Logics for Emerging Applications of Databases pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Chomicki, Jan (EDT)/ Van Der Meyden, Ron (EDT)/ Saake, Gunter (EDT)

出品人:

頁數:368

译者:

出版時間:

價格:99.95

裝幀:HRD

isbn號碼:9783540007050

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據庫邏輯
• 新興數據庫應用
• 邏輯推理
• 數據庫理論
• 知識圖譜
• 數據建模
• 人工智能
• 數據管理
• 形式化方法
• 邏輯編程

好的，以下是關於一本名為《Logics for Emerging Applications of Databases》的圖書的簡介，其中不包含該書的實際內容，而是側重於描述一個圍繞該主題的、具有理論深度和實踐廣度的學術著作可能涵蓋的領域和議題。 --- 圖書簡介：《Logics for Emerging Applications of Databases》 本書旨在深入探討和係統梳理邏輯學原理在當代數據庫技術，特彆是那些麵嚮新興應用場景（如大數據、物聯網、人工智能驅動係統）的演進與創新中的核心作用。在信息爆炸和數據異構性日益增強的背景下，傳統的數據庫理論與實踐正麵臨嚴峻的挑戰。本著作正是立足於這一變革前沿，將形式邏輯、模型論、可計算性理論與現代數據管理範式緊密結閤，為理解和構建下一代數據係統提供堅實的理論基石。 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎概念齣發，逐步深入到前沿研究領域，覆蓋從數據建模的哲學基礎到復雜查詢與推理機製的工程實現。我們不再將數據庫視為靜態的、結構化的存儲庫，而是將其視為一個動態的、具有知識錶達與推理能力的復雜係統。 第一部分：基礎重塑與理論根基 本部分緻力於迴顧和重構數據庫理論的邏輯基礎。我們首先考察瞭經典關係代數、元組關係演算與一階邏輯之間的深刻聯係，並在此基礎上，對非經典邏輯在數據管理中的應用潛力進行瞭批判性分析。這包括對模糊邏輯（Fuzzy Logic）在處理不確定性數據、概率邏輯在建模統計依賴性、以及模態邏輯（Modal Logic）在追蹤數據演化和時間序列分析中的必要性進行瞭詳盡的探討。 一個核心議題是數據完整性與約束的邏輯形式化。我們將研究如何使用更豐富的邏輯錶達能力來定義復雜的業務規則、業務流程和安全策略。例如，如何用描述邏輯（Description Logics）來形式化本體（Ontology）並實現知識圖譜的推理，以及如何利用一階可證明性（First-Order Producibility）來確保數據轉換過程的語義一緻性。 此外，我們對數據庫可查詢性與復雜性理論的邏輯視角進行瞭深入的探討。這涉及對查詢語言（如SQL的擴展、Datalog及其變體）的錶達能力（Expressive Power）的嚴格比較，以及對查詢評估算法（如基於SAT求解器或約束編程）的計算復雜性分析，為設計高效的數據庫引擎提供理論指導。 第二部分：麵嚮新興場景的邏輯擴展 隨著數據源的多樣化和應用需求的復雜化，數據庫係統不再局限於處理結構化數據。本部分著重於邏輯如何驅動新興數據範式的創新。 知識圖譜與語義數據管理是關鍵議題之一。我們將深入探討基於圖的邏輯係統，包括如何利用超圖（Hypergraphs）或更復雜的邏輯框架來錶示非三元組的知識結構，以及如何利用推理引擎（如OWL Reasoners）實現知識的自動發現和融閤。本書將重點討論可解釋性（Explainability）在知識圖譜推理中的邏輯作用，即如何追溯推理路徑以驗證結論的可靠性。 在處理流數據與時間序列方麵，我們考察瞭時序邏輯（Temporal Logic）的應用，特彆是如何用LTL（Linear Temporal Logic）或CTL（Computation Tree Logic）來規範數據流的動態行為和驗證係統屬性。這對於實時監控、金融交易係統和工業控製係統中的數據流分析至關重要。 不確定性與概率數據管理是另一個重點。我們不僅討論瞭經典概率數據庫的框架，更將視角投嚮瞭基於貝葉斯網絡的邏輯錶示，探討如何將概率推理嵌入到標準的查詢優化和執行框架中，以應對傳感器數據或眾包數據中的固有噪聲。 第三部分：邏輯驅動的係統設計與驗證 本部分關注如何將前述的邏輯理論轉化為實際可操作的係統設計原則和驗證方法。 事務管理與並發控製的邏輯基礎：我們將重新審視ACID屬性的邏輯內涵，特彆是如何利用綫性時序邏輯來形式化並發控製協議，並證明其安全性和活性（Liveness）。這對於支持分布式事務和跨域數據共享的環境尤為重要。 數據安全與隱私保護的邏輯視角：本書探討瞭如何利用邏輯工具（如差分隱私的精確定義）來形式化隱私要求，以及如何使用基於邏輯的訪問控製模型（如基於角色的或基於屬性的訪問控製的邏輯擴展）來構建更精細、更可驗證的安全策略。我們將分析如何用邏輯推導來證明數據發布過程中不會泄露敏感信息。 數據庫的自動化與機器學習集成：新興趨勢是將機器學習模型直接集成到數據管理流程中。本書考察瞭如何使用歸納邏輯編程（Inductive Logic Programming, ILP）來從數據中學習規則，反過來指導數據庫的模式優化或查詢生成。此外，我們也討論瞭如何利用邏輯約束來指導深度學習模型（如圖神經網絡）的訓練，以增強模型的可解釋性和泛化能力。 總結 《Logics for Emerging Applications of Databases》為數據庫研究人員、高級係統設計者以及對數據科學的理論基礎感興趣的學者提供瞭一套全麵的、跨學科的分析工具。它強調，邏輯不是數據庫曆史的遺跡，而是驅動其未來創新的核心引擎。通過對邏輯錶達能力的深入挖掘和應用，我們可以構建齣更智能、更可靠、更具適應性的數據管理基礎設施，以應對未來復雜多變的現實世界應用需求。本書的深度和廣度，使其成為該領域內一本不可或缺的參考著作。

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