導論：1、大學計算機——1、計算機與問題求解

本文是北京理工大學MOOC大學計算機課程的個人筆記

一、計算機與問題求解

1、基於計算機的問題求解方法

解決問題的方法不止一種
需要具備學習能力——隨時跟進新技術！
問題驅動解決方案
（2）程序：是主要途徑&大學生必修課

（1）計算機軟件

（2）計算機程序

用程序的方法（此方法）實現
計算和控制
是進行問題求解的主要途徑
例子：08奧運會2008個人用像素點的方法組成“舞動北京”的圖案

（3）基於計算機系統平台的工程問題的求解方法

工程=大問題——用：系統平台
大規模&復雜問題求解：是系統級問題，是系統工程，需要多種系統平台支持（硬件、軟件、網絡、並行方法等）
多平台、多軟件、多資源整合的系統

統一求解過程（5步）：清晰的陳述問題——>輸入、輸出、接口信息——>抽象多個簡單數據集，解答問題——>設計解決方案&轉換成程序——>測試

例子：天氣預報網格計算系統（5部分）

資源網絡（核心）使用網格技術整合為一個計算平台，實現超級計算機的海量數據計算處理功能

2、問題描述、抽象、建模、問題求解

（1）抽象

具體
|（反義）
抽象：從眾多事物中抽取出共同的、本質的特征；把具體問題簡單化。
抽象的原因/好處：從個別中把握一般，從現象中把握本質
形成：框架、概念、模型

！！！抽象是面向問題的！！！
（針對不同問題，抽象出的特點是不同的）

（2）建模

建模：

• 對事物進行抽象而得到的無歧義的書面描述
• 有一個輸入/因，又一個輸出/果
• 用模型描述系統的因果關系/相互關系的過程
• 是問題求解的精確描述，是計算的依據。
  建模的手段和方法：是多種多樣的

1. 數學建模
   • 用計算得到的結果來解釋實際問題，並接受實際的檢驗
   • 數學公式、幾何圖形
2. 數據建模
   • 數據特征的抽象，計算機技術
   • 數據庫
3. UML建模
   • 面向對象的建模語言標准
   • UML類圖
4. 可視化建模
5. 3D建模

（3）面向計算機的問題分析

• 計算機與人的思維方式不同，雙方互補
• 人需要先：
  • 問題描述分析+抽象+建模
  • 為模型設計算法+編寫程序
  • 輸入
• 計算機才能工作——計算

3、計算機科學的知識領域

（1）體系

• 計算機學科
  • 計算機科學（理論）
    • 理論計算機科學
    • 實驗計算機科學（應用）
  • 計算機技術

（2）三大研究方向

系統結構

• 系統結構、並行體系、嵌入式、信息安全軟件與理論
• 可計算性和計算復雜性、程序設計語言的設計與實現、計算模型實用算法、軟件工程、分布式應用
• 人工智能、語言學、圖形學、數據與知識管理、平台支持

（3）計算機科學與技術專業的知識領域