计算思维随着计算机的诞生而诞生,随着计算机的发展而发展吗
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对。
计算思维是每个人的基本技能,不仅仅属于计算机科学家。我们应当使每个孩子在培养解析能力时不仅掌握阅读、写作和算术(Reading, wRiting, and aRithmetic——3R),还要学会计算思维。正如印刷出版促进了3R的普及,计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。
计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。它包括了涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。当我们必须求解一个特定的问题时,首先会问:解决这个问题有多么困难?怎样才是最佳的解决方法?计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的难度就是工具的基本能力,必须考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。
为了有效地求解一个问题,我们可能要进一步问:一个近似解是否就够了,是否可以利用一下随机化,以及是否允许误报(false positive)和漏报(false negative)。计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法,把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。
计算思维是一种递归思维 它是并行处理。它是把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。对于别名或赋予人与物多个名字的做法,它既知道其益处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的方法,它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时,不仅仅根据其准确性和效率,还有美学的考量,而对于系统的设计,还考虑简洁和优雅。
抽象和分解 来迎接庞杂的任务或者设计巨大复杂的系统。它是关注的分离(SOC方法)。它是选择合适的方式去陈述一个问题,或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它使我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信息。它就是为预期的未来应用而进行的预取和缓存。计算思维是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式从最坏情形恢复的一种思维。它称堵塞为“死锁”,称约定为“界面”。计算思维就是学习在同步相互会合时如何避免“竞争条件”(亦称“竞态条件”)的情形。
计算思维利用启发式推理来寻求解答,就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索,结果是一系列的网页,一个赢得游戏的策略,或者一个反例。计算思维利用海量数据来加快计算,在时间和空间之间,在处理能力和存储容量之间进行权衡。
计算思维将渗透到我们每个人的生活之中,到那时诸如算法和前提条件这些词汇将成为每个人日常语言的一部分,对“非确定论”和“垃圾收集”这些词的理解会和计算机科学里的含义驱近,而树已常常被倒过来画了。
我们已见证了计算思维在其他学科中的影响。例如,机器学习已经改变了统计学。就数学尺度和维数而言,统计学习用于各类问题的规模仅在几年前还是不可想象的。各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。计算机学院(系)正在与已有或新开设的统计学系联姻。
计算机学家们对生物科学越来越感兴趣,因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量序列数据中搜索寻找模式规律的本领。最终希望是数据结构和算法(我们自身的计算抽象和方法)能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。类似地,计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式,纳米计算改变着化学家的思考方式,量子计算改变着物理学家的思考方式。
计算思维是每个人的基本技能,不仅仅属于计算机科学家。我们应当使每个孩子在培养解析能力时不仅掌握阅读、写作和算术(Reading, wRiting, and aRithmetic——3R),还要学会计算思维。正如印刷出版促进了3R的普及,计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。
计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。它包括了涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。当我们必须求解一个特定的问题时,首先会问:解决这个问题有多么困难?怎样才是最佳的解决方法?计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的难度就是工具的基本能力,必须考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。
为了有效地求解一个问题,我们可能要进一步问:一个近似解是否就够了,是否可以利用一下随机化,以及是否允许误报(false positive)和漏报(false negative)。计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法,把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。
计算思维是一种递归思维 它是并行处理。它是把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。对于别名或赋予人与物多个名字的做法,它既知道其益处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的方法,它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时,不仅仅根据其准确性和效率,还有美学的考量,而对于系统的设计,还考虑简洁和优雅。
抽象和分解 来迎接庞杂的任务或者设计巨大复杂的系统。它是关注的分离(SOC方法)。它是选择合适的方式去陈述一个问题,或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它使我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信息。它就是为预期的未来应用而进行的预取和缓存。计算思维是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式从最坏情形恢复的一种思维。它称堵塞为“死锁”,称约定为“界面”。计算思维就是学习在同步相互会合时如何避免“竞争条件”(亦称“竞态条件”)的情形。
计算思维利用启发式推理来寻求解答,就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索,结果是一系列的网页,一个赢得游戏的策略,或者一个反例。计算思维利用海量数据来加快计算,在时间和空间之间,在处理能力和存储容量之间进行权衡。
计算思维将渗透到我们每个人的生活之中,到那时诸如算法和前提条件这些词汇将成为每个人日常语言的一部分,对“非确定论”和“垃圾收集”这些词的理解会和计算机科学里的含义驱近,而树已常常被倒过来画了。
我们已见证了计算思维在其他学科中的影响。例如,机器学习已经改变了统计学。就数学尺度和维数而言,统计学习用于各类问题的规模仅在几年前还是不可想象的。各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。计算机学院(系)正在与已有或新开设的统计学系联姻。
计算机学家们对生物科学越来越感兴趣,因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量序列数据中搜索寻找模式规律的本领。最终希望是数据结构和算法(我们自身的计算抽象和方法)能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。类似地,计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式,纳米计算改变着化学家的思考方式,量子计算改变着物理学家的思考方式。
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