运行。 第九章：数据驱动的模型校准与逆问题 在实际工程中，系统参数往往是未知的或随时间变化的。本章处理模型与观测数据之间的不确定性。内容包括：贝叶斯推断方法在参数估计中的应用、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实际实现、以及如何利用卡尔曼滤波的扩展形式进行在线模型校准。 第十章：可解释性与系统鲁棒性分析 对于关键系统，仅仅提供预测是不够的，还需要理解“为什么”系统会做出这样的预测。本章探讨了高维模型的可解释性技术，如特征重要性分析、局部可解释模型（LIME）的局限性，并将其与模型验证相结合。此外，详细讨论了蒙特卡洛方法在评估系统对噪声和外部扰动敏感性（即鲁棒性）中的应用。 目标读者： 本书面向对复杂系统科学、计算物理、高级工程仿真、机器人学、金融建模以及数据科学有深入兴趣的研究人员、高级本科生和研究生。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础编程（如Python或C++）能力，但无需预先掌握特定的逻辑编程或符号推理背景。 本书的价值： 与侧重于特定算法或单一编程语言的著作不同，《计算思维与复杂系统建模》提供的是一套通用的、可迁移的思维框架和数学工具。它教会读者如何将一个现实世界的问题抽象、建模，并选择最合适的计算工具集进行求解、验证和优化，从而实现真正的跨学科问题解决能力。 ---

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我一直认为，学习一门新的编程语言，最困难的部分往往是理解其核心的编程范式。Prolog，作为一种逻辑编程语言，其范式与我们熟悉的命令式或面向对象编程有着天壤之别。这本书在这方面做得非常出色。它没有简单地罗列语法，而是深入地剖析了逻辑编程的哲学和思维方式。作者花了相当多的篇幅来讲解“声明式”编程的概念，以及Prolog是如何通过描述“是什么”（what）而不是“怎么做”（how）来解决问题的。我一开始对此感到很困惑，因为我习惯了命令式编程中一步步的指令。但是，随着阅读的深入，我逐渐领悟到了Prolog的魅力。书中的大量示例，从简单的家庭关系查询，到更复杂的图论问题，都清晰地展示了如何用逻辑规则来表达问题，然后让Prolog的查询引擎去寻找解决方案。我特别喜欢书中关于如何设计谓词（predicates）和规则（rules）的部分，作者提供了很多实用的技巧和注意事项，帮助我避免一些常见的陷阱。例如，如何避免无限递归，如何有效地利用合一（unification）来传递信息。这本书让我意识到，学习Prolog不仅仅是学习一种新语言，更重要的是学习一种新的思考问题的方式。它迫使我去重新审视“解决问题”的定义，从过程导向转向了逻辑和关系导向。我发现，一旦掌握了这种思维方式，很多原本看似棘手的问题，都会变得清晰起来。

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我一直认为，要真正掌握一门编程语言，不仅仅是要学会它的语法，更重要的是理解它的“思维模式”。Prolog，作为一门逻辑编程语言，其思维模式与我之前接触过的命令式或面向对象语言截然不同。这本书，就是帮助我实现这种思维转变的关键。它没有急于展示Prolog的“炫酷”应用，而是从最基础的“声明式”编程理念入手，循序渐进地引导我理解Prolog的工作方式。我记得，书中关于“合一”（unification）的讲解，作者用了很多巧妙的比喻，让我逐步理解了Prolog是如何在变量和项之间建立联系的。这种“声明式”的思考方式，让我从“如何做”转向了“是什么”，这对我来说是一个全新的视角。此外，书中关于“回溯”（backtracking）机制的深入剖析，也让我对Prolog解决问题的方式有了更清晰的认识。作者通过大量的示例，比如迷宫搜索、图遍历等，清晰地展示了Prolog是如何通过不断尝试和回溯来找到解决方案的。我尤其喜欢书中关于如何将现实世界的复杂问题，一步步地转化为Prolog的逻辑规则的讨论。这部分内容，不仅让我掌握了Prolog的编程技巧，更重要的是，它培养了我用逻辑思维来分析和解决问题的能力。

