923686-大学计算机-第1章 计算思维与计算机
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2. 优点： ① 高可伸缩性 ② 高可用性 ③ 高可管理性
23
1.3.4 云计算
1. 云计算（Cloud Computing）就是一种资源交付和使用 模式，指通过网络获得应用所需的资源。
2. 云计算的核心 是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成 一个计算资源池向用户按需服务。
3. 云计算产业 三级分层：云软件、云平台、云设备。
2. 具体的过程是： ① 将需要进行大量计算的项目数据分割成小块； ② 由多台计算机分别计算； ③ 再上传运算结果后统一合并得出数据结论。
22
1.3.3 集群计算
1. 集群技术可定义为 ① 一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统， 并以单一系统的模式加以管理； ② 此单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。
2. 计算神经科学，以数学方法为基础，以计算机为工具，将大 脑活动模拟为计算模型并对大脑活动和信息进行计算式的综 合处理，它从计算角度理解脑活动，研究非程序的、适应性 的以及多变性的脑处理信息的能力和本质。
3. 最终目的：是要阐明脑是如何利用电信号和化学信号来表达 和处理信息的”，并在结构上模拟大脑建立计算模型和仿真， 对模型中的一些变量与数据进行研究。
29
1.4.5 计算社会科学
1. 计算社会学 ① 将计算思维与人文灵魂相融合，为人文社会科学研究 开辟了新的道路，正在成为继工程科学计算和生物生 命计算之后新的理论前沿和应用方向，其核心因素是 计算思维的渗透。
2. 核心技术：数据挖掘与机器学习 3. 研究范围
可以概括为主体性、条件性和交互性因素三条主线。
1.2.1 计算机的发展
3. 计算机的发展史（根据使用的电子器件划分）
时代 年 份
元器件
软件
应用领域
1946-一 1957
电子管
机器语言 汇编语言பைடு நூலகம்
科学计算
1958-二 1964
晶体管
高级语言 监控程序
数据处理 工业控制
1965-三 1970 中小规模集成电路 操作系统
文字处理 图形处理
数据库、
四 1971— 大规模集成电路
2. 计算机科学推动了计算思维的发展 从思维的角度，计算机科学主要研究计算思维的概念、 方法和内容，并发展成为解决问题的一种思维模式，这 极大地推动了计算思维的发展。
10
1.2 计算机概述 1.2.1 计算机的发展 1.2.2 计算机的分类 1.2.3 计算机的特点 1.2.4 计算机的应用
11
1.2.1 计算机的发展
17
1.2.3 计算机的特点
1. 运算速度快 2. 计算精度高 3. 具有记忆和逻辑判断能力 4. 有自动控制能力
18
1.2.3 计算机的应用
1. 科学计算（数值计算） 2. 数据处理 3. 辅助技术（CAD、CAM、CIMS、CBE、CAI等） 4. 过程控制：需A/D和D/A转换设备 5. 人工智能（AI）
8
1.1.4 计算思维的培养
1. 数字素养 2. 培养目标 3. 计算思维能力培养：
计算意识、功能、方法、工具、能力 4. 计算思维能力培养的关键：抽象
9
1.1.5 计算思维与计算机科学
1. 计算思维具有计算机科学的特征 1972年图灵奖得主Edsger Wybe Dijkstra： “我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯， 从而也将深刻地影响着我们的思维能力。”
1. 计算机史前史 ① 算盘时代 ② 机械时代 ③ 机电时代
12
加法器
差分机 制表机
1.2.1 计算机的发展
2. 计算机的诞生
1946年2月14日诞生，是美国宾夕法尼亚大学研制的 “电子数值积分计算机”（ENIAC）。
1. 5000次加法/秒 2. 保存80个字节 3. 体重28吨 4. 占地170m2 5. 18800只电子管 6. 1500个继电器 13 7. 功率150KW
28
1.4.4 计算金融
1. 计算金融是一门随着计算机技术的发展而形成的新兴学科， 是物理学、数学、计算机科学与金融学交叉的产物。计算金 融是通过计算的手段来解决金融问题
2. 三个环节 ① 数学建模； ② 设计计算方案（简称算法），编写计算机程序，上机运 行—展示数值结果； ③ 将数值结果与理论分析、实务相结合给出实际问题的答 案，或提出对模型的修正方案。
24
1.4 计算思维与学科融合
1.4.1 计算化学 1.4.2 制造业 1.4.3 计算神经学 1.4.4 计算金融 1.4.5 计算社会科学
25
1.4.1 计算化学
