数据库学术理论研究方法解析 PDF下载

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从事计算机数据库、网络安全理论和计算机领域其他分支理论学习、研究的本科生、研究生、教师及科研人员，从事其他自然科学理论的研究人员；

内容简介

　　《数据库学术理论研究方法解析》是作者对《数据库理论研究方法解析》一书的深入和补充。

　　《数据库学术理论研究方法解析》以确定命题、命题解析、方法解析而实现命题与证明方法的对接为主线，系统阐述了数据库学术理论研究方法，并以实例进行解析。

　　《数据库学术理论研究方法解析》共8章。主要内容包括：确定命题的思维和方法、命题证明中的思维和推理解析、命题证明方法解析、证明前命题解析、图和有向图与数据库理论间的关系、Voronoi图和数据库理论研究、曲面和数据库查询的关系、如何培养研究生等。

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目录
前言
第1章 确定命题的思维和方法 1
1.1 基础知识 1
1.1.1 想象和科学假设 1
1.1.2 思维 3
1.1.3 抽象和科学抽象 6
1.1.4 运用思维产生及确定命题的过程 7
1.2 客观世界需求产生及确定命题 9
1.3 产生及确定命题的基本方式 14
1.4 创新思维方式产生及确定命题 22
1.5 阅读文献方式产生及确定命题 30
1.5.1 批判阅读和吸收中产生及确定命题 31
1.5.2 比较阅读中产生及确定命题 31
1.5.3 阅文评价中产生及确定命题 32
1.5.4 阅读专著中产生及确定命题 33
1.6 本章小结 34
第2章 命题证明中的思维和推理解析 35
2.1 命题证明的三个阶段 35
2.2 命题证明中的逻辑思维 37
2.3 命题证明中的形式逻辑 39
2.4 命题证明中的创新性思维 40
2.5 命题证明中的演绎推理 42
2.5.1 三段论演绎推理的一般模式 42
2.5.2 推理逻辑性和推理结论正确的必备条件 45
2.5.3 命题证明中演绎推理的作用 46
2.6 命题证明中的条件关系推理和归纳推理 49
2.6.1 命题证明中的条件命题推理 49
2.6.2 命题证明中的完全归纳推理 50
2.6.3 命题证明和不完全归纳推理的关系 51
2.7 命题证明中的类比推理 52
2.7.1 命题证明和类比推理的关系 52
2.7.2 命题证明和数学相似类比推理的关系 53
2.7.3 命题证明和简化类比推理的关系 54
2.7.4 命题证明和模型类比推理的关系 54
2.8 命题证明中的因果关系推理 55
2.8.1 因果关系及性质 55
2.8.2 逻辑推理与因果关系的区别 57
2.9 命题证明中的数理逻辑 58
2.9.1 命题逻辑 59
2.9.2 命题公式及文字命题的符号化 62
2.10 本章小结 63
第3章 命题证明方法解析 65
3.1 分析与综合在命题证明中的作用 65
3.2 命题证明的结构解析 67
3.3 证明方法模式及其适用范围解析 69
3.3.1 逻辑演绎证明模式和对命题证明的适用范围 69
3.3.2 综合证明模式和对命题证明的适用范围 71
3.3.3 分析证明模式和对命题证明的适用范围 72
3.3.4 数学归纳证明模式和对命题证明的适用范围 73
3.3.5 不完全数学归纳证明模式和对命题证明的适用范围 74
3.3.6 条件关系证明模式和对命题证明的适用范围 75
3.3.7 反证法证明模式和对命题证明的适用范围 76
3.3.8 同一法证明模式和对命题证明的适用范围 78
3.3.9 构造法证明模式和对命题证明的适用范围 79
3.3.10 存在性证明模式和对命题证明的适用范围 80
3.4 理论命题推理证明法选择的层次 81
3.5 算法证明前证明方法和复杂度分析法的解析 82