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在我接触这本书之前，我对Prolog的理解仅限于“人工智能的语言”这个模糊的概念。我以为它是一种可以快速构建智能应用的工具。然而，读完这本书，我才明白Prolog的深度和广度远超我的想象。这本书的内容，从最基础的Prolog语法和语义，到其在搜索算法、数据库查询、自然语言处理等领域的应用，都进行了详尽的介绍。我尤其惊叹于书中关于递归（recursion）和回溯（backtracking）机制的讲解。作者通过各种生动形象的例子，比如遍历树、解决迷宫问题等，将这两个核心概念解释得淋漓尽致。我记得我花了很多时间去理解回溯的原理，起初觉得它很“笨”，但后来才意识到，正是这种“笨”的探索方式，使得Prolog能够有效地处理复杂的逻辑问题。此外，书中还深入探讨了Prolog在知识表示（knowledge representation）方面的应用，以及如何构建专家系统（expert systems）。这部分内容让我看到了Prolog作为一种逻辑推理引擎的强大之处，它能够将人类的知识和推理过程形式化，并由计算机来执行。虽然书中的一些高级话题，比如约束逻辑编程（constraint logic programming）和并行Prolog（parallel Prolog），我还没有完全掌握，但这本书无疑为我打开了一扇通往更广阔人工智能领域的大门。我时常会回想起书中那些巧妙的Prolog程序，它们用如此简洁的逻辑，解决了看似复杂的问题，这让我对编程的本质有了更深的思考。

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这本书，我可以说，是把我从Prolog的“门外汉”直接“扔”进了“门内”。一开始，我对于“逻辑编程”这个概念完全是模糊的。我习惯了Python、Java那种一步一步告诉电脑做什么的模式，而Prolog呢？它更像是让你描述问题，然后让电脑自己去“思考”怎么解决。这本书的处理方式，我非常喜欢。它没有上来就抛出一大堆晦涩的概念，而是从最简单的“事实”开始，就像在讲述一些基本真理。比如，“苏格拉底是人”，“人都会死”。然后，它慢慢地引入“规则”，比如“如果X是人，那么X都会死”。这种循序渐进的方式，让我逐渐理解了Prolog的声明式编程思想。我尤其记得，书中关于“合一”（unification）的讲解，作者用了好多好多例子，从简单的变量匹配，到复杂的结构化数据，让我一点一点地体会到Prolog是如何在不同事物之间建立联系的。还有“回溯”（backtracking），这个概念刚开始听起来有点绕，但书中用迷宫探险的比喻，让我一下子就明白了。那种“试一条路，不行就退回来换一条路”的逻辑，简直是太形象了。而且，这本书的习题设计得也非常有针对性，每一个章节后面都有很多练习题，涵盖了从基础的列表处理，到更复杂的图搜索、规划问题。我花了很多时间在做题上，有时候一道题要琢磨好几个小时，但当代码成功运行的时候，那种成就感真的是无与伦比。这本书让我深刻体会到，Prolog不仅仅是一种编程语言，更是一种处理信息和解决问题的哲学。

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这本书，我可以说，是在我学习人工智能道路上的一块重要基石。我一直对人工智能的“推理”能力非常着迷，而Prolog，作为一门逻辑编程语言，恰恰是实现这一目标的一大利器。这本书的内容，从Prolog最基础的语法和语义，到其在搜索算法、知识表示、自然语言处理等人工智能核心领域的应用，都进行了详尽的介绍。我尤其惊叹于书中关于递归（recursion）和回溯（backtracking）机制的讲解。作者通过各种生动形象的例子，比如遍历树、解决迷宫问题等，将这两个核心概念解释得淋漓尽致。我记得我花了很多时间去理解回溯的原理，起初觉得它很“笨”，但后来才意识到，正是这种“笨”的探索方式，使得Prolog能够有效地处理复杂的逻辑问题。此外，书中还深入探讨了Prolog在知识表示（knowledge representation）方面的应用，以及如何构建专家系统（expert systems）。这部分内容让我看到了Prolog作为一种逻辑推理引擎的强大之处，它能够将人类的知识和推理过程形式化，并由计算机来执行。虽然书中的一些高级话题，比如约束逻辑编程（constraint logic programming）和并行Prolog（parallel Prolog），我还没有完全掌握，但这本书无疑为我打开了一扇通往更广阔人工智能领域的大门。我时常会回想起书中那些巧妙的Prolog程序，它们用如此简洁的逻辑，解决了看似复杂的问题，这让我对编程的本质有了更深的思考。

