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第一章 绪论1

1.1 大数据介绍1

1.1.1 大数据浪潮汹涌澎湃2

1.1.2 什么是大数据3

1.1.3 大数据引领社会、经济和科技的发展7

1.2 计算理论简介9

1.2.1 可计算理论9

1.2.2 计算复杂性度量11

1.2.3 计算复杂类问题12

1.3 大数据计算框架13

1.3.1 大数据的泛构13

1.3.2 大数据划分原理14

1.3.3 大数据计算14

第二章 图灵机与复杂度分类17

2.1 确定型图灵机17

2.2 非确定型图灵机19

2.3 可计算性21

2.3.1 可计算性定义与特性21

2.3.2 可计算性理论的发展与意义22

2.3.3 丘奇-图灵论题22

2.3.4 不可计算性24

2.4 计算复杂性理论25

2.4.1 计算复杂性的发展26

2.4.2 计算复杂性27

2.4.3 形式语言28

2.4.4 时间复杂度30

2.4.5 空间复杂度33

2.4.6 复杂度的分层36

2.5 问题复杂性38

2.5.1 问题的形式化描述38

2.5.2 P类和NP类43

2.5.3 NP完全问题45

第三章 大数据泛构61

3.1 大数据泛构的基本概念62

3.1.1 应用软件获取高性价比的关键62

3.1.2 大数据的度量空间表示65

3.1.3 度量空间数据处理的基本法则68

3.2 支撑点空间模型70

3.2.1 支撑点空间70

3.2.2 完全支撑点空间74

3.2.3 采用欧几里得距离时的距离伸缩情况76

3.3 大数据基于距离的划分77

3.3.1 超平面划分78

3.3.2 球形划分80

3.3.3 划分方法的统一81

第四章 大数据P类计算问题90

4.1 大数据的并行NC计算90

4.1.1 并行复杂性理论90

4.1.2 NC计算和LNC计算104

4.1.3 NC计算实例112

4.2 P类问题快速近似计算123

4.3 P类问题近似计算实例127

第五章 大数据NP类计算问题152

5.1 NP复杂类近似计算153

5.2 近似归约155

5.2.1 精确归约155

5.2.2 近似归约157

5.3 交互式证明系统与交互式计算158

5.3.1 交互式证明系统158

5.3.2 交互式计算161

5.3.3 参数形式的交互式计算模型166

5.4 交互式计算实例176

第六章 大数据价值初探192

6.1 大数据认知193

6.2 数据价值196

6.3 大数据价值定理200

6.4 传播下的信息价值递减205

6.4.1 传播模型的介绍（广告模型）206

6.4.2 信息传播的构建207

6.4.3 信息网络的模拟及评价208

6.4.4 网络重构的预测211

后记216