逻辑学通识讲义

逻辑学通识讲义 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

出版者:
作者:吴军
出品人:得到图书
页数:448
译者:
出版时间:2025-4
价格:99元
装帧:精装
isbn号码:9787513360128
丛书系列:得到讲义系列
图书标签:
  • 逻辑学
  • 思维科学
  • 哲学
  • 通识教育
  • 入门
  • 批判性思维
  • 论证
  • 推理
  • 学术
  • 教材
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具体描述

日常沟通容易被带偏?网上信息分不清真假?做决定时总靠 “拍脑袋”?其实,这些都是因为缺乏逻辑思维!

著名投资人、计算机科学家吴军带你手把手拆解逻辑思维的三大模块,从底层概念、演绎推理到数据洞察,带你系统掌握。

读完本书,你将收获四大核心能力的升级:

沟通谈判更高效

沟通时能直击核心,一眼识破对方的逻辑漏洞,如偷换概念、逻辑滑坡等常见套路,不被情绪牵着走,句句都能说得清。

信息鉴别更敏锐

在海量信息面前,能快速分辨造假和以偏概全的数据陷阱,从此不再迷茫,事事都能看得透。

分析决策更理性

遇到复杂问题时,能将零散的信息梳理成一条条清晰的逻辑链条,让决策更加理性和科学,次次都能选得准。

跨学科思维更顺畅

逻辑学是哲学、数学、计算机科学等领域的 “共同语言”。掌握逻辑思维,理解不同学科的思维方式,学习新领域时就能更快抓住本质,事半功倍。

作者简介

吴军,硅谷投资人,计算机科学家,人工智能、语音识别和互联网搜索专家。现任丰元资本创始合伙人、上海交通大学客座教授、约翰·霍普金斯大学工学院董事等职。

得到App课程主理人,开设有《硅谷来信》《数学通识50讲》《科技史纲60讲》等专栏和课程。

畅销书作家,著有《吴军阅读与写作讲义》《吴军数学通识讲义》《浪潮之巅》《数学之美》《文明之光》《硅谷之谜》《见识》《格局》《态度》等十余部畅销书,作品曾获得中华优秀出版物奖、文津图书奖等图书大奖,并入选中国好书。

目录信息

序言 我们为什么要学习逻辑学
第一编 逻辑的基本概念
第一章 语言和思维
1.1 定义:什么是逻辑
1.2 语言:如何避免沟通中的歧义
1.3 命题:如何用清晰的概念表达想法
第二章 逻辑关系与逻辑链条
2.1 复合命题:有哪些基本的逻辑关系
2.2 真值表:如何判断两个命题逻辑是否一致
2.3 三段论:如何构建逻辑推理的链条
2.4 论证有效性:为何不能直接从结论倒推原因
2.5 原则:如何把自然语言翻译成逻辑语言
2.6 应用:为什么自认为讲理的人也会吵架
第二编 演 绎
第三章 命题逻辑
3.1 有效推理:基本的逻辑定律有哪几种
3.2 简单推理:如何简化复杂的逻辑关系
3.3 关系链:如何验证推理的有效性
3.4 可能性:如何理解“必然”“可能”和“不可能”
3.5 不可能性:如何发现对方的自相矛盾
3.6 简易真值表法:如何用逆向思维进行论证
第四章 复杂逻辑工具
4.1 真值树法:如何基于反证法分析问题
4.2 公理系统:如何从公理出发构建逻辑学体系
4.3 自然演绎法:如何用简单的推理规则得出结论
第五章 谓词逻辑
5.1 量词:如何用谓词逻辑表达命题
5.2 公式:如何使用谓词逻辑进行基本运算
5.3 三段论:有哪些有效的三段论
5.4 文氏图:三段论和集合之间有何关系
5.5 简易工具:如何验证三段论的有效性
5.6 进阶:如何使用二元谓词逻辑
5.7 适用:如何使用谓词逻辑的自然演绎法
5.8 代表性:大学生退学创业靠谱吗?
5.9 验证:如何用逻辑解释看似矛盾的现象
5.10补充:谓词逻辑中有何常见关系
第六章 演绎在生活中的应用
6.1 常见的形式谬误:上了补习班,就一定能考好吗
6.2 传统的非形式谬误:如何避免感情用事
6.3 互联网时代的非形式谬误:如何辨别爆炸的信息
6.4 辨析:如何区分生活和逻辑上的不可能性
6.5 真理:为什么科学需要证伪
第三编 归 纳
第七章 数据和规律
7.1 流程和适应性:归纳和演绎有何不同
7.2 参照系:如何正确使用归纳的方法
7.3 数据:统计学中的数据是什么
7.4 变量:如何通过分析数据得到信息
7.5 图形:如何对数据产生直观感受
7.6 逆向思维:如何用数据指导生活
第八章 调查与实验
8.1 概念:调查和实验有何差别
8.2 幸存者偏差:如何通过调查收集数据
8.3 抽样:如何抽取有代表性的样本
8.4 缺陷:调查有何局限性
8.5 实验:通过实验收集数据有何优势
8.6 关键词:如何正确设计实验
8.7 双盲:如何排除主观因素的影响
第九章 处理和分析数据
9.1 分布:如何确定某个数据在全体数据中的位置
9.2 数据集合:如何比较不同地区的收入水平
9.3 相关性:如何理解数据之间的关系
9.4 线性回归:如何通过已知预测未知
9.5 方差和残差:线性回归模型有何局限性
第十章 数据统计和归纳的应用
10.1 归纳:如何通过局部了解整体
10.2 鸿沟:实验环境和真实世界有何差异
10.3 变异性:为何规律会在真实世界的运用中失灵
10.4 量化:如何验证一个结论是否成立
10.5 相似性:如何对两个全集进行比较
10.6 可信度:冬季出生的人更容易成为职业冰球运动员吗
后记 逻辑学有何局限性
· · · · · · (收起)

