离散数学暨组合数学

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出版者:清华大学出版社
作者:[英] 安德森
出品人:
页数:807
译者:
出版时间:2004-1
价格:79.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302077893
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 离散数学
  • 组合数学
  • 数学基础
  • 计算机科学
  • 算法
  • 图论
  • 逻辑
  • 集合论
  • 数学建模
  • 高等教育
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具体描述

本书结构严谨、简洁易懂、逻辑性强,其内容涵盖了离散数学各种基础主题,每个主题的概念都与计算机工程和数学的实际应用相结合。本书不仅介绍了很多的基本概念,而且还讨论了一些扩展主题,如逻辑、集合、图、树、迭代、代数、计算理论和组合数学,并有大量实例,以帮助学生巩固所学知识。

全书讨论严谨,实例、习题多,是一本有关计算机基础数学理论的很好教材。

离散数学及其在现代计算机科学与工程中的应用 本书旨在深入探讨离散数学的核心概念、理论框架及其在当代计算机科学、工程学、乃至经济学和生物学等多个交叉学科中的广泛应用。 摒弃纯粹理论的冗余堆砌,本书侧重于构建清晰的数学直觉,并展示如何将抽象的离散结构转化为解决实际问题的有力工具。 全书内容围绕离散数学的几大支柱展开,结构严谨,逻辑递进。 --- 第一部分:逻辑与证明的基石 (Foundations of Logic and Proof) 本部分是整个离散结构思维的起点。我们首先详细介绍了命题逻辑(Propositional Logic),包括连接词、真值表、逻辑等价性、范式(合取范式与析取范式)的构建与化简。重点阐述了如何利用逻辑语言精确描述复杂的计算机程序流程和系统状态。 随后,深入探讨一阶谓词逻辑(First-Order Predicate Logic),引入量词(全称量词与存在量词)、约束变量和自由变量的概念,并展示其在数据库查询语言和人工智能知识表示中的关键作用。 在逻辑推理层面,本书系统梳理了数学证明(Mathematical Proof) 的主要技术: 1. 直接证明 (Direct Proof):基于定义和已证明定理的推导。 2. 间接证明 (Indirect Proof):包括反证法 (Proof by Contradiction) 和 逆否命题证明 (Proof by Contraposition)。 3. 数学归纳法 (Mathematical Induction):详细区分了标准归纳法和强归纳法(Well-Ordering Principle 的应用),并提供了多个在算法复杂度分析和递归关系求解中的实例。 4. 构造性证明 (Constructive Proof)。 这一部分强调将形式逻辑视为严谨思维的训练场,为后续的集合论和图论打下不可或缺的理论基础。 --- 第二部分:集合、函数与关系 (Sets, Functions, and Relations) 本部分构建了离散数学中描述数据结构和数据间联系的基本语言。 集合论 (Set Theory) 的内容涵盖了集合的定义、运算(并、交、差、补集)、笛卡尔积,以及幂集 (Power Sets) 的性质。我们通过容斥原理 (Inclusion-Exclusion Principle),展示了其在计数复杂重叠事件集合大小时的威力,并将其应用于解决诸如“错排问题”等经典组合难题。 函数 (Functions) 的讨论不仅限于基本的映射,还深入分析了单射(Injectivity)、满射(Surjectivity)和双射(Bijectivity) 的特性,这些特性直接关系到数据编码和加密算法的可逆性。 关系 (Relations) 是本部分的核心。我们详细定义了关系的基本属性:自反性、对称性、反对称性和传递性。在此基础上,重点研究了等价关系 (Equivalence Relations) 及其划分出的等价类 (Equivalence Classes),这在数据分组和形式语言的抽象中至关重要。