20140501战德臣《大学计算机-计算思维导论》大学计算机第1讲-计算机-计算-计算思维 70页

计算机是什么ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学计算机学院教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n传统“计算机器”多样化的“计算机器”，各种设备的“大脑”系统计算机是什么?(1)计算机与各种设备中的计算机?形形色色的计算机\n形形色色的计算机计算机是什么?(2)各种应用中的计算机?\n马克.安德森---前Netscape公司创始人，现风险投资人软件正在占领全世界形形色色的计算机计算机是什么?(3)计算机除了硬件，还包括软件?\n操作系统OS:分时OS,实时OS,网络OS,并行OS,移动OS,云OS,…中间件，如应用服务器,消息中间件,流程中间件,服务中间件,…硬件(裸机)嵌入式/移动式(设备裸机)网络化/互联化—其他硬件工具软件语言处理系统数据库管理系统计算机辅助设计与制造软件CAx企业管理软件ERP&SCM电子商务各类软件，网上购物各类在线与非在线娱乐软件计算类软件-生物计算、化学计算等嵌入类软件-车辆、机床等设备云大数据服务智能移动各行业、各领域企业的计算系统；面向家庭、社会和政府的计算系统系统软件应用软件计算机：硬件vs.软件计算机是什么?(4)都有哪些硬件和软件?\n计算机是什么?计算机是什么?(5)计算机是什么?计算机是什么?是改造自然的一种工具是各种机器的大脑是看不见摸不着但又可为我们服务的软件是可以为我们创造另一个世界-虚拟世界的工具是可以使我们跨越时空距离的工具它是……是帮助我们进行各种计算的工具\n为什么要学习和怎样学习大学计算机课程ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学计算机学院教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(1)计算学科的供需关系--需要大学计算机计算学科的供需关系\n计算科学与信息探索科学为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(2)计算科学与信息探索科学已成为科学创新的重要方面\n支持各学科研究创新的新型计算手段Gap计算思维/计算能力计算机及其通用计算手段的应用当前的非计算机专业计算机关注点应用计算手段进行各学科研究和创新非计算机专业学生的未来计算能力知识/技能计算思维的学习和训练1998年诺贝尔化学奖奖励给一个计算手段的研究者--JohnPople化学学科工作者利用计算手段进行学科的科学研究各学科人才的计算思维/计算能力需求为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(3)各学科人才需要计算思维，以便形成复合型的创造性思维\n“看山是山，看水是水”“昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路”“看山不是山，看水不是水”“衣带渐宽终不悔，为伊销得人憔悴”“看山还是山，看水还是水”“众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”From王国维“人间词话”关于“境界”的阐述贯通，看得远，才能认识准确浮想联翩，由此及彼，才能发现不断训练，不断理解，才能找出本质，才能创新联想与贯通训练与实践概念与知识“计算机”的思维:计算机是如何工作的?计算机的功能是如何越来越强大的?利用计算机的思维:现实世界的各种事物如何利用计算机来进行控制和处理?计算思维(ComputationalThinking)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行为，其本质是抽象和自动化----from周以真。计算思维为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(4)站得高，才能看得远；看得远，才能看得真思维是创新的源头，技术与知识是创新的支撑\n知识vs.贯通知识的思维—计算思维本质可实现启发性联想知识知识的贯通-思维为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(5)知识与思维的差别在哪里?\n思维(Thought/Thinking)能力(Ability&Capability)知识/技能(Technique/Skill)计算机语言与程序设计数据库数学建模或非数学建模知识与视野拓展KnowledgeExpansion大学计算机计算机专业导论(计算思维导论)云计算与云服务企业资源规划与供应链管理视野：宽度---知识面宽，前沿性深度---贯通性，深入性技能：练习，练习，……思维：好奇、思考、联想、贯通训练与掌握Training启发与理解Understanding打通知识脉络，融贯各门课程，内功强化基础，外功灵活应变。