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在我拿到这本书之前，我对“逻辑编程”这个概念知之甚少，只知道Prolog是人工智能领域常用的一种语言。这本书，可以说彻底颠覆了我对编程的固有认知。它没有像其他编程语言书籍那样，上来就讲大量的函数、类、对象，而是从最基本的“事实”和“规则”开始，引导我进入Prolog的逻辑世界。我记得，作者在讲解“合一”（unification）这个核心概念时，用了非常多的例子，从简单的变量匹配到复杂的结构化数据，让我一步步地理解Prolog是如何在不同事物之间建立联系的。这种“声明式”的编程方式，让我不再需要关心“如何去做”，而是只需要思考“是什么”。这对我来说，是一个巨大的思维上的转变。书中关于“回溯”（backtracking）机制的讲解，也让我印象深刻。作者用“迷宫探险”的比喻，将这个看似复杂的概念讲得非常形象。这种“试一条路，不行就退回来换一条路”的逻辑，让我深刻理解了Prolog是如何通过穷举和回溯来找到解决方案的。我尤其喜欢书中关于如何将现实世界的复杂问题，比如家庭关系、图论问题，一步步地转化为Prolog的逻辑规则的讨论。这不仅锻炼了我运用Prolog解决问题的能力，更重要的是，它培养了我用逻辑思维来分析和解决问题的能力。

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说实话，我一直对人工智能的“推理”部分特别感兴趣。我总觉得，机器之所以能够被称为“智能”，关键在于它能否像人一样进行逻辑推理。而这本书，恰恰在Prolog这门语言中，找到了实现这一目标的绝佳载体。这本书的内容，可以说是一场关于“逻辑”的盛宴。它不仅仅介绍了Prolog的语法，更重要的是，它深入探讨了Prolog如何能够表达和操作逻辑关系。我记得，书中关于“谓词”（predicates）和“子句”（clauses）的讲解，非常清晰地阐述了如何将现实世界的知识转化为计算机可以理解的形式。作者通过大量的例子，比如家庭关系、动物分类、甚至一些简单的规划问题，展示了如何用Prolog的逻辑规则来描述这些知识，并且进行推理。我尤其印象深刻的是，书中关于“合一”（unification）和“回溯”（backtracking）机制的详细阐述。这两个概念是Prolog的核心，也是实现逻辑推理的关键。作者用生动形象的比喻，比如“匹配游戏”和“迷宫探索”，让我深刻理解了Prolog是如何通过不断尝试和回溯来找到解决方案的。这本书让我看到了Prolog在知识工程（knowledge engineering）、专家系统（expert systems）以及逻辑推理（logical reasoning）等领域的巨大潜力。虽然书中并没有直接教我如何构建一个可以媲美人类的AI，但它无疑为我理解AI的核心——逻辑推理——打下了坚实的基础。

