概述
计算,计算机与计算思维
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1.计算思维的提出
缘由-学科的发展,知识的膨胀
周以真教授提出计算思维,Dennis提出计算的伟大原理。
《computational Thinking》计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
计算思维的本质就是抽象(abstraction)与自动化(Automation)即在不同层面进行抽象,以及将这些抽象自动化。
计算思维是人类应具备的第三种思维(实验思维,理论思维,计算思维->计算科学)
实验思维:实验-》观察-》发现、推断与总结。---观察与归纳
理论思维:假设、预设-》定义/性质/定理-》证明。---推理和演绎
计算思维:设计,构造与计算。--设计与构造
计算思维关注的是人类思维中有关可行性、可构造性和可评价性的部分
当前环境下,理论与实验手段在棉铃大规模数据的情况下,不可避免的要用计算手段来辅助进行。
(1)计算之树的第一个维度-计算技术的奠基性思维
“0和1”思维—符号化-》计算化-》自动化
0和1是实现任何计算的基础;社会/自然与计算融合的基本手段;0和1是连接硬件与软件的纽带;0和1是最基本的抽象与自动化机制
“程序思维”—千变万化复杂功能的构造、表达与执行
程序是基本动作(指令)的各种组合,是控制计算系统的基本手段
“递归”思维—无限食物及重复过程的表达与执行方法
递归是最典型的构造程序的手段;递归函数是可计算函数的精确的数学描述;递归函数是研究计算学科理论问题的基础。
(2)计算指数的第二个维度-通用计算环境的进化思维
(3)计算指数的第三个维度-交替促进与共同进化的问题求解思维
“算法”问题的求解的一种手段—构造与设计算法
算法是计算的灵魂;算法强调数学建模;算法考虑的是可计算性与计算复杂性;算法研究通常被认为是计算学科的理论研究
“系统”问题的求解的一种手段—构造与设计系统
系统是改造自然的手段;系统号强调非数学建模;系统考虑的是如何化复杂为简单(使其能够被做出来);系统还强调结构性、可靠性、安全性等。
系统是龙,算法是睛。画龙要点睛。
(4)计算指数的第四个维度—计算与社会/自然环境的融合思维
(5)计算思维之树的第五和第六个维度-网络化思维和数据化思维
在大数据环境下没有什么是不能发生的
计算思维的学习方法
最后
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