能力----内功(贯通的脉络)实践----锻炼,使脉络贯通思维----脉络(穴位链)知识----穴位知识vs.思维vs.能力为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(6)大学计算机与其它课程的关系是怎样的\n大学计算机课程，能否学好取决于以下要素?你是否有信念和信心?---信念和信心将决定你能否学好！你是否坚持?是否保持兴趣?---坚持听课，坚持训练，“铁杵磨针”，就能学得好！---只要听课，就能有收获，就会有想法，就会有兴趣!你是否主动思考主动探索?---思维的建立是不断思考的结果，对任何持疑的内容可通过互联网进一步探索和学习，或者及时与教师沟通获得提高！记住：计算思维的学习，不仅仅是会不会用计算机的问题，而是会不会利用计算思维来解决身边的或社会/自然问题的问题为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(7)只要坚持，就能学好大学计算机-计算思维导论课程\n你一定能学好大学计算机-计算思维导论因为在美国，计算思维已被普及到中小学生，他们都能学会，…因为计算思维的学习不需要太多的数学基础，它不是数学思维，尽管数学思维对其有很大的影响不要受各自专业认知的影响和干扰，这些观点“我学了文科专业，就学不好计算思维”，“我学了文科专业就不需要计算思维”是要不得的！为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?(8)你一定能学好大学计算机-计算思维导论你行的，你一定行！你懂的，你会懂的！\n计算与自动计算ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n简单计算I：数据计算，计算规则，应用计算规则进行计算并获得计算结果复杂计算II：f(x)，函数，计算规则及其简化计算方法，便于人应用规则进行计算，获得计算结果复杂计算III：如丢番图方程，判定，计算规则，人可能无法完成但却可由机器自动完成，借助于机器获得计算结果a1x1b1+a2x2b2+…+anxnbn=c计算与自动计算(1)什么是计算？计算学科的计算vs.数学学科的计算\n例如：求ax2+bx+c=0的根人进行计算：规则可能很复杂,但计算量却可能很小人需要知道具体的计算规则特定规则，只能求:a1x2+a2x=c机器-自动计算：规则可能很简单,但计算量却很大机器也可以采用人所使用的计算规则一般性的规则，可以求任意:a1x1b1+a2x2b2+…+anxnbn=c人-求解机器-求解(1)从-n到n，产生x的每一个整数值；(2)将其依次代入到方程中计算;(3)如果其值使方程式成立，则即为其解；否则不是计算与自动计算(2)人计算与机器计算的差别?“人”计算vs.“机器”计算利用上述公式计算得到x值\n自动计算要解决的几个问题:表示-存储-执行“数据”的表示“计算规则”的表示：程序数据与计算规则的“自动存储”计算规则的“自动执行”a1x1b1+a2x2b2+…+anxnbn=c计算与自动计算(3)自动计算需要解决什么问题?\n算盘能被认为是计算机吗?九层算盘一、加法口诀直加满五加进十加一:一上一一下五去四一去九进一二:二上二二下五去三二去八进一三:三上三三下五去二三去七进一四:四上四四下五去一四去六进一五:五上五五去五进一六:六上六六去四进一六上一去五进一七:七上七七去三进一七上二去五进一八:八上八八去二进一八上三去五进一九:九上九九去一进一九上四去五进一二、减法口诀直减破五减退位减一一下一一上四去五一退一还九二二下二二上三去五二退一还八三三下三三上二去五三退一还七四四下四四上一去五四退一还六五五下五五退一还五六六下六六退一还四六退一还五去一七七下七七退一还三七退一还五去二八八下八八退一还二八退一还五去三九九下九九退一还一九退一还五去四珠算珍品计算与自动计算(4)机械计算的探索?\n帕斯卡与帕斯卡机----(准)第一台机械计算机BlaisePascal(1623～1662)1642年研制成功一种齿轮式计算机器帕斯卡机的意义：它告诉人们“用纯机械装置可代替人的思维和记忆”。开辟了自动计算的道路。计算与自动计算(4)机械计算的探索?\n莱布尼茨GottfriedWilhelmLeibniz(1646～1716)，德国数学家。莱布尼茨机的意义：连续重复自动执行。提出了二进制数及其计算规则；数理逻辑的创始人是基于十进制设计机器，还是基于二进制设计机器？如果基于二进制设计机器，那其处理规则又是怎样的呢？计算与自动计算(4)机械计算的探索?\n其他重要工作1834年：巴贝奇(CharlesBabbage)，分析机的概念----可执行程序的机器。1805年：杰卡德(J.Jacquard)，打孔卡，实践了输入手段问题。