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出版者:

作者:Kent, Allen/ Williams, James G. (EDT)

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:1997-7

价格:$ 350.24

装帧:

isbn号码:9780824722906

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
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电子信息时代的基石：一部深入探索计算科学与前沿技术奥秘的巨著 书名： 电子信息时代的基石：一部深入探索计算科学与前沿技术奥秘的巨著（暂定名） 作者： [此处可填充多位领域内资深专家或知名学者的名字] 出版信息： [此处可填充出版社名称、出版年份及版次] --- 核心内容概述：跨越理论与应用的广阔视野 本书旨在全面、系统地梳理和阐述自信息理论奠基以来，计算科学与信息技术领域所取得的里程碑式成就，并深入剖析当前及未来技术发展的关键方向。它并非对既有百科全书式定义的简单复述，而是着重于范式转换、核心算法的深度解析、新兴计算模型的哲学思考以及技术伦理的社会影响。全书共分为六大核心模块，每一模块都由该细分领域的权威专家撰写或审校，确保内容的深度、前沿性与准确性。 第一部分：计算的基石与形式化方法（The Foundational Pillars and Formal Methods） 本部分聚焦于计算理论的数学本质和逻辑结构，为理解现代计算机系统的运行原理提供坚实的理论基础。 1.1 算法的数学严谨性与复杂性理论的深层剖析： 我们将超越经典的 $O$ 记号描述，深入探讨交互式证明系统、零知识证明（ZKPs）在分布式系统中的应用潜力，以及量子计算对 P、NP、BQP 等复杂性类划分带来的根本性挑战。重点分析交互式证明系统（IP）与多项式时间证明系统（MIP）之间的复杂关系，以及“奇点即时性”（Instantaneous Singularity）理论在极端情况下对算法效率的重估。 1.2 形式化方法与系统可靠性验证： 详细阐述模型检测（Model Checking）技术，特别是针对非经典逻辑（如模态逻辑、时序逻辑）在验证大规模并发系统（如操作系统内核、航空航天控制系统）中的局限性与改进方向。引入“软件考古学”的概念，探讨如何通过形式化方法反向工程遗留系统的潜在安全漏洞和设计缺陷。 1.3 自动机理论的拓扑学视角： 探讨超越图灵机模型，如随机自动机、概率图灵机，以及与拓扑数据分析（TDA）相结合，如何揭示复杂数据结构中的内在几何形态，从而指导新型数据压缩与检索算法的设计。 第二部分：硬件架构的演进与异构计算（Hardware Evolution and Heterogeneous Computing） 本部分将深入探讨支撑现代计算范式的底层物理实现，关注超越冯·诺依曼瓶颈的创新。 2.1 新型存储与内存技术： 全面覆盖相变存储器（PCM）、电阻式随机存取存储器（RRAM）的物理机制、读写延迟特性，并重点分析它们如何重塑内存一致性模型（Memory Consistency Models）。讨论“近存计算”（Processing-in-Memory, PIM）架构对数据搬运瓶颈的突破性意义。 2.2 异构并行计算的精细调度： 深入分析 GPU（如 CUDA 核心的非线性执行单元）、FPGA（可重构计算单元的时序约束优化）以及 ASIC 在特定领域（如加密货币挖矿、深度学习推理）中的性能权衡。重点阐述运行时调度器（Runtime Schedulers）如何动态适应不同工作负载的内存访问模式和计算特性，实现性能最大化。 2.3 经典计算之外的探索： 详述模拟计算（Analog Computing）的复兴，特别是在信号处理和神经网络模拟中的应用，以及光子计算（Photonic Computing）在超低延迟通信和高带宽计算中的前沿进展，包括光子集成电路的稳定性挑战。 第三部分：人工智能：从统计学习到认知架构（AI: From Statistical Learning to Cognitive Architectures） 本模块聚焦于当前人工智能领域最热门的方向，但着重于超越标准深度学习模型的局限性。 3.1 表征学习与可解释性（XAI）： 深入剖析图神经网络（GNNs）在处理非欧几里得数据（如社交网络、分子结构）时的内在偏差。详细介绍因果推断（Causal Inference）如何被整合到深度学习框架中，以增强模型对反事实情景的预测能力。着重探讨可解释性工具（如 SHAP、LIME）的理论基础及其在医疗诊断和金融风控中的可靠性验证。 