读后感

评分

在最近读这本书时,发现书中的一些勘误,整理出来,供后续阅读的朋友参考,避免产生不必要的困扰。 第二章 P25 当 P 和 Q 都为 T,P ⊕ Q 应该为 F。 P29 前文所述:“前提为假,蕴含关系恒为真”。因此该表的第二行,P 和 Q 都为 F 时,P → Q 应该为 T。 P36 第二列表头,应...

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在最近读这本书时,发现书中的一些勘误,整理出来,供后续阅读的朋友参考,避免产生不必要的困扰。 第二章 P25 当 P 和 Q 都为 T,P ⊕ Q 应该为 F。 P29 前文所述:“前提为假,蕴含关系恒为真”。因此该表的第二行,P 和 Q 都为 F 时,P → Q 应该为 T。 P36 第二列表头,应...

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在最近读这本书时,发现书中的一些勘误,整理出来,供后续阅读的朋友参考,避免产生不必要的困扰。 第二章 P25 当 P 和 Q 都为 T,P ⊕ Q 应该为 F。 P29 前文所述:“前提为假,蕴含关系恒为真”。因此该表的第二行,P 和 Q 都为 F 时,P → Q 应该为 T。 P36 第二列表头,应...

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在最近读这本书时,发现书中的一些勘误,整理出来,供后续阅读的朋友参考,避免产生不必要的困扰。 第二章 P25 当 P 和 Q 都为 T,P ⊕ Q 应该为 F。 P29 前文所述:“前提为假,蕴含关系恒为真”。因此该表的第二行,P 和 Q 都为 F 时,P → Q 应该为 T。 P36 第二列表头,应...

用户评价

评分

刚看了一点儿,感觉书中有几处明显错误: 表 2-4,异或关系的真值表,当 P 和 Q 都为 T,P ⊕ Q 应该为 F 表 2-7,前提为假时蕴涵关系的真值表,明明前文刚说过:“前提为假,蕴含关系恒为真”。在该表中,P 和 Q 都为 F 时,P -> Q 应该为 T 表 2-10 的第二列表头,应该是:等价关系 (~P) <-> Q

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错误百出,辜负了我对你的信任。光逻辑部分我就挑出9处错误来。

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在信息茧房时代,这本书是送给认知免疫系统的维生素大礼包!

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"读完全书再看热搜,每个爆款标题都自带谬误弹幕——'以偏概全!''滑坡警告!'比追剧还刺激"

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错误百出,辜负了我对你的信任。光逻辑部分我就挑出9处错误来。

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