1854年：布尔创立布尔代数，为数字计算机的电路设计提供了理论基础。……(请同学课后补充)巴贝奇差分机与分析机计算与自动计算(4)机械计算的探索?\n计算辅助工具Pascal机械计算机:自动计算--固定的计算规则Babbage机械计算机:(特定)程序--可有限变化的计算规则现代计算机：一般程序--任意可变的计算规则机械计算的简要发展历程是怎样的？从表示-自动存储-自动执行的角度计算与自动计算(4)机械计算的探索?\n计算机器计算程序?计算与自动计算(5)小结程序自动执行?数据计算规则表示?自动存取?自动执行?\n电子自动计算-元器件ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n电子自动计算-元器件(1)自动计算需要解决的问题?数据计算规则表示?自动存取?自动执行?二进制vs.十进制由元器件到系统\n电子管时代的计算机器人类第一只电子管(真空二极管),1895电子管计算机ENIAC,1946年,17468只电子管电子自动计算-元器件(2)电子自动计算的突破在哪里？存储0和1的元器件\n电子管时代的计算机器冯.诺伊曼(VonNeumann)电子计算机EDVAC问世将运算和存储分离，运算速度却比拥有18000个电子管的“ENIAC”提高了10倍结构上的创新：“冯.诺伊曼计算机”。运算规则和数据是否可事先存储于存储器中，以便机器连续的执行呢？运算和存储怎样分离呢？?电子自动计算-元器件(2)电子自动计算的突破在哪里？\n晶体管时代的计算机器人类第一只晶体管(真空二极管),1947第一台晶体管计算机TRADIC，1953电子自动计算-元器件(3)晶体管发现的价值在哪里呢？怎样使体积更小?可靠性更高?可控性更灵活呢??\n集成电路时代的计算机器集成电路的发明,1959第三代计算机IBM360,1964J.Kilby，集成电路发明者封装后的集成电路芯片电子自动计算-元器件(4)什么是集成电路，其价值又在哪里呢？能否将复杂的电路封装后作为新电路设计的元件呢？复杂的电路集成封装应用？\n超大规模集成电路(VLSI)时代的计算机器第四代计算机—个人计算机,1981VLSI芯片及其封装的内部电路电子自动计算-元器件(4)什么是集成电路，其价值又在哪里呢？摩尔定律----每18个月芯片能力增长一倍\n电子管:可自动控制0和1变化的元件晶体管集成电路:可自动实现一定变换的元件超大规模集成电路(VLSI)自动计算中的元器件的发展从表示-自动存储-自动执行的角度体积越来越小；可靠性越来越高；电路规模越来越大；速度越来越快；功能越来越强大；电子自动计算-元器件(5)元器件发展的轨迹是怎样的，每个阶段要解决什么问题？\n自动计算中的元器件的发展启示InputOutputTransformInput1Output1Transform1Input2Output2Transform2Input3Output3Transform3Input1Output1Transform1Input2Output2Transform2Input3Output3Transform3ABTransform4电子自动计算-元器件(5)元器件发展的轨迹是怎样的，每个阶段要解决什么问题？\n电子自动计算-计算机系统ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n电子自动计算-计算机系统(1)自动计算需要解决的问题?数据计算规则表示?自动存取?自动执行?二进制vs.十进制由元器件到系统\n计算机系统要解决的几个问题“控制与计算”----微处理器“输入”----如何将外部信息输入到计算机中?“输出”----如何将计算机中信息输出到外界(显示或打印)?“永久存储与临时存储”----如何将计算机中的信息永久保存或临时保存?电子自动计算-计算机系统(2)计算机系统的构成包括哪些部分？\n字长：8位16位32位64位主频：几MHz几百MHz几GHz晶体管数量：几万几百万几亿颗功能/规模：微处理器微处理器+协处理器(浮点运算)微处理器+图形处理单元GPU微处理器+3D处理器+多媒体处理器多核微处理器微处理器的发展1999PentiumIII2005双核CORE2010八核-十核COREi系列19748086/80881982Intel802861985Intel803861989Intel804861993Pentium1997PentiumII电子自动计算-计算机系统(3)控制与计算-微处理器-计算机系统的核心？\n存储设备存储设备类别发展水平固态硬盘USBRemovablediskFlashRAM磁带/磁芯/磁鼓存储磁盘存储(硬盘与软盘)光盘存储(CD-ROM,CDR/W,DVD)汞延迟线纳米存储/量子存储半导体存储(ROM/RAM)体积越来越小容量越来越大访问速度越来越快可靠性越来越高功耗越来越低持久性越来越好DRAM半导体存储器芯片FlashRAM存储器U-Disk固态硬盘磁芯存储器电子自动计算-计算机系统(4)怎样解决大规模快速存储问题？