1. 计算化学（Computational Chemistry） ① 一种实验之外的化学，顾名思义就是通过计算来获得 各种性质的化学。 ② 本质上，计算化学的研究方法是一种建立模型进而处 理的方法。
7
1.1.3 计算思维的引入
2. 计算思维的特点 ① 概念化：多层次上的抽象思维 ② 基础技能：必须掌握 ③ 人的思维：
• 计算思维是建立在计算过程的能力和限制之上的人类求 解复杂问题基本途径
• 计算方法和模型的使用使得处理那些原本无法由个人独 立完成的问题求解和系统设计成为可能
3. 计算思维的本质：抽象和自动化
社会的各个领域
网络等
14
1.2.1 计算机的发展
4. 计算机的发展趋势 ① 巨型化 ② 微型化 ③ 网络化 ④ 智能化
15
“天河二号” 全球最快超级计算机
16
1.2.2 计算机的分类
1. 按计算机原理分类 ① 数字计算机 ② 模拟计算机
2. 按计算机用途分类 ① 通用计算机 ② 专用计算机
3. 按计算机性能分类 巨型、大型、小型、微型机，工作站、服务器
30
5
1.1.2 思维概述
1. 思维与思维过程 ① 分析与综合 ② 比较 ③ 抽象与概括
2. 三种科学思维 ① 实证思维：实验思维 ② 逻辑思维：理论思维 ③ 计算思维：构造思维
6
1.1.3 计算思维的引入
1. 计算思维的含义 ① 计算思维是概念化思维，不是程序化思维。 ② 计算思维是基础的技能，不是机械的技能。 ③ 计算思维是人的思维，不是计算机的思维。 ④ 计算思维是思想，不是人造品。 ⑤ 计算思维是数学和工程互补的思维，不是数学性的思维。 ⑥ 计算思维面向所有的人，所有领域。
① 机器人、专家系统、模式识别、智能检索 6. 网络应用 7. 多媒体技术的应用
19
1.3 高性能计算机
1.3.1 并行计算 1.3.2 分布式计算 1.3.3 集群计算 1.3.4 云计算
20
1.3.1 并行计算
1. 并行计算（Parallel Computing）： 指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
2. 特征
① 将工作分离成离散部分，有助于同时解决； ② 随时并及时地执行多个程序指令； ③ 多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资
源下的耗时。
21
1.3.2 分布式计算
1. 分布式计算是一门计算机科学，主要研究分布式系统。 ① 一个分布式系统包括若干通过网络互联的计算机。 ② 这些计算机互相配合以完成一个共同的目标（ “项 目”）。
3
1.1.1 计算的含义
1. 计算 ① 逻辑
• 逻辑是人的一种抽象思维，是人通过概念、判断、推理、 论证来理解和区分可观世界的思维过程。
② 推理
• 推理和计算是相通的，是计算科学重要的研究工具。
③ 算法
• 算法是解决问题的方法和步骤，可分为数值计算类和非 数值计算类。
4
1.1.1 计算的含义
2. 计算问题 ① “数据”的表示 ② “计算规则”的表示 ③ 数据和计算规则的存储 ④ 计算规则的“自动执行”
2. 应用 广泛用于材料、催化和生物化学等研究领域。 首获诺贝尔奖
26
1.4.2 制造业
1. 计算机辅助设计CAD 2. 计算机辅助制造CAM 3. 计算机集成制造系统CIMS
27
1.4.3 计算神经学
1. 计算神经科学（Computational Neuroscience），近年来兴 起的一门交叉学科，因其对脑认知行为独特的研究模式和新 颖的研究方法逐渐凸显出来并成为一个重要的研究领域。
第1章 计算思维与计算机
1
第1章 计算思维与计算机
1.1 计算与计算思维 1.2 计算机概述 1.3 高性能计算 1.4 计算思维与学科融合
2
1.1 计算与计算思维
1.1.1 计算的含义 1.1.2 思维概述 1.1.3 计算思维的引入 1.1.4 计算思维的培养 1.1.5 计算思维与计算机科学
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1.3.4 云计算
1. 云计算（Cloud Computing）就是一种资源交付和使用 模式，指通过网络获得应用所需的资源。
2. 云计算的核心 是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成 一个计算资源池向用户按需服务。
3. 云计算产业 三级分层：云软件、云平台、云设备。
2. 具体的过程是： ① 将需要进行大量计算的项目数据分割成小块； ② 由多台计算机分别计算； ③ 再上传运算结果后统一合并得出数据结论。
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1.3.3 集群计算
1. 集群技术可定义为 ① 一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统， 并以单一系统的模式加以管理； ② 此单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。
