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| 編輯推薦： |
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美国著名科学家冯诺依曼的封笔之作，为小读者量身打造的经典科普读本；脑科学与认知语言学专家专业译本，保证译文的准确、译笔的流畅、文字的精美。诺贝尔物理学奖获得者汉斯贝瑟倾情推荐，《数学评论》等权威杂志评论。
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| 內容簡介： |
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本书从数学角度阐释了计算机系统与大脑神经系统的区别与联系。基于计算机运算中的数目方法，作者将计算机概述为“模拟计算机”和“数字计算机”两大类，并对计算机与人脑结构之间的异同点进行细致入微的比较。全书内涵丰富，具有理论前瞻性，语言通俗易懂，主题历久弥新。不仅为青少年涉足计算机领域提供范本，还可作为启发和培养学生创新思维的科普读本。
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| 關於作者： |
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约翰·冯·诺依曼（1903—1957），20世纪著名的计算机科学家、数学家、物理学家，被誉为“计算机之父”和“博弈论之父”。《计算机与人脑》《博弈论与经济行为》为其代表作。其中，《计算机与人脑》作为电子计算机研制领域的奠基之作，在计算机产业领域产生了革命性的影响。
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| 目錄：
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译者序
引言
部分计算机
章模拟过程 / 003
第二章数字化过程 / 007
第三章逻辑控制 / 013
第四章混合数字过程 / 026
第五章精度 / 030
第六章现代模拟计算机的特点 / 035
第七章现代数字计算机的特点 / 036
第二部分人脑
第八章神经元功能概述 / 049
第九章神经脉冲的原始特点 / 051
第十章刺激的依据 / 064
第十一章神经系统内的记忆麻烦 / 073
第十二章神经系统的数字板块和模拟板块 / 082
第十三章代码及其在机器功能控制中的角色 / 085
第十四章神经系统的逻辑构造 / 090
第十五章可运用的记数系统之本质：强调统计性，忽略数字性 / 093
第十六章人脑的语言与数学的语言 / 098
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| 內容試閱：
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引言
由于我既不是一个神经学专家，又不是精神病学专家，而是一个数学家，所以，需要对接下来的工作作一些解释与辩护。本书是以数学家的视角对“如何理解神经系统”这一问题进行探讨的。然而，这个陈述在其基本的两个部分中都必须立即加以细节的界定，否则就
太笼统了。
首先，我在这里试图做的是“探讨如何理解神经系统的一种思路（approach toward the understanding）”为求体例、术语统一，关注原文作者引号强调之部分，凡原文用引号处，译文一律引号翻译，并在引号内加括号标注英文或拉丁语原文。下同，略。——译者注，如此描述，还是有说大话之嫌；其实，这只不过是多少有些系统化了的一套推测猜想罢了——揣测这种思路应该如何进展。这就是说，我正在试图揣测的是，在这些以数学为引导的各个积极研究的路径中，从朦胧不清的远处来看，哪些路径，在我们看来似乎先验地有希望，而哪些路径的情况又恰恰相反。同时，我也会给这些揣测提供一些合理化的意见。
其次，“数学家的视角（mathematicians point of view）”，其重点和一般的说法不同，我希望读者这样理解这一措辞：它并不看重一般的数学技巧，而是着重将逻辑与统计置于显著的位置。而且，逻辑学与统计学应该主要地——虽然并不是完全排他地——被看作是“信息理论（information theory）”的基本工具。同时，围绕着对复杂的逻辑自动机和数学自动机所进行的设计、估值与编码，已经积累起的一套经验，将是很多信息理论的注意焦点。
其中，虽不是独一无二，但仍有代表性的自动机，当然就是大型的电子计算机了。
顺便，让我提一下，如果有人能够讲出关于这种自动机的“理论”，那就非常令人满意了。
遗憾的是，目前现存的自动机理论——而对此，我一定会大声疾呼、希望问世——仍然只
被描述为还不缜密清晰、难于条理化的“一套经验”。
后，我的主要目的，实际上是要揭示自动机颇为不同的一个方面。我觉得，对神经系统所作的更为深入的数学研讨——这里所说的“数学”之义，在上文刚刚概述过了——将会影响我们对数学自身各个方面的理解。事实上，它将会改变我们对数学和逻辑学的固有看
法。至于这个信念的理由何在，我将会尽量加以解说。
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