\n输入设备类别发展水平穿孔纸带(0/1输入)键盘输入(符号输入)鼠标输入(点输入)感知输入(接触式感知输入非接触式感知输入)输入设备电子自动计算-计算机系统(5)怎样解决输入问题？\n输出设备(显示器)类别发展水平CRT：阴极射线管(模拟显示器：黑白与彩色)CRT:字符发生器(向量式模拟显示器:输出字符)CRT:数字光栅扫描显示器(基于内存的显示:输出图形)3D显示器：3维图形数字显示器：高清图形(液晶、等离子技术)GPU芯片多显示卡并联分辨率越来越高颜色越来越逼真显示速度越来越快(屏幕刷新速度和图形处理速度)越来越薄，越清晰可视角度越来越接近平角输出设备---显示及显示控制电子自动计算-计算机系统(6)怎样解决输出问题？\n计算机系统的发展微处理器存储设备输出设备(显示器)输入设备类别发展水平(字长;主频;晶体管数目)(8位;5M;1万颗)(16位;20M;10万颗)(32位;60M;300万颗)(32位;1G;2800万颗)(64位;10G;3亿颗)(64位;>10G;>10亿颗)穿孔纸带(0/1输入)键盘输入(符号输入)鼠标输入(点输入)感知输入(接触式感知输入非接触式感知输入)CRT：阴极射线管(模拟显示器：黑白与彩色)CRT:字符发生器(向量式模拟显示器)CRT:数字光栅扫描显示器(基于内存的显示)3D显示器数字显示器(液晶、等离子技术)固态硬盘USBRemovablediskFlashRAM磁带/磁芯/磁鼓存储磁盘存储(硬盘与软盘)光盘存储(CD-ROM,CDR/W,DVD)汞延迟线纳米存储/量子存储半导体存储(ROM/RAM)电子自动计算-计算机系统(7)计算机系统各主要部件的发展趋势是什么？\n电子自动计算-计算机系统(8)小结存储设备输入控制与计算输出微处理器中央处理单元CPU内存与外存\n计算系统之发展趋势ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n世界上最小台式电脑----如同拇指大小平板电脑-AppleIPAD智能手机计算系统之发展趋势(1)微型化趋势是怎样的?平板电脑-AppleIPAD微型化：可嵌入、可携带\nAmassivelyparallelsupercomputerusingtensofthousandsofembeddedPowerPCprocessorssupportingalargememoryspaceWithstandardcompilersandmessagepassingenvironmentIBM-BlueGene(蓝色基因):MilestoneofanIntelligentMachine大型化：可进行大规模、复杂计算计算系统之发展趋势(2)大型化趋势是怎样的？\n2010.11,超级计算机500强第一名：天河一号A--中国14336颗IntelXeonX56702.93GHz六核心处理器2048颗我国自主研发的飞腾FT-1000八核心处理器7168块NVIDIATeslaM2050高性能计算卡总计:186368个核心,224TB内存。实测运算速度可以达到每秒2570万亿次(这意味着，它计算一天，相当于一台家用电脑计算800年)大型化：可进行大规模、复杂计算超级计算机500强计算系统之发展趋势(2)大型化趋势是怎样的？\n汽车生产线上的机器人水下机器人智能化理解自然语言，具有自适应性，自主完成复杂功能计算系统之发展趋势(3)智能化趋势是怎样的？\nInternetofServicesInternetofNetworksInternetofThingsInternetof3DWorldsForpeopleandenterprises网络化“未来互联网”-FutureInternet机-机相联，物-物相联，物-人相联，人-人相联计算系统之发展趋势(4)网络化趋势是怎样的？\n网络化计算系统之发展趋势(4)网络化趋势是怎样的？IBM提出智慧地球，SmartPlanet。交通电力能源物流InstrumentedInterconnectIntelligent\n什么是计算思维ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\nSystemsTheoryAIComp.Bio.GeometricComp.GraphicsHCI：HumanComputerInteractionDistributedSystemsServiceComputingHardwareRoboticsDatabase&DataminingMachineLearningNaturalLanguageComp.EconomicsNetworkingSecurityAlgorithmsArtEconomicsBiologyLinguisticsStatisticsSociology&ServiceologyDesignPsychologyElectricalEngineering什么是计算思维?