2. 计算神经科学，以数学方法为基础，以计算机为工具，将大 脑活动模拟为计算模型并对大脑活动和信息进行计算式的综 合处理，它从计算角度理解脑活动，研究非程序的、适应性 的以及多变性的脑处理信息的能力和本质。
3. 最终目的：是要阐明脑是如何利用电信号和化学信号来表达 和处理信息的”，并在结构上模拟大脑建立计算模型和仿真， 对模型中的一些变量与数据进行研究。
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1.4.5 计算社会科学
1. 计算社会学 ① 将计算思维与人文灵魂相融合，为人文社会科学研究 开辟了新的道路，正在成为继工程科学计算和生物生 命计算之后新的理论前沿和应用方向，其核心因素是 计算思维的渗透。
2. 核心技术：数据挖掘与机器学习 3. 研究范围
可以概括为主体性、条件性和交互性因素三条主线。
1.2.1 计算机的发展
3. 计算机的发展史（根据使用的电子器件划分）
时代 年 份
元器件
软件
应用领域
1946-一 1957
电子管
机器语言 汇编语言பைடு நூலகம்
科学计算
1958-二 1964
晶体管
高级语言 监控程序
数据处理 工业控制
1965-三 1970 中小规模集成电路 操作系统
文字处理 图形处理
数据库、
四 1971— 大规模集成电路
2. 计算机科学推动了计算思维的发展 从思维的角度，计算机科学主要研究计算思维的概念、 方法和内容，并发展成为解决问题的一种思维模式，这 极大地推动了计算思维的发展。
10
1.2 计算机概述 1.2.1 计算机的发展 1.2.2 计算机的分类 1.2.3 计算机的特点 1.2.4 计算机的应用
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1.2.1 计算机的发展
17
1.2.3 计算机的特点
1. 运算速度快 2. 计算精度高 3. 具有记忆和逻辑判断能力 4. 有自动控制能力
18
1.2.3 计算机的应用
1. 科学计算（数值计算） 2. 数据处理 3. 辅助技术（CAD、CAM、CIMS、CBE、CAI等） 4. 过程控制：需A/D和D/A转换设备 5. 人工智能（AI）
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1.1.4 计算思维的培养
1. 数字素养 2. 培养目标 3. 计算思维能力培养：
计算意识、功能、方法、工具、能力 4. 计算思维能力培养的关键：抽象
9
1.1.5 计算思维与计算机科学
1. 计算思维具有计算机科学的特征 1972年图灵奖得主Edsger Wybe Dijkstra： “我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯， 从而也将深刻地影响着我们的思维能力。”
1. 计算机史前史 ① 算盘时代 ② 机械时代 ③ 机电时代
12
加法器
差分机 制表机
1.2.1 计算机的发展
2. 计算机的诞生
1946年2月14日诞生，是美国宾夕法尼亚大学研制的 “电子数值积分计算机”（ENIAC）。
1. 5000次加法/秒 2. 保存80个字节 3. 体重28吨 4. 占地170m2 5. 18800只电子管 6. 1500个继电器 13 7. 功率150KW
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1.4.4 计算金融
1. 计算金融是一门随着计算机技术的发展而形成的新兴学科， 是物理学、数学、计算机科学与金融学交叉的产物。计算金 融是通过计算的手段来解决金融问题
2. 三个环节 ① 数学建模； ② 设计计算方案（简称算法），编写计算机程序，上机运 行—展示数值结果； ③ 将数值结果与理论分析、实务相结合给出实际问题的答 案，或提出对模型的修正方案。
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1.4 计算思维与学科融合
1.4.1 计算化学 1.4.2 制造业 1.4.3 计算神经学 1.4.4 计算金融 1.4.5 计算社会科学
25
1.4.1 计算化学
1. 计算化学（Computational Chemistry） ① 一种实验之外的化学，顾名思义就是通过计算来获得 各种性质的化学。 ② 本质上，计算化学的研究方法是一种建立模型进而处 理的方法。
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1.1.3 计算思维的引入
2. 计算思维的特点 ① 概念化：多层次上的抽象思维 ② 基础技能：必须掌握 ③ 人的思维：
• 计算思维是建立在计算过程的能力和限制之上的人类求 解复杂问题基本途径