同时,偏序关系 (Partial Order Relations) 及其哈斯图 (Hasse Diagrams) 的绘制,为理解层次结构提供了直观工具。 --- 第三部分:计数技术与组合分析 (Counting Techniques and Combinatorial Analysis) 本部分聚焦于如何精确地计算事件发生的次数,这是算法效率分析的基础。 我们将组合计数方法划分为两大类:排列 (Permutations) 和 组合 (Combinations)。 1. 基本计数原则:乘法原理和加法原理的恰当应用。 2. 排列与组合:包含重复元素的排列、带有/不带顺序的选取。 3. 鸽巢原理 (Pigeonhole Principle):作为一种强大的存在性证明工具,展示了其在保证至少发生某事时的有效性。 4. 二项式与多项式定理 (Binomial and Multinomial Theorems):深入剖析二项式系数的性质,并将其与帕斯卡三角联系起来。 此外,本书还引入了更高级的计数方法,包括生成函数 (Generating Functions),用以解决复杂的递推关系和组合构造问题。通过将序列转化为多项式运算,生成函数提供了一种强大的代数工具来求解原本难以直接分析的计数问题。 --- 第四部分:图论 (Graph Theory) 图论是离散数学中应用最为广泛的分支之一,本书从基础概念出发,逐步深入到高级应用。 基础结构:定义了图(无向图、有向图)的术语,包括顶点、边、度数、邻接矩阵和关联矩阵。讨论了子图、路径、圈和连通性。 特殊类型的图:详细分析了欧拉路径与哈密顿回路 (Eulerian Paths and Hamiltonian Cycles) 的存在性判定准则(欧拉定理),这些在网络路由和调度问题中具有直接指导意义。研究了二分图 (Bipartite Graphs) 及其在匹配问题中的应用。 图的着色与平面图:介绍了图着色问题 (Graph Coloring),特别是四色定理的背景与意义,以及对偶图的概念。平面图的判定(库拉托夫斯基定理)被用于分析电路设计中的可布线性。 图的遍历算法基础:初步探讨了图的遍历(如DFS和BFS),为后续的算法分析奠定基础,并引入了树 (Trees) 这一特殊图结构,讨论了生成树(如最小生成树算法的思想背景)。 --- 第五部分:代数结构与关系 (Algebraic Structures and Relations) 本部分衔接了离散数学与抽象代数,关注结构化系统的性质。 代数结构:引入了代数系统的概念,重点考察群 (Groups) 的定义(封闭性、结合律、单位元、逆元),并分析了有限群的例子(如模 $n$ 加法群)。群论是现代密码学和编码理论的理论基石。 格与布尔代数 (Lattices and Boolean Algebra):这是连接离散结构与数字电路逻辑的桥梁。详细阐述了格的偏序结构特性,并全面解析了布尔代数的公理体系,展示了如何将复杂的逻辑表达式转化为最小化的逻辑门电路实现。 --- 第六部分:递归关系与可计算性 (Recurrence Relations and Computability) 本部分处理离散过程的动态演化和计算的极限。 递归关系 (Recurrence Relations):系统性地介绍了求解线性齐次和非齐次递归关系的方法,包括特征方程法。这些关系是理解算法(如分治策略,如快速排序的性能分析)复杂度的核心。 离散概率基础:简要介绍了离散概率空间,事件的概率计算,以及随机变量的概念,为随机算法分析提供必要的概率工具。 可计算性概述:本章将讨论的重点放在计算的边界。通过引入图灵机 (Turing Machine) 的概念模型,我们探讨了什么是“可计算的”,并讨论了停机问题(Halting Problem)的不可判定性,从而为理解计算的理论极限划定清晰的界限。 --- 本书的特点在于其强烈的应用导向。 每个理论章节后都配有大量的、取自不同工程领域的案例分析和习题,旨在培养读者将抽象概念映射到实际计算场景的能力。无论是软件工程中的数据结构设计、网络通信协议的验证,还是数据挖掘中的模式识别,本书提供的数学工具都将是不可或缺的理论支撑。