3.5.1 总算法和子算法的关系 83
3.5.2 算法理论证明前解析 86
3.5.3 算法模拟实验检验法 91
3.6 本章小结 92
第4章 证明前命题解析 93
4.1 创新型命题的类型 93
4.1.1 原始创新型理论及命题 94
4.1.2 继承型创新命题 96
4.2 构成命题的结构 98
4.3 命题解析内容及过程 99
4.3.1 命题解析的几个方面 99
4.3.2 证明前命题解析过程 100
4.4 证明前对不同方式产生的命题解析 109
4.4.1 确定命题产生方式 109
4.4.2 证明前对不同方式确定的命题解析 110
4.4.3 原始创新问题中的命题解析 118
4.5 证明前间接确定命题浅析 118
4.6 空值数据库理论相关概念和命题解析 120
4.7 本章小结 128
第5章图和有向图与数据库理论间的关系 130
5.1 数学理论和数据库理论间的关系 130
5.2 图与解决实际问题的关系 132
5.2.1 图与解决实际问题的关联性 132
5.2.2 图和有向图的计算机表示 135
5.3 广度优先搜索和深度优先搜索 139
5.3.1 广度优先搜索 140
5.3.2 深度优先搜索 145
5.3.3 两点之间的*短路径 148
5.4 本章小结 152
第6章 Voronoi图和数据库理论研究 153
6.1 Voronoi图 154
6.1.1 凸壳的基本概念 154
6.1.2 Voronoi图结构 155
6.1.3 *邻近点一阶Voronoi图性质命题及证明 156
6.1.4 *邻近点k阶Voronoi图性质命题及证明 164
6.1.5 *远点的Voronoi图 165
6.2 Voronoi图特性和数据库理论研究的关系 166
6.3 Delaunay三角网 168
6.3.1 Delaunay三角网性质命题及证明 168
6.3.2 Delaunay三角网的增量生成算法 177
6.4 Voronoi图和空间数据库查询的关系 180
6.4.1 *近邻查询 180
6.4.2 基于Voronoi图的kNN查询算法 184
6.4.3 基于Voronoi图的连续近邻查询 188
6.4.4 基于Voronoi图的kCNN查询 191
6.4.5 基于Delaunay三角网的反向*近邻查询 196
6.4.6 基于Voronoi图的线段反向*近邻查询 202
6.5 移动对象Voronoi图的维护机制与策略 207
6.5.1 移动对象Voronoi图随时间的变化过程 207
6.5.2 移动对象Voronoi图的维护机制 208
6.5.3 移动对象Voronoi图维护的具体策略 210
6.5.4 插入和删除对象时移动对象Voronoi图的维护 213
6.5.5 基于移动对象Voronoi图近邻查询的数据库实现模型 214
6.6 本章小结 215
第7章 曲面和数据库查询的关系 217
7.1 柱面及锥面上点的*近邻查询 217
7.2 球面上点的*近邻查询 219
7.2.1 利用球面Voronoi图计算*近邻 220
7.2.2 欧氏空间内的空间数据索引结构 220
7.2.3 降维方法 221
7.2.4 曲面投影于平面 225
7.3 反向*远邻的过滤与查询 227
7.3.1 查询点的RFN过滤判断 228
7.3.2 过滤后给定点的RFN查询 230
7.3.3 RFF查询及动态更新 232
7.4 本章小结 234
第8章 如何培养研究生 236
8.1 导师应具有的道德品质 237
8.1.1 导师应具有的基本道德品质 237
8.1.2 导师应严守道德规范 238
8.1.3 导师应克服浮躁之风 239
8.2 导师应具有的能力 241
8.3 研究生的培养和学习 243
8.3.1 学术研究的相关问题 243
8.3.2 学术创新问题 246