• 计算方法和模型的使用使得处理那些原本无法由个人独 立完成的问题求解和系统设计成为可能
3. 计算思维的本质：抽象和自动化
社会的各个领域
网络等
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1.2.1 计算机的发展
4. 计算机的发展趋势 ① 巨型化 ② 微型化 ③ 网络化 ④ 智能化
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“天河二号” 全球最快超级计算机
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1.2.2 计算机的分类
1. 按计算机原理分类 ① 数字计算机 ② 模拟计算机
2. 按计算机用途分类 ① 通用计算机 ② 专用计算机
3. 按计算机性能分类 巨型、大型、小型、微型机，工作站、服务器
30
5
1.1.2 思维概述
1. 思维与思维过程 ① 分析与综合 ② 比较 ③ 抽象与概括
2. 三种科学思维 ① 实证思维：实验思维 ② 逻辑思维：理论思维 ③ 计算思维：构造思维
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1.1.3 计算思维的引入
1. 计算思维的含义 ① 计算思维是概念化思维，不是程序化思维。 ② 计算思维是基础的技能，不是机械的技能。 ③ 计算思维是人的思维，不是计算机的思维。 ④ 计算思维是思想，不是人造品。 ⑤ 计算思维是数学和工程互补的思维，不是数学性的思维。 ⑥ 计算思维面向所有的人，所有领域。
① 机器人、专家系统、模式识别、智能检索 6. 网络应用 7. 多媒体技术的应用
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1.3 高性能计算机
1.3.1 并行计算 1.3.2 分布式计算 1.3.3 集群计算 1.3.4 云计算
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1.3.1 并行计算
1. 并行计算（Parallel Computing）： 指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
2. 特征
① 将工作分离成离散部分，有助于同时解决； ② 随时并及时地执行多个程序指令； ③ 多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资
源下的耗时。
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1.3.2 分布式计算
1. 分布式计算是一门计算机科学，主要研究分布式系统。 ① 一个分布式系统包括若干通过网络互联的计算机。 ② 这些计算机互相配合以完成一个共同的目标（ “项 目”）。
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1.1.1 计算的含义
1. 计算 ① 逻辑
• 逻辑是人的一种抽象思维，是人通过概念、判断、推理、 论证来理解和区分可观世界的思维过程。
② 推理
• 推理和计算是相通的，是计算科学重要的研究工具。
③ 算法
• 算法是解决问题的方法和步骤，可分为数值计算类和非 数值计算类。
4
1.1.1 计算的含义
2. 计算问题 ① “数据”的表示 ② “计算规则”的表示 ③ 数据和计算规则的存储 ④ 计算规则的“自动执行”
2. 应用 广泛用于材料、催化和生物化学等研究领域。 首获诺贝尔奖
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1.4.2 制造业
1. 计算机辅助设计CAD 2. 计算机辅助制造CAM 3. 计算机集成制造系统CIMS
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1.4.3 计算神经学
1. 计算神经科学（Computational Neuroscience），近年来兴 起的一门交叉学科，因其对脑认知行为独特的研究模式和新 颖的研究方法逐渐凸显出来并成为一个重要的研究领域。
第1章 计算思维与计算机
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第1章 计算思维与计算机
1.1 计算与计算思维 1.2 计算机概述 1.3 高性能计算 1.4 计算思维与学科融合
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1.1 计算与计算思维
1.1.1 计算的含义 1.1.2 思维概述 1.1.3 计算思维的引入 1.1.4 计算思维的培养 1.1.5 计算思维与计算机科学