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读后感

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用户评价

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老实说,我是一个对抽象概念不太敏感的人,拿到这本厚厚的书时,坦白讲,心头一沉。但这本书的排版和图示设计,简直是拯救了我。在讲解关系(如等价关系和偏序关系)时,书中大量使用了Hasse图和迪拉克图,而且图例的绘制非常清晰、规范,每一个箭头、每一个覆盖关系都标注得清清楚楚。特别是涉及到函数和映射的性质判定时,它不仅用了数学符号,还配上了简化的、类比现实场景的示意图,比如用“管道连接”来比喻满射,用“一对一对应”来比喻单射。这种图文并茂的讲解方式,极大地降低了初学者的理解门槛。此外,作者在全书的章节之间设置了非常精妙的“回顾与展望”小节,这些小节像一座座桥梁,将前面学到的逻辑、集合、计数和图论知识点串联起来,让我能清晰地看到这些看似分散的知识点是如何在一个统一的数学框架下运作的。这种全局观的培养,是很多其他教材所欠缺的。

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这本《离散数学暨组合数学》的教材,说实话,刚开始翻开的时候,我心里是有点打鼓的。我一直觉得离散数学这块内容,抽象得厉害,跟实际应用好像隔了一层毛玻璃。这本书的开篇介绍部分处理得相当不错,没有一上来就丢一堆定义和定理砸向读者。它花了相当篇幅去铺陈“为什么我们需要研究离散结构”,而不是急于展示“离散结构是什么”。举例来说,在讲集合论的基础时,作者没有满足于仅仅给出罗素悖论的简单陈述,而是深入探讨了公理化集合论(ZFC)的必要性,这对于理解数学的严谨性非常有帮助。接着,在逻辑章节,它没有止步于命题演算,而是非常细致地讲解了谓词逻辑的量词嵌套和范式转换,甚至还穿插了计算机科学中一阶逻辑在形式化验证方面的应用案例。这种处理方式,让原本枯燥的符号推导过程变得有了“意义”,不再是单纯的智力游戏。尤其值得称赞的是,书中对于图论的引入,那种从现实世界问题(比如网络路由、地图着色)反推理论模型的叙述方式,极大地激发了我继续深入研读的兴趣。这本书的章节组织结构非常清晰,知识点的递进是循序渐进的,即便是初学者,只要肯下功夫,也能在大结构上把握住离散数学的脉络。

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我对比了我们专业过去几年用的几本教材,坦白讲,这本《离散数学暨组合数学》在算法和计算复杂性方面的内容融合得最为自然和现代。它没有将算法部分割裂开来作为一个单独的附录,而是将算法的思想渗透到了离散结构的讨论之中。例如,在讨论连通图和最小生成树时,书中不仅详细介绍了普里姆(Prim)算法和克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的步骤,还用到了离散数学中的树的概念和性质来论证这些算法的正确性和效率(比如循环不变式)。而在讲授布尔代数和逻辑电路时,它非常到位地引入了卡诺图化简和Quine-McCluskey算法,并且明确指出了这些方法在现代计算机硬件设计中的历史地位和局限性。这种紧密的结合,让这本书不仅仅停留在数学理论层面,更像是一本为计算机科学和工程领域学生量身定制的“基石读物”,它告诉你这些理论工具是如何被实际用来构建世界的。

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我花了整整一个学期的时间来啃这本书,感受最深的是它对组合数学部分的处理手法,简直是教科书级别的范本。通常市面上的教材在讲到组合恒等式时,往往就是罗列一堆公式,然后给出一个或两个证明,读者自己琢磨去。但这本《离散数学暨组合数学》完全不是这个套路。它在介绍排列组合的基础时,大量采用了生成函数和指数生成函数作为工具,而且对这两种工具的构建过程讲解得极其详尽,每一步的代数变换都有清晰的文字注释和推导逻辑,让你明白“为什么这么凑”而不是“记住这个公式”。比如,在处理错排问题时,它不仅给出了容斥原理的直接应用,还用到了母函数来解递推关系,这种多角度的切入,极大地加深了我对问题的理解深度。更让我惊喜的是,书中穿插了许多著名的未解难题的简介,虽然没有试图去解决它们,但这种对数学前沿的展示,拓宽了我的视野,让我意识到这门学科远不止于期末考试的那些习题。书中的习题设计也很有梯度,基础题巩固概念,中等题考察技巧,而最后的几道难题则明显是为那些真正想深入研究的同学准备的“彩蛋”。

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关于这本书的风格,我感受最深的是它那种“务实到骨子里”的学术态度。它很少使用华而不实的形容词来夸耀某个定理的优美,而是将重点放在证明的严谨性和结论的可操作性上。举例来说,在处理代数结构——群论的引入时,它没有急于展开到环和域的复杂讨论,而是用大量的篇幅仔细打磨了“封闭性、结合律、单位元、逆元”这四个基本性质,并通过例子(比如时钟运算、矩阵变换)来检验这些性质的实际含义。这种脚踏实地的教法,避免了初学者在遇到复杂定义时产生畏难情绪。另一个体现其务实性的地方在于,书中对“证明方法”的分类和总结做得非常出色。它专门开辟了一个单元,系统梳理了数学归纳法、反证法、构造法、鸽巢原理的应用场景,并为每种方法提供了至少两个不同领域的例题解析。这使得这本书的价值不仅仅是知识的传授,更像是一本系统化的“数学思维训练手册”,教会你如何像一个数学家一样去思考和论证问题。

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深入浅出,条理清晰

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深入浅出,条理清晰

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深入浅出,条理清晰

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