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第一章　活动场所的设定 1

1.1 原则、标准和问题的表达 1

1.2 问题的分解 5

1.3 问题结构的要素 8

1.4 模型、不确定性以及原则和标准 9

1.5 思考和解决问题中文化的作用 10

1.6 控制和权威的重要性 11

1.7 追求协调一致 12

1.8 参照系，它们怎样变化 15

1.9 小结 18

习题 19

第二章　态度和启发式导引 21

2.1 解决问题　千姿百态 21

2.2 启发式导引 22

2.3 获得知识的启发式导引 23

2.4 表述问题的启发式 25

2.5 改变问题的描述方式 26

2.6 用图形代替语言表达 28

2.7 通过增加、删除、甚至从头做起来改变表述 30

2.8 通过集中和过滤来删除因素 31

2.9 假设检验 36

2.10　问题求解的启发式 36

2.11　求解问题时控制力的重要性 37

2.12　化简问题的启发式 38

2.13　混合扫描的启发式研究 39

2.14　混合扫描的应用 40

2.15　用混合扫描求解问题 41

2.16　学习策略和混合扫描 42

2.17　人机配合 43

2.18　联系：从手纺车到印刷机的启示 44

2.19　应用启发式的训练 45

2.20　激发思维的问题 47

2.21 小结 54

习题 55

第三章　表示方法 57

3.1 矩阵式表格 57

3.2 韦恩图 58

3.3　树图 59

3.4 方程 59

3.5 卡罗特图 59

3.6 两种特征的表示方法总结 59

3.7 三种特征的表示方法 59

3.8 四种特征的表示方法 61

3.9 如何选择表示法 63

3.10　多于两水平的特征 63

3.11　树图的应用 64

3.12　韦恩图的应用 67

3.13　检验论证的正确性：暗示陈述 68

3.14　通讯系统 73

3.15　如何使用哈密电码 75

3.16　小结 77

习题 78

第四章　更多的表示工具及其应用 79

4.1 有向图 79

4.2 赋权有向图 81

4.3 有向图、矩阵和概率 83

4.4 斐波那契数列：一种表示发散现象的数字模式 87

4.5 统计描述：思维的工具，但不是思维的替代物 91

4.6 动态系统模型与控制论 94

4.7　小结 97

习题 99

第五章　信息和不确定性 101

5.1 引言 101

5.2 全域 101

5.3 概率和全域 102

5.4 贝叶斯公式和信息关联 103

5.5 概率和可靠性 104

5.6 用矩阵和图表来确定概率 107

5.7 使用树图来确定可靠性 113

5.8 如何划分不确定性 115

5.9 概率和Morse码 117

5.10　信息理论中的概念 119

5.11 可靠性 126

5.12　确定复杂系统可靠性的启发式指导 128

5.13　小结 130

习题 132

第六章　概率模型和不确定性估计 135

6.1 概率模型：基本概念 135

6.2 总体和样本 136

6.3 概率分布模型 138

6.4 正态分布模型 139

6.5 标准正态分布及其应用 140

6.6 检验假设：省略和保留误差的估计 145

6.7 不确定评估 151

6.8　小结 155

习题 158

第七章　决策的概念和工具 161

7.1 人类决策无处不在 161

7.2 决策和表示 163

7.3 决策和标记：手表的故事 166

7.4 决策的主要元素 167

7.5 在确定性情况下使用启发式方法的决策 167

7.6 风险决策 175

7.7 不确定条件下的决策 176

7.8 效用理论 179

7.9 效用分配及决策模型 186

7.10　群决策 188

7.11　小结 189

习题 191

第八章　构建决策环境 195

8.1 做还是不做：决策始点 195

8.2 一种决策情况下的信息值 198

8.3 信息决策的正确性 201

8.4 多变量决策问题的相关树表示 204

8.5　在多分布决策模型中建立相关树的九个步骤 207

8.6 价值判断和资源分配：相关树模型的推广 209

8.7　序列决策 211

8.8 带有随要结果的序例决策 214

8.9 小结 215

习题 218