具体描述
本书针砭时弊，将保罗·克鲁格曼的智慧、敏锐的分析和有力的阐释置于小布什减税计划争论的焦点——5万多亿美元的财政盈余究竟应该用来做什么。书中详细剖析了布什政府的减税方案，揭示了谁将是方案的受益者，谁将是方案的受损者，减税方案将以多快的速度耗尽财政盈余。
中国正在致力于建设消费型经济，而少取多予、还富于民才能抓住刺激消费的牛鼻子。减税
是改善民生、扩大内需和刺激消费的不可或缺之举吗?克鲁格曼对小布什减税政策的剖析对我们同样适用！
作者简介
保罗·克鲁格曼，因在国际贸易理论和地域经济方面作出的突出贡献而独享2008年诺贝尔经济学奖。 现为普林斯顿大学经济学教授，主要研究领域为国际贸易、国际金融、货币危机与汇率理论。克鲁格曼于1991年获得克拉克经济学奖，1994年成功预言亚洲金融危机。他是当代美国最具影响力的政治评论家、曾任美国政府经济顾问。在过去十余年间，他出版了近二十本著作，发表文章数百篇，他的文笔清晰流畅，深入浅出，在公众眼中，他是一位不可多得的大众经济学家，被誉为“自凯恩斯以降，文章写得最好的经济学家”。
目录信息
读后感
虽然叫做模糊数学，但是貌似没有怎么涉及到数学的内容。我是因为要用到模糊数学才偶然间借到了这本书。令人失望的是本书并没有用到数学，更不用说模糊数学了。（希望学习模糊数学的同学请绕路！） 但令人欣喜的是，该书以一个新颖有趣的视角论述了布什同学的减税政策的弊端...
评分虽然叫做模糊数学，但是貌似没有怎么涉及到数学的内容。我是因为要用到模糊数学才偶然间借到了这本书。令人失望的是本书并没有用到数学，更不用说模糊数学了。（希望学习模糊数学的同学请绕路！） 但令人欣喜的是，该书以一个新颖有趣的视角论述了布什同学的减税政策的弊端...
评分虽然叫做模糊数学，但是貌似没有怎么涉及到数学的内容。我是因为要用到模糊数学才偶然间借到了这本书。令人失望的是本书并没有用到数学，更不用说模糊数学了。（希望学习模糊数学的同学请绕路！） 但令人欣喜的是，该书以一个新颖有趣的视角论述了布什同学的减税政策的弊端...
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用户评价
这本书给我的感觉，就像是走进了一个布置精美的古典花园，每一个转角都有新的景致，但路径的设计却异常精巧复杂。我主要是被书名中“数学”二字吸引，想看看这门学科是如何将我们日常生活中那种“差不多就行了”的心态，提升到可计算、可分析的层面。最让我耳目一新的是它对“语言变量”的处理方式。我们平时说“这个房间光线很好”，这个“很好”在经典数学中是无法赋值的，但作者通过隶属函数的巧妙定义，竟然能将其量化为一个区间或一个曲面，这简直是魔法一般的转换。不过，这本书的行文风格，我个人感觉稍微偏向于学术综述，作者似乎更倾向于展示一个知识的全景图，而不是聚焦于某一个点进行深入剖析。例如，在提到各种模糊积分的定义时，似乎只是简单罗列了不同的数学构造，而没有花足够笔墨去比较它们在实际物理意义上的细微差别。这导致我在阅读时，常常需要自己去“补白”，思考为什么会存在这么多不同的积分方式，它们各自的优势和局限究竟在哪里。整本书的排版和图示都比较清晰，这点值得称赞，毕竟处理这种高维度的隶属空间，视觉辅助是至关重要的。总而言之，它提供了一个极好的理论框架，但如果能增加更多针对特定领域应用的深度案例分析，这本书的实用价值会更高。
评分这本《模糊数学》的书籍，着实让我这个初学者感到有些手足无措，但同时又有一种探寻未知领域的兴奋感。我原本对数学的理解还停留在高中阶段，那些泾渭分明的“是”与“否”、“对”与“错”的概念根深蒂固。然而，翻开这本书，迎面而来的是一种全新的思维方式——关于“程度”的数学。作者似乎在用一种非常温和、循序渐进的方式，将我们从那个非黑即白的世界里拉出来，引入到一个充满灰度的空间。一开始的集合论部分，虽然是基础，但引入的“隶属度”概念就足够让人琢磨好一阵子。它不是简单地告诉你“这个物体是A集合的成员”，而是告诉你“这个物体有多大程度上属于A集合”。这种描述现实世界复杂性和不确定性的尝试，对我来说是极具吸引力的，它更贴近我们日常经验中那种模棱两可的状态。我特别欣赏作者在阐述过程中，那种不急不躁的节奏感，像是耐心的老师，总能在关键的概念转换点上，提供一些贴合生活的实例，比如“热”与“冷”的过渡，或者是“高”与“矮”的界限模糊性。尽管如此，书中深入到一些运算规则和推理模型时，我的理解仍然需要反复咀嚼，很多时候需要停下来，在草稿纸上画图，试图在脑海中构建起那个多维度的隶属空间。总体而言，这是一本需要耐心和重复阅读才能真正领悟其精髓的著作，它挑战了我固有的逻辑框架，让我看到了数学在处理模糊性问题上的巨大潜力。