(1)为什么提出计算思维？学科的发展，知识的膨胀\n计算思维，计算的伟大原理什么是计算思维?(2)计算思维的提出\n《ComputationalThinking》fromCMU，周以真（JeannetteM.Wing），CommunicationsofACM,Vol.49,No.3,March2006,Pages33-35Computationalthinkingisawayofsolvingproblems,designingsystems,andunderstandinghumanbehaviorthatdrawsonconceptsfundamentaltocomputerscience.Computationalthinkingwillbeafundamentalskillusedbyeveryoneintheworldbythemiddleofthe21stCentury.–Justlikereading,writing,andarithmetic.–Imagineeverypersonknowinghowtothinklikeacomputerscientist!–Computationalthinkingisnotjustforotherscientists,it’sforeveryone.–Thinkinglikeacomputerscientistmeansmorethanbeingabletoprogramacomputer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“机器化”。什么是计算思维?(3)什么是计算思维？\n计算思维是人类应具备的第三种思维实验思维: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，理论与实验手段在面临大规模数据的情况下，不可避免地要用计算手段来辅助进行。国内学者/专家的观点什么是计算思维?(4)计算思维？\n构造传统“计算机器”构造各种新型“计算机器”应用各种新型“计算机器”计算机科学与技术软件工程、生物计算、信息安全、……科学研究的三大手段：理论、实验和计算计算科学什么是计算思维?(5)从计算学科发展的角度看计算思维\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统社会/自然的计算化计算/求解的自然化自然现象的计算的表达与推演用社会/自然所接受的形式体现计算及结果局域网/广域网：机器网络互联网：信息网络/广义资源网络物联网;知识网;服务网;社会网抽象自动化事务管理与数据库数据分析与数据仓库数据聚集与大数据量子计算/光子计算移动计算生物计算计算生物学计算物理学计算化学计算经济学计算统计学计算金融学企业计算计算工程学服务计算云计算社会计算计算广告学媒体计算纳米计算智能计算计算语言学神经计算什么是计算思维?(6)大学计算思维教育空间---计算之树？模型语言协议系统编译器编解码器\n大学计算思维教育空间-计算之树ResearchCenteronIntelligentComputingforEnterprises&Services,HarbinInstituteofTechnology战德臣哈尔滨工业大学教授.博士生导师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员\n递归程序0和1大学计算思维教育空间—计算之树?(1)奠基性的计算思维有哪些?计算之树的第一个维度—计算技术的奠基性思维\n递归程序0和1“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；0/1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--无限事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计算之树的第一个维度—计算技术的奠基性思维大学计算思维教育空间—计算之树?(1)奠基性的计算思维有哪些?\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算机冯.诺依曼机大学计算思维教育空间—计算之树?(2)通用计算环境是如何演化的?计算之树的第二个维度—通用计算环境的进化思维\n个人计算机冯.诺依曼计算机云计算环境并行分布计算环境Thetoolsweusehaveaprofoundinfluenceonourthinkinghabits,andtherefore,onourthinkingabilities.---fromEdsgerDijkstra,1972TuringAwardsreceiver.大学计算思维教育空间—计算之树?(2)通用计算环境是如何演化的?