8.3.3 硕士生导师的“导”的作用 247
8.3.4 博士生导师的“导”的作用 248
参考文献 255

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第1章确定命题的思维和方法
　　科学与哲学是辩证统一的，二者既有区别又有联系。哲学与具体科学的关联性和区别如下。
　　(1) 哲学与科学的联系。
　　哲学与科学是一般和个别的关系，哲学为科学的发展提供方法论指导，科学的成果反过来又作为哲学的基础丰富了内涵，科学与哲学是辩证统一的。
　　(2) 哲学与科学的区别。
　　① 研究对象不同：哲学是以整体的世界为研究对象，而科学研究的则是自然或社会领域中的具体问题。
　　② 研究中心不同：哲学是对人与世界关系的总体把握，不仅要探求客观世界的规律，还要探求人与世界的关系，而科学只研究那些可以证实的知识。
　　计算机数据库理论的发展过程中，只有在解决了阻碍新理论发展瓶颈的前提下才能使其不断向前发展，才能尽可能满足实际应用的需求。哲学为计算机数据库理论的不断发展过程提供方法论指导。
　　作者在《数据库理论研究方法解析》一书中，较为详细地讨论了哲学的方法论原理、课题选择方法、系统思维划分，对命题正确性证明方法进行了粗浅的讨论和分析等。但对于进行深入研究的相关人员，如硕士和博士研究生还是远远不够的。下面将对数据库理论命题产生及确定、正确性证明方法进行较为详细的讨论及解析。
　　学术研究是一种理论研究，但理论研究不等于学术研究。学术研究是对基本原理的研究、对新问题和客观规律的探索。
　　1.1 基础知识
　　1.1.1 想象和科学假设
　　1. 想象
　　人类因为有想象力，才能创造、发明、发现新的对象或事物概念、规律、命题(定理)和系统理论。想象是一种特殊形式的思维，它是以感性材料为基础，在科学理论、方法指导下对原有的表象、某些科学概念、理论进行科学思维，使其经过加工改造和重新组合而构思出对象或事物内部发展过程的相互联系、相互作用的形式和规律。
　　只有在经验和知识基础上的想象，才能闪现出思想的火花。经验越丰富、知识越渊博，想象力驰骋的面就越广阔。
　　(1) 想象可以通过类比的途径来完成。类比的关键在于发现不同对象或事物之间的相似性。
　　(2) 想象可以把同类的若干对象中**代表性的普遍特征分析出来，然后集中综合成新的对象。
　　(3) 想象可以通过扩展的方式或不合常理的途径，完成某一范围的性质从而扩展到更大的范围。在计算机科学理论的数据库理论、网络安全理论研究中，若在某一范围内(某一条件或某些条件下)具有某种性质或结论，那么是否在更大的范围内仍然具备同样的性质和结论呢？这一问题的解决就要求科学研究人员要善于把适合于某一范围的性质扩展到更大的范围。把适合于某一范围的性质扩展到更大的范围是不乏实例的，就是在计算机理论课题、命题的确定、分析和证明的研究中也是经常采用的方法。
　　任何一种科学理论都不是凭空产生的，是不可能仅由搜集、整理单个的观察结果而形成。搜集、整理单个的观察结果只是基础，真正得到一个正确的结论必须是在某一条件或某些条件下确定的命题通过科学想象、思维、推理证明和实验验证的结果。
　　知识和想象不是一回事，知识只是激发想象力的前提。想象的过程属于思维范畴，想象的形式主要是分析和综合。想象的分析和综合是凭借对有关的已有表象进行加工改造来实现的。
　　2. 科学假设
　　想象在科学发展中有着不可估量的作用。通过实验材料、实验过程中的发现和数据，对科学知识的丰富及资料的阅读分析，以及对客观世界需求的研究，针对这些实践中的要求和理论发展的要求，由科学想象提出科学研究的假设、课题、命题。同时，在研究、验证假设、课题、命题、理论系统方面的理论及理论证明的正确性时，必须将大量的实验材料、相关的观察、观测的结果等数据资料作为研究的依据，以科学的方法为工具，以创造性的想象力寻找与其相对应、适应的理论，根据科学的推理推出假设或问题的未知理论。推理推出的结果就是该对象或事物所固有的性质和运动规律。在这个过程中创造性的想象力起到了不可替代的作用。