评分坦白说，我带着一种功利性的目的接触这本《模糊数学》，期待它能为我的工程项目带来一些突破性的算法，毕竟“模糊”这个词在处理实际误差和不确定数据时听起来非常诱人。然而，阅读体验却远比我想象的要“哲学”得多。书的前半部分，像是在铺设一个极为坚实但略显枯燥的地基，大量的定义、公理和性质的罗列，让人感觉仿佛回到了大学时代啃教科书的时光。我能感受到作者在努力建立一个严谨的数学体系来容纳那些传统数理逻辑无法有效处理的现象，但这种严谨性，在初期阶段，确实会稍微减慢阅读的流畅性。我更期待看到的是那些“模糊控制器”或“模糊决策树”是如何具体构建和应用的，但这些实战内容似乎被有意地推到了后面。印象最深的是关于模糊关系的传递性和合成运算那几章，公式符号的堆砌开始变得密集起来，而且每一种合成算子（如M-算子、最大-最小合成等）的细微差别，都需要仔细对比才能区分其适用场景。这让我意识到，模糊数学并非是对传统数学的简单“软化”，它构建了一套全新的、具有自身内在逻辑的运算框架。想要真正掌握它，必须对符号的精确含义有毫不含糊的认识，这本身就是一种悖论式的学习挑战。这本书无疑是深度的，但对于追求快速应用成果的读者来说，跨越前面的理论高地需要付出相当的努力。
评分我阅读这本《模糊数学》的体验是相当“烧脑”的，它不像其他科普读物那样追求即时的愉悦感，更像是在进行一次智力上的长跑训练。最大的挑战在于对“不确定性”的重新定义。我们习惯于用概率来处理不确定性，但概率讨论的是事件发生的可能性，而模糊数学讨论的是概念本身的边界模糊性。书中对“模糊集”的数学严谨性论证，初读时确实让我产生了巨大的认知摩擦。特别是当涉及到模糊逻辑的推理规则，例如如何从模糊前提推导出模糊结论时，那种遵循特定规则的演进过程，要求读者必须暂时抛弃二值逻辑的直觉。我记得有一个章节专门讨论了如何用模糊集来表示模糊不等式，这简直是对传统代数的一次彻底颠覆。作者在证明过程中大量引用了泛函分析和拓扑学的概念，这对于背景知识不那么扎实的读者来说，无疑增加了阅读的门槛。我不得不频繁地去查阅一些背景知识才能跟上作者的思路。这本书的价值在于它展示了数学工具的普适性和延展性，证明了即便是最“不科学”的语言描述，也能被纳入一个自洽的数学体系进行分析。但代价是，读者需要投入极大的专注力去消化这些概念的细微差别。
评分这是一部结构严谨、内容详实的数学专著，而非一本轻松的入门读物。我是在一个对数据分析有兴趣的背景下开始阅读的，希望能找到提升模型鲁棒性的方法。书中对隶属函数的构造方式进行了非常细致的分类和讨论，从三角函数形式到梯形、钟形曲线，每一种都有其背后的物理或经验意义的解释，这部分写得非常到位。然而，我发现作者在论证过程中，似乎更偏向于理论的完备性而非算法的可操作性。例如，在讨论如何将一个复杂的、高维度的模糊系统解耦时，提供的理论框架很宏大，但实际操作层面的建议相对稀疏。我更希望看到的是，面对一个包含数十个模糊变量的实际问题时，应该如何高效地确定最优的隶属函数家族，以及如何进行有效化（Defuzzification）才能保证结果的准确性和效率。书中对这些实际工程挑战的探讨似乎只是点到为止。这使得这本书更像是一本“奠基之作”，为后续的深入研究和应用开发提供了坚实的理论后盾，但对于想立刻将其应用于解决特定工程难题的实践者来说，可能还需要配合其他更侧重算法实现的参考资料。总而言之，它是一块宝藏般的理论基石，但从基石到建筑落成，中间还需要读者自己去搭建应用层。
评分草草翻了一遍。对公共经济学这块不是很感兴趣。但保罗哥分析问题的方法和角度值得尊重。
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评分草草翻了一遍。对公共经济学这块不是很感兴趣。但保罗哥分析问题的方法和角度值得尊重。
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