通用计算环境的进化思维\n递归程序0和1并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统云计算环境大学计算思维教育空间—计算之树?(3)为什么算法和系统很重要?计算之树的第三个维度—交替促进与共同进化的问题求解思维\n递归程序0和1并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统云计算环境大学计算思维教育空间—计算之树?(3)为什么算法和系统很重要?计算之树的第三个维度—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”：问题求解的另一种手段—构造与设计系统系统是改造自然的手段；系统还强调非数学建模；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。\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统量子计算/光子计算移动计算生物计算计算生物学计算物理学计算化学计算经济学计算统计学计算金融学企业计算计算工程学服务计算云计算社会计算计算广告学媒体计算纳米计算智能计算计算语言学神经计算大学计算思维教育空间—计算之树?(4)计算与社会/自然如何融合的?计算之树的第四个维度—计算与社会/自然环境的融合思维\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统自然现象的计算的表达与推演社会/自然的计算化抽象用社会/自然所接受的形式体现计算及结果计算/求解的自然化自动化量子计算/光子计算移动计算生物计算计算生物学计算物理学计算化学计算经济学计算统计学计算金融学企业计算计算工程学服务计算云计算社会计算计算广告学媒体计算纳米计算智能计算计算语言学神经计算大学计算思维教育空间—计算之树?(4)计算与社会/自然如何融合的?\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统量子计算/光子计算移动计算生物计算计算生物学计算物理学计算化学计算经济学计算统计学计算金融学企业计算计算工程学服务计算云计算社会计算计算广告学媒体计算纳米计算智能计算计算语言学神经计算自然现象的计算的表达与推演社会/自然的计算化抽象用社会/自然所接受的形式体现计算及结果计算/求解的自然化自动化模型语言协议系统编译器编解码器业务-计算人-计算机机-机，物-物大学计算思维教育空间—计算之树?(4)计算与社会/自然如何融合的?\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统局域网/广域网：机器网络互联网：信息网络/广义资源网络物联网;知识网;服务网;社会网事务管理与数据库数据分析与数据仓库数据聚集与大数据量子计算/光子计算移动计算生物计算计算生物学计算物理学计算化学计算经济学计算统计学计算金融学企业计算计算工程学服务计算云计算社会计算计算广告学媒体计算纳米计算智能计算计算语言学神经计算大学计算思维教育空间—计算之树?(5)为什么网络化思维、数据化思维很重要？计算之树的第五和第六个维度—网络化思维和数据化思维\n递归程序0和1云计算环境并行分布环境个人计算环境冯.诺依曼机算法系统社会/自然的计算化计算/求解的自然化自然现象的计算的表达与推演用社会/自然所接受的形式体现计算及结果局域网/广域网：机器网络互联网：信息网络/广义资源网络物联网;知识网;服务网;社会网抽象自动化事务管理与数据库数据分析与数据仓库数据聚集与大数据量子计算/光子计算移动计算生物计算计算生物学计算物理学计算化学计算经济学计算统计学计算金融学企业计算计算工程学服务计算云计算社会计算计算广告学媒体计算纳米计算智能计算计算语言学神经计算大学计算思维教育空间—计算之树?(5)为什么网络化思维、数据化思维很重要？计算机计算机科学计算科学\n计算思维的学习方法（1）“知识/术语”随着“思维”的学习而展开，“思维”随着“知识”的贯通而形成，“能力”随着“思维”的理解而提高。（2）从问题分析着手，强化如何进行抽象，如何将现实问题抽象为一个数学问题或者一个形式化问题，提高问题表述及问题求解的严谨性。（3）通过图示化方法来展现复杂的思维可以一目了然；通过规模较小的问题求解示例来理解复杂问题的求解方法；通过从社会/自然等人们身边的问题理解到计算科学家是如何进行问题求解。（4）追求“问题”及问题的讨论，通过逐步地提出问题，使自己从一个较浅的理解层次逐步过渡到较深入的理解层次，通过不同视角和递阶的讨论，使自己理解和确定前行的方向。（5）宽度与深度相结合，从宽度学习开始，深度学习结束，既能够使自己理解相关的思维与知识，还能够有助于建立起较为科学的研究习惯与研究方法。（6）思维蕴含在案例中，案例蕴含着思维。阅读书籍、阅读文献、网上搜索、梳理思路(记笔记)大学计算思维教育空间—计算之树?(6)怎样学习计算思维?