　　没有科学假设，人们就不知道观察什么、实验什么和研究什么。
　　科学假设是产生命题的前提和基础。科学假设往往是一个较大的系统问题，而科学问题相对科学假设而言是一个较小的系统问题或是一个较小的相对独立问题，如某类科研对象中的问题。而命题是为解决科研对象中的问题而确定的。因此，问题和命题之间、命题和命题之间存在必然的联系，命题不是更小的独立个体。
　　为研究科学假设，除了必须进行严谨的理论证明外，还必须进行严格的实验验证其真实性。设计实验验证假设，如果实验结果与假设相矛盾，说明所提出的假设是不科学的，必须加以修改或纠正，给出新假设；再对新假设进行严谨的理论证明和严格的实验验证其真实性。重复此过程直到其成立为止，如图1.1 所示。
　　图1.1 假设真实性证明过程示意图
　　在计算机科学理论的数据库、网络安全理论研究必须遵循这一过程。在任何一种计算机学科的发展中，为了实际应用都不可避免地要使用算法，一个算法能否完成要达到的设计功能，尽管在计算机科学研究中是浩瀚大海中的一滴水，但它必须通过上机实验验证其理论的正确性和工程实验验证其正确的工程适用性才能完成。如果设计和写出的算法理论上机实验验证或(和)工程实验验证其正确性有误，那么必须找出是什么原因造成的，再进行设计和写出算法，重复通过上机实验验证其理论的正确性和工程实验验证其正确的工程适用性，重复此过程直到其正确为止。
　　想象是知识进化的源泉，想象力是科学研究中的实在因素。
　　1.1.2 思维
　　思维是人类认知客观世界的一种复杂的精神活动。这种认知过程和感觉、知觉相比，具有很强的自动性和主观性，是基于客观事物和主观经验对事物进行认知的过程。感觉和知觉是对事物的直接反映，而思维是运用分析和综合、抽象和概括等对客观事物感觉和知觉的信息进行概括基础上，反映事物的本质和内部联系，这种反映以概念、判断和推理的形式进行。思维作为理性认识的过程，对客观世界的反映具有概括性和间接性。
　　概括是形成概念的一种思维过程和方法，即从思维中把某些具有一些相同属性的事物中抽取出来的本质属性，推广到具有这些属性的一切事物，从而形成关于这类事物的普遍概念。概括是科学发现的重要方法。因为概括是由较小范围的认识上升到较大范围的认识；是由某一领域的认识推广到另一领域的认识。
　　思维的概括性是指思维能反映同一类事物的共同本质；间接性是指思维能认识感觉、知觉所不能直接提供的事物内在本质的属性。思维内容是指思维所反映的特定对象及其属性，是指人脑对客观事物的反映。
　　宏观上思维包括：逻辑思维、非逻辑思维、灵感思维和辩证思维等。
　　1. 逻辑思维
　　逻辑思维是以抽象的概念、判断和推理作为思维的基本形式，以分析、综合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事物(对象)的本质特征和规律联系。抽象的概念已摆脱了对感性材料的依赖，是逐步延伸、环环相扣的。在逻辑思维中，是使用否定来堵死某些途径。逻辑思维具有规范性、严密性、确定性和层次性(可重复性)的特点。
　　计算机数据库、网络安全理论研究系统都是由概念(内涵和外延)、判断(有真有假)、推理(前提推出结论)建立起来的。在对事物(对象)和理论的认知中、在科学研究人员的思考过程中、在阐述各个学科的系统理论中，逻辑思维具有不可取代的地位。
　　2. 非逻辑思维
　　非逻辑思维就是逻辑思维所不包含的，而又在思维过程中发生作用的各种非逻辑因素的过程。它是与逻辑思维相对的一种思维方式。非逻辑思维与逻辑思维是辩证统一的。逻辑思维和非逻辑思维都属于创新性思维的范畴。
　　非逻辑思维在科学研究中无疑是很重要的，很多研究事物(对象)只有运用逻辑推理、分析、综合、归纳、演绎等方法，对事物(对象)进行去伪存真，才能发现事物(对象)的本质，揭示事物(对象)的发展规律，它是科学研究人员首先应具备的科学思维能力。其原因如下。
