简介
《大学计算机--信息计算与智能(教育部大学计算机课程改革项目规划教材)》编著者李波。
大学教育不能局限于基本知识传授，更要培养学生的理性思维能力，对科学追求的精神，以及学生的高尚人格。很高兴见到由西安交通大学计算机教学实验中心老师们编写的这部书稿，对他们在教学研究上的不懈努力和开拓精神感到非常欣慰，他们一直在大学计算机课程改革道路上不断探索、实践、总结、优化，致力于提供更完美的学习内容，引导学生的认知及思维层面的潜力激发。
这本书从全新的视角对大学计算机知识进行了梳理和组织，体现了作者对于计算思维培养的深入理解和充分认识。内容主要分为数学基础、信息、计算、智能、问题求解、算法与数据结构和计算思维7个章节，试图从数学基础、计算机科学理论、问题求解和构造等方面初步让学生把握学科的核心内容，体验计算思维。
目录
第1章 符号模型的数学描述
1.1 科学抽象
1.1.1 科学抽象的意义
1.1.2 数学抽象的基本原则
1.1.3 七桥问题
1.1.4 四色猜想问题的抽象
1.1.5 抽象的层次
1.2 形式化与计算描述
1.2.1 形式化
1.2.2 计算科学与数学的关系
1.2.3 计算描述的特点
1.3 常用数学描述
1.3.1 集合
1.3.2 巴科斯范式
1.3.3 正则表达式
1.3.4 有限状态机
1.3.5 HTM
1.3.6 XML
1.4 有限状态机的应用举例
1.5 实验Haskell使用入门
1.5.1 什么是Haskell
1.5.2 初次使用Haskell
1.5.3 以编程方式使用Haskell
1.5.4 实验安排建议
1.6 进一步阅读材料
习题
第2章 什么是信息
2.1 信息的概念与定义
2.1.1 热身问题
2.1.2信息的定义及其物理解释
2.2 信息量的数学表达
2.2.1 信息量的数学表达——信息熵
2.2.2 信息熵的应用
2.2.3 信息概念的进一步讨论
2.3 数字化
2.3.1 比特
2.3.2 信息表示的种类
2.3.3 模拟信号的数字化
2.4 信息表示方法
2.4.1 二进制
2.4.2 字符信息的编码
2.4.3 图形图像的数据表示
2.4.4 格雷码
2.5 信息处理
2.5.1 人类信息处理发展史
2.5.2 信息处理过程
2.6 哈夫曼编码
2.7 熵的计算及应用举例
2.8 实验
实验一 香农实验
实验二 编写Gray码产生程序
实验三 编写一个哈夫曼编解码的程序
2.9 进一步阅读材料
习题
第3章什么是计算
3.1计算机的历史及人类对计算本质的认识过程
3.1.1计算手段应该器械化
3.1.2计算过程应该形式化
3.1.3计算的执行应该自动化
3.1.4机械计算原理
3.2计算理论
3.2.1希尔伯特的第10个问题
3.2.2函数及其计算
3.2.3计算模型
3.2.4斐波那契数列与递归
3.2.5递归函数
3.2.6图灵机
3.2.7图灵可计算函数
3.2.8计算的本质
3.2.9通用编程语言——Bare Bones语言
3.2.10哥德尔数
3.2.11停机问题
3.2.12计算复杂度
3.3逻辑代数与逻辑电路
3.3.1逻辑代数基础
3.3.2门电路
3.3.3加法器
3.3.4 CPU
3.3.5主板
3.4冯·诺依曼体系结构
3.4.1冯·诺依曼体系结构及其科学认知
3.4.2计算机体系结构
3.4.3指令
3.4.4机器指令执行过程
3.4.5主存储器
3.5图灵机构造举例
3.6实验
实验一使用图灵机演示软件研究图灵机的工作原理
实验二奇偶归—猜想
实验三研究图灵机的识别能力
实验四研究L—system
3.7进一步阅读材料
习题
第4章什么是智能
4.1 Watson、Siri及Eliza
4.1.1 IBM超级计算机Watson
4.1.2 Siri
4.1.3 Eliza
4.2智能的概念
4.2.1 Smart、Intelligent、Wisdom
4.2.2多元智能理论
4.2.3生物界的智能
4.2.4智能的定义
4.2.5韦氏智力量表
4.3图灵测试
4.3.1一个游戏
4.3.2图灵测试
4.3.3 CAPTCHA
4.4人工智能
4.4.1 人工智能简史
4.4.2人工智能定义
4.4.3人工智能的主要学术流派
4.5符号智能
4.5.1知识
4.5.2知识的特点和分类
4.5.3状态空间表示法
4.5.4问题归约法
4.5.5语义网
4.6计算智能
4.6.1计算智能与符号智能的区别
4.6.2人工神经网络
4.6.3演化计算
4.6.4遗传算法
4.6.5用遗传算法解决旅行商问题
4.6.6增强学习
4.7群体智能与ABMS及其应用
4.7.1群体智能
