离散数学入门:奥斯卡·莱文的开放教程
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更新于2024-07-17
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"离散数学与开放式引导"
《离散数学:开放性介绍》是一本英文教材,由Oscar Levin撰写,适用于对离散数学感兴趣的学习者。这本书是第二版,作者是University of Northern Colorado的数学科学学院教授。Oscar Levin以其幽默的语言风格和丰富的习题设计,使得学习离散数学的过程更具吸引力。该书遵循创作共享 Attribution-ShareAlike 4.0 国际许可协议,允许自由使用和分享,同时也有ISBN编号以便于正式出版和引用。最新版本可以在http://discretetext.oscarlevin.com/免费获取。
离散数学是计算机科学和数学领域的重要基础,主要研究不连续或个体化的数学结构,如集合、图、逻辑、组合数学和数理逻辑等。这本教材涵盖的基本离散数学内容可能包括以下几个方面:
1. **逻辑与证明**:介绍形式逻辑的基础,包括命题逻辑和一阶逻辑,以及如何构建和评估逻辑推理,学习如何书写严谨的数学证明。
2. **集合论**:讲述集合的基本概念,如集合的定义、集合的运算(并、交、差),以及笛卡尔积和幂集等。
3. **图论**:研究点与点之间连接关系的图形结构,涉及图的基本概念(如顶点、边、路径、环和连通性),以及图的分类(如简单图、有向图、加权图等)。
4. **关系与函数**:探讨关系(如等价关系和偏序关系)及其性质,以及函数的概念,包括一对一、一对多和多对一的映射。
5. **组合数学**:讲解组合计数的基本原理,如组合公式、排列组合、二项式定理,以及鸽巢原理等。
6. **数理逻辑**:深入讨论命题和一阶逻辑的推理规则,包括量词(全称量词和存在量词)和蕴含、等价等逻辑连接词。
7. **递归与归纳**:介绍递归定义和归纳法,这些在算法设计和分析中非常关键。
8. **基本的算法分析**:可能会涉及简单的算法分析技术,如时间复杂度和空间复杂度的计算,为计算机科学中的算法设计奠定基础。
9. **编码理论**:可能涵盖信息编码和错误检测与纠正的概念,如汉明码。
10. **概率与信息理论**:虽然不是离散数学的核心部分,但可能会涉及到概率论的基础知识,特别是与离散数据相关的概率计算。
《离散数学:开放性介绍》不仅提供了理论知识,还通过丰富的习题集帮助读者巩固和应用所学知识。习题的设计鼓励探索和思考,有助于提升问题解决能力。此外,由于它源于Richard Grassland Tabitha Mingus的《离散和组合数学》,因此继承了其探究式教学法,使学习过程更加生动有趣。
对于计算机科学专业的学生、数学爱好者或是需要提高离散数学素养的读者来说,这是一本极好的学习资源。通过阅读和实践,读者可以深入理解离散数学的概念,为后续的计算机科学课程,如算法、数据结构、计算理论等打下坚实的基础。
2019-06-22 上传
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