　　(1) 计算机科学理论的数据库、网络安全研究，虽然基本上使用的是逻辑思维，但是在猜测、确定研究课题、命题，寻找解决问题的方法上，却要运用非逻辑思维方式。计算机数据库、网络安全理论研究中，正是运用了非逻辑思维，才能更好地选择、确定相关研究对象的研究课题、命题和证明方法。命题的产生及确定将在本章进行讨论，命题的相关推理证明问题将在第2～4 章详细讨论。
　　(2) 许多创新性思维成果是非逻辑思维的产物。
　　① 作为科学理论，必须产生及确定命题，必须对需证明的命题进行逻辑证明和实验验证。
　　② 作为科学假设，必须产生若干基本假设——逻辑结构体系，才能对科学假设的正确性作进一步的理论证明及实验验证。否则，它就只能作为科学猜测而存在。
　　科学研究过程往往是通过非逻辑、灵感思维和机遇取得突破，而后由逻辑思维完善和实验论证。总之，严谨的逻辑思维和实验论证，与猜想、直觉交替运用，是科学认识和获得创造性思维成果的**途径。
　　逻辑思维与非逻辑思维的区别：①逻辑思维关注结论的确定性，而非逻辑思维则追求结论的多样性。②逻辑思维关注结论的科学性，而非逻辑思维追求结论的奇异性。两者关注点不同，逻辑思维能力往往与一个人知识的积累和经验成正比，而非逻辑思维与一个人的知识、经验的多少没有太大的必然联系，有时候知识越多，经验越多，反而会成为非逻辑思维的障碍。③逻辑思维要求过程的严密性，而非逻辑思维凭借的是灵感或直觉，呈现的是极大的跳跃性和随意性。
　　逻辑思维和非逻辑思维虽然是两种根本不同的思维方式，但两者又密切相关，任何一个问题圆满的解决都需要非逻辑思维的启发，它是解决问题的起点；同时，也离不开逻辑思维的严密推理和科学论证，它们是解决问题的基础和保证。
　　3. 灵感思维和机遇
　　(1) 灵感思维，简称灵感，是指人们凭借直觉而进行的快速、顿悟性的思维过程中认识飞跃的心理现象，如一种新的思路突然接通。它不是一种简单逻辑或非逻辑的单向思维运动，而是逻辑性与非逻辑性相统一的科学思维整体过程。
　　灵感思维是人们科学研究中因创造力突然达到超水平发挥的一种特定心理状态，在科学研究中起着极其重要的作用。许多创新成果并不完全是运用了非逻辑思维、逻辑思维的结果，而是得益于顿悟与灵感。
　　唯物主义认为，灵感思维即长期思考的问题受到某些事物(对象)的启发，忽然得到解决的心理过程。灵感与创新可以说是休戚相关的，灵感不是神秘莫测的，也不是心血来潮，而是人在思维过程中带有突发性的思维方式长期积累、艰苦探索的一种必然性和偶然性的统一。
　　灵感思维具有突发性、偶然性和模糊性。形象思维、抽象思维都是有意识地进行的，而灵感思维则是在无意识中进行的，这是它们的根本区别所在。
　　(2) 灵感和机遇，就是要讨论科研工作者在研究过程中怎样运用灵感思维。科研工作者对自然界的长期观察、实验或在研究某一事物(对象)的性质、理论和规律过程中，由于某种偶然的机会，捕捉到出乎意料的现象、性质、规律，就称之为机遇。
　　运用灵感思维就是要抓住机遇，机遇是可遇不可求的。机遇在一生中往往很少碰到，但是，机遇又是不可创造的。机会和机遇本质上是不同的，机会是可以创造的，一生中的机会是很多的。
　　辩证思维也称辩证逻辑思维，关于它的详细讨论参见《数据库理论研究方法解析》一书。
　　1.1.3 抽象和科学抽象
　　抽象是从众多的事物中抽取出共同的、本质性的特征，而舍弃其非本质的特征。
　　科学抽象是逻辑思维方式的一种形式。科学抽象的过程是人们对事物(对象)的认识，从个别到一般，再从一般到个别的过程。所以，科学抽象是由三个阶段和两次飞跃构成的辩证思维过程：**个阶段是“感性的具体”；第二个阶段是“抽象的规定”，这是科学抽象从“感性的具体”到“抽象的规定”的**次飞跃；第三个阶段是“思维中的具体”，这是科学抽象从“抽象的规定”到“思维中