4.7.2 ABMS
4.7.3 NetLogo
4.8实验
4.8.1实验一AMBS应用举例
4.8.2实验二TSP问题的GA算法
4.9进一步阅读材料
习题
第5章问题求解
5.1《论语·宪问》与囚徒困境
5.1.1囚徒困境
5.1.2囚徒困境问题求解
5.2问题求解基础
5.2.1什么是问题
5.2.2问题求解的一般过程
5.2.3问题的分类
5.2.4算法类问题求解
5.2.5系统类问题求解
5.3常见问题求解策略
5.4学科中的经典问题
5.4.1汉诺塔问题
5.4.2哈密尔顿回路问题
5.4.3最小生成树
5.4.4哲学家共餐问题
5.5实验
实验一利用在线的囚徒困境模拟程序进行问题研究探索
实验二程序验证
实验三八皇后问题
实验四汉诺塔程序
5.6进一步阅读材料
习题
第6章算法及数据结构
6.1算法基础
6.1.1算法的概念
6.1.2算法的存在性和计算的复杂性
6.1.3算法描述
6.1.4算法的评价
6.2排序算法
6.2.1算法的威力
6.2.2直接插入排序
6.2.3简单选择排序
6.2.4冒泡排序
6.2.5快速排序
6.2.6归并排序
6.2.7并行算法
6.3数据结构
6.3.1算法与数据结构的关系
6.3.2线性表及数组
6.3.3 Haskell的数列
6.3.4 Haskell的数列Comprehension
6.3.5 Haskell的元组
6.3.6树及KD—Tree
6.3.7 Haskell的自定义类型
6.3.8哈希表
6.3.9 Haskell的Map
6.4常见算法举例
6.4.1最短路径算法
6.4.2最小生成树算法
6.4.3加密算法
6.5流程图工具Raptor应用举例
6.6实验
实验一计算圆周率
实验二快速排序
实验三Prim算法
实验四流程图工具Raptor的应用
实验五并行快速排序
6.7进一步阅读材料
习题
第7章计算思维
7.1计算思维导引
7.1.1科学思维
7.1.2计算思维的产生
7.1.3计算思维的定义
7.1.4计算思维的特征和作用
7.1.5计算思维与计算机科学
7.1.6计算思维培养
7.2计算透镜
7.2.1计算生物学
7.2.2人类基因组计划
7.2.3霰弹枪测序
7.2.4仿生计算
7.2.5万维网和因特网
7.3社会计算
7.3.1社会计算的研究内容
7.3.2社会网络媒体
7.3.3计算社会科学
7.3.4人本计算
7.3.5集体智能、威客、众包
7.4普适计算
7.5普适计算应用举例
7.6实验
实验一京都基因和基因组百科全书（KEGG）
实验二利用CLab4研究高级语言的机器执行
7.7进一步阅读材料
习题
附录Haskell程序设计基础
1.1 科学抽象
1.1.1 科学抽象的意义
1.1.2 数学抽象的基本原则
1.1.3 七桥问题
1.1.4 四色猜想问题的抽象
1.1.5 抽象的层次
1.2 形式化与计算描述
1.2.1 形式化
1.2.2 计算科学与数学的关系
1.2.3 计算描述的特点
1.3 常用数学描述
1.3.1 集合
1.3.2 巴科斯范式
1.3.3 正则表达式
1.3.4 有限状态机
1.3.5 HTM
1.3.6 XML
1.4 有限状态机的应用举例
1.5 实验Haskell使用入门
1.5.1 什么是Haskell
1.5.2 初次使用Haskell
1.5.3 以编程方式使用Haskell
1.5.4 实验安排建议
1.6 进一步阅读材料
习题
第2章 什么是信息
2.1 信息的概念与定义
2.1.1 热身问题
2.1.2信息的定义及其物理解释
2.2 信息量的数学表达
2.2.1 信息量的数学表达——信息熵
2.2.2 信息熵的应用
2.2.3 信息概念的进一步讨论
2.3 数字化
2.3.1 比特
2.3.2 信息表示的种类
2.3.3 模拟信号的数字化
2.4 信息表示方法
2.4.1 二进制
2.4.2 字符信息的编码
2.4.3 图形图像的数据表示
2.4.4 格雷码
2.5 信息处理
2.5.1 人类信息处理发展史
2.5.2 信息处理过程
2.6 哈夫曼编码
2.7 熵的计算及应用举例
2.8 实验
实验一 香农实验
实验二 编写Gray码产生程序
实验三 编写一个哈夫曼编解码的程序
2.9 进一步阅读材料
习题
第3章什么是计算
3.1计算机的历史及人类对计算本质的认识过程
3.1.1计算手段应该器械化
3.1.2计算过程应该形式化
3.1.3计算的执行应该自动化
3.1.4机械计算原理
3.2计算理论
3.2.1希尔伯特的第10个问题
3.2.2函数及其计算
3.2.3计算模型
3.2.4斐波那契数列与递归