3.2 具身智能与强化学习（Embodied AI and RL）： 探讨智能体如何在复杂的、动态变化的物理或模拟环境中进行长期规划。重点分析多智能体系统（Multi-Agent Systems）中的合作与竞争机制，以及稀疏奖励环境下的探索策略（如内在动机驱动的学习）。 3.3 神经形态计算与类脑工程： 介绍脉冲神经网络（SNNs）与生物神经元模型的映射关系，以及如何在硬件层面实现事件驱动的、低功耗的认知处理。讨论脑机接口（BCI）在信息获取和控制领域的最新突破及其对人机交互范式的重塑。 第四部分：网络、分布式系统与数据管理（Networks, Distributed Systems, and Data Management） 本部分关注大规模信息交换和存储的基础设施，强调可靠性、一致性和安全性的权衡。 4.1 分布式共识机制的深度比较： 不仅限于 Paxos 和 Raft，重点分析拜占庭容错（BFT）算法在许可链（Permissioned Ledgers）和去中心化自治组织（DAOs）中的性能瓶颈。探讨“链下/链上”扩展性解决方案（如状态通道、侧链）的设计权衡。 4.2 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）： 深入分析控制平面与数据平面的解耦如何影响网络流量工程和安全策略的动态部署。探讨基于机器学习的流量预测与拥塞控制算法，如何实现网络的自适应优化。 4.3 大规模数据流处理与时间序列分析： 介绍 Flink、Kafka Streams 等流处理框架的内部机制，重点关注事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的对齐问题（Watermarking）。探讨在物联网（IoT）边缘设备上进行实时异常检测的计算约束。 第五部分：信息安全与隐私计算的博弈（Information Security and Privacy Computing） 本模块涵盖对抗性威胁、密码学前沿应用以及数据主权保护的工程实践。 5.1 现代密码学：格基密码与后量子安全： 全面介绍基于格（Lattice-based Cryptography）的公钥加密方案（如 CRYSTALS-Kyber），分析其在抗量子攻击中的理论基础和实现复杂度。探讨安全多方计算（MPC）和同态加密（HE）在不泄露原始数据前提下进行复杂数据聚合和模型训练的技术障碍与突破。 5.2 对抗性机器学习与防御策略： 详细分析针对深度学习模型的投毒攻击（Poisoning Attacks）和模型窃取攻击（Model Extraction Attacks）的数学原理。介绍梯度掩蔽、对抗性样本检测与鲁棒性训练等防御技术。 5.3 零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）的实施蓝图： 超越简单的身份验证，深入探讨基于上下文、基于风险的动态访问控制策略的实现，以及微服务边界的安全加固技术。 第六部分：人机交互、新兴媒介与技术伦理（HCI, Emerging Media, and Technology Ethics） 本部分着眼于计算技术与人类社会更深层次的融合与反思。 6.1 沉浸式计算：VR/AR/MR 的感知建模： 探讨混合现实环境中的空间感知、运动跟踪与意图预测的算法挑战。重点分析高保真度、低延迟渲染管线对计算资源的需求，以及人机感官同步的生理学限制。 6.2 计算的社会影响与技术治理： 这是一个高度批判性的章节。探讨算法偏见（Algorithmic Bias）的根源（数据偏差、模型结构偏差），并提出跨学科的缓解策略。深入讨论人工智能的自主性、责任归属问题（Accountability），以及在自动驾驶、军事决策等高风险领域中，建立可信赖的决策框架的必要性。 6.3 量子信息科学的工程化前景： 概述超导量子比特、离子阱等主流硬件平台的现状，分析当前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的局限性，并探讨变分量子本征求解器（VQE）等混合经典-量子算法在材料科学模拟中的应用前景与实际性能差距。 --- 本书的独特性与价值定位 本书不侧重于基础编程语言的语法或特定商业软件的操作手册，而是致力于构建一个高级的、跨越学科壁垒的知识图谱。它假定读者已具备扎实的计算机科学或工程学背景，目标是为研究生、资深工程师、研究人员以及政策制定者提供一个深入理解计算科学前沿动态的权威参考。通过对核心理论的解构和对新兴技术路径的批判性分析，本书旨在激发读者对下一代信息技术进行原创性思考和研究。全书以严谨的学术论证为基础，辅以丰富的、来自工业界和学术界的案例研究（Case Studies），确保理论与实践的紧密结合。

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