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坦白说，我拿到这本书的时候，是带着一种“学习如何构建真正的智能系统”的期望。我幻想着用Prolog去实现一个能够理解自然语言，甚至能够进行推理和学习的程序。这本书确实在Prolog的理论和实践之间架起了一座桥梁，但它更侧重于Prolog作为一种逻辑编程语言的强大之处，以及它在人工智能特定领域中的应用。书中的第一部分，花了大量篇幅去介绍Prolog的语法和核心概念，比如合一（unification）、回溯（backtracking）和递归（recursion）。这些概念的讲解，我只能说，作者的态度非常严谨。它没有为了追求简洁而省略关键的细节，而是层层递进，确保读者能够真正理解每一个概念背后的逻辑。我尤其印象深刻的是，作者在讲解列表处理（list processing）时，提供了非常丰富的例子，从简单的查找、插入，到更复杂的排序和过滤。这些例子不仅帮助我理解了Prolog如何处理数据结构，也让我看到了Prolog在处理符号信息方面的优势。我记得有一个章节专门讲了如何用Prolog表示知识，并且进行推理。这个章节让我看到了Prolog的潜力，它不仅仅是一种编程语言，更是一种表达和操纵知识的方式。虽然这本书并没有直接教我如何去构建一个像AlphaGo那样复杂的AI，但它为我理解更深层次的人工智能概念，比如知识表示（knowledge representation）和逻辑推理（logical reasoning），打下了坚实的基础。我常常会回想起书中关于如何将现实世界的问题转化为Prolog的逻辑规则的讨论，这对我理解AI的本质有很大的启发。

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这本书，我真的是从头到尾，几乎是一字不落地啃下来的。说实话，一开始我抱着一种“Prolog？不就是人工智能的语言嘛，学了肯定能写出酷炫的AI”的憧憬。结果呢？嗯，现实总是比想象中要骨感一些。这本书的开篇，对于Prolog的基础知识讲解，可以说是详尽到了一种极致。它没有上来就抛给你一堆复杂的逻辑表达式，而是循序渐进，从最简单的谓词定义，到如何构建事实，再到规则的应用，每一个概念都用生动形象的比喻或者贴切的例子来说明。我尤其记得，作者在解释回溯（backtracking）机制的时候，用了“迷宫探险”的比喻，这让我一下子就抓住了核心。那种感觉就像是，你跟着书一步一步地在迷宫里走，遇到死胡同就退回来，换一条路继续。而且，书中提供了大量的习题，这些习题的难度梯度设置得非常合理，从简单的“我爱Prolog”这种事实匹配，到需要设计复杂递归规则的问题，都涵盖了。我花了很多时间在做题上，有时候一个问题要折腾好几个小时，但当代码成功运行时，那种成就感是无与伦比的。这本书还有一个我特别欣赏的地方，就是它并没有回避Prolog的一些“怪癖”，比如变量的命名规则，或者一些函数调用的微妙之处。作者都一一做了详细的解释，并且给出了避免常见错误的建议。我敢说，如果你能把这本书里的习题都认真做完，那么你对Prolog的掌握程度，绝对会达到一个相当高的水平。它不是那种让你速成拿到证书的书，而是真正培养你解决问题能力的书。我时常会翻回去看看那些基础章节，因为每一次重读，都会有新的体会，感觉自己对Prolog的理解又加深了一层。

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这本书，可以说是开启了我对人工智能“推理”能力理解的大门。我一直觉得，一个真正智能的系统，核心在于它能否进行有效的逻辑推理，而Prolog，恰恰是实现这一目标的绝佳工具。本书的内容，从Prolog最基础的语法和语义，到其在搜索算法、知识表示、自然语言处理等人工智能核心领域的应用，都进行了详尽的介绍。我尤其惊叹于书中关于递归（recursion）和回溯（backtracking）机制的讲解。作者通过各种生动形象的例子，比如遍历树、解决迷宫问题等，将这两个核心概念解释得淋漓尽致。我记得我花了很多时间去理解回溯的原理，起初觉得它很“笨”，但后来才意识到，正是这种“笨”的探索方式，使得Prolog能够有效地处理复杂的逻辑问题。此外，书中还深入探讨了Prolog在知识表示（knowledge representation）方面的应用，以及如何构建专家系统（expert systems）。这部分内容让我看到了Prolog作为一种逻辑推理引擎的强大之处，它能够将人类的知识和推理过程形式化，并由计算机来执行。虽然书中的一些高级话题，比如约束逻辑编程（constraint logic programming）和并行Prolog（parallel Prolog），我还没有完全掌握，但这本书无疑为我打开了一扇通往更广阔人工智能领域的大门。我时常会回想起书中那些巧妙的Prolog程序，它们用如此简洁的逻辑，解决了看似复杂的问题，这让我对编程的本质有了更深的思考。

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