3.2.5递归函数
3.2.6图灵机
3.2.7图灵可计算函数
3.2.8计算的本质
3.2.9通用编程语言——Bare Bones语言
3.2.10哥德尔数
3.2.11停机问题
3.2.12计算复杂度
3.3逻辑代数与逻辑电路
3.3.1逻辑代数基础
3.3.2门电路
3.3.3加法器
3.3.4 CPU
3.3.5主板
3.4冯·诺依曼体系结构
3.4.1冯·诺依曼体系结构及其科学认知
3.4.2计算机体系结构
3.4.3指令
3.4.4机器指令执行过程
3.4.5主存储器
3.5图灵机构造举例
3.6实验
实验一使用图灵机演示软件研究图灵机的工作原理
实验二奇偶归—猜想
实验三研究图灵机的识别能力
实验四研究L—system
3.7进一步阅读材料
习题
第4章什么是智能
4.1 Watson、Siri及Eliza
4.1.1 IBM超级计算机Watson
4.1.2 Siri
4.1.3 Eliza
4.2智能的概念
4.2.1 Smart、Intelligent、Wisdom
4.2.2多元智能理论
4.2.3生物界的智能
4.2.4智能的定义
4.2.5韦氏智力量表
4.3图灵测试
4.3.1一个游戏
4.3.2图灵测试
4.3.3 CAPTCHA
4.4人工智能
4.4.1 人工智能简史
4.4.2人工智能定义
4.4.3人工智能的主要学术流派
4.5符号智能
4.5.1知识
4.5.2知识的特点和分类
4.5.3状态空间表示法
4.5.4问题归约法
4.5.5语义网
4.6计算智能
4.6.1计算智能与符号智能的区别
4.6.2人工神经网络
4.6.3演化计算
4.6.4遗传算法
4.6.5用遗传算法解决旅行商问题
4.6.6增强学习
4.7群体智能与ABMS及其应用
4.7.1群体智能
4.7.2 ABMS
4.7.3 NetLogo
4.8实验
4.8.1实验一AMBS应用举例
4.8.2实验二TSP问题的GA算法
4.9进一步阅读材料
习题
第5章问题求解
5.1《论语·宪问》与囚徒困境
5.1.1囚徒困境
5.1.2囚徒困境问题求解
5.2问题求解基础
5.2.1什么是问题
5.2.2问题求解的一般过程
5.2.3问题的分类
5.2.4算法类问题求解
5.2.5系统类问题求解
5.3常见问题求解策略
5.4学科中的经典问题
5.4.1汉诺塔问题
5.4.2哈密尔顿回路问题
5.4.3最小生成树
5.4.4哲学家共餐问题
5.5实验
实验一利用在线的囚徒困境模拟程序进行问题研究探索
实验二程序验证
实验三八皇后问题
实验四汉诺塔程序
5.6进一步阅读材料
习题
第6章算法及数据结构
6.1算法基础
6.1.1算法的概念
6.1.2算法的存在性和计算的复杂性
6.1.3算法描述
6.1.4算法的评价
6.2排序算法
6.2.1算法的威力
6.2.2直接插入排序
6.2.3简单选择排序
6.2.4冒泡排序
6.2.5快速排序
6.2.6归并排序
6.2.7并行算法
6.3数据结构
6.3.1算法与数据结构的关系
6.3.2线性表及数组
6.3.3 Haskell的数列
6.3.4 Haskell的数列Comprehension
6.3.5 Haskell的元组
6.3.6树及KD—Tree
6.3.7 Haskell的自定义类型
6.3.8哈希表
6.3.9 Haskell的Map
6.4常见算法举例
6.4.1最短路径算法
6.4.2最小生成树算法
6.4.3加密算法
6.5流程图工具Raptor应用举例
6.6实验
实验一计算圆周率
实验二快速排序
实验三Prim算法
实验四流程图工具Raptor的应用
实验五并行快速排序
6.7进一步阅读材料
习题
第7章计算思维
7.1计算思维导引
7.1.1科学思维
7.1.2计算思维的产生
7.1.3计算思维的定义
7.1.4计算思维的特征和作用
7.1.5计算思维与计算机科学
7.1.6计算思维培养
7.2计算透镜
7.2.1计算生物学
7.2.2人类基因组计划
7.2.3霰弹枪测序
7.2.4仿生计算
7.2.5万维网和因特网
7.3社会计算
7.3.1社会计算的研究内容
7.3.2社会网络媒体
7.3.3计算社会科学
7.3.4人本计算
7.3.5集体智能、威客、众包
7.4普适计算
7.5普适计算应用举例
7.6实验
实验一京都基因和基因组百科全书（KEGG）
实验二利用CLab4研究高级语言的机器执行
7.7进一步阅读材料
习题
附录Haskell程序设计基础
信息、计算与智能
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