大学计算机-计算思维导论-课件第3章
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大学计算机—计算思维导论CAP教学大纲计算手段已发展为科学研究第三种手段,研制和应用各学科相关计算系统,计算+、互联网+、大数据+,智能+,最本质就是计算思维,计算思维已成为各专业学生都应掌握的思维方式,与计算思维融合,是各学科学生创新的源泉。
本课程为你介绍计算学科所蕴含的经典的计算思维,是所有本科生必修的通识教育课程。
本课程是大学先修课,即你在高中阶段或上大学之前完成本课程的学习并获得结课认证证书后,在入学时参加必要的测试考核(主要确认你确实学习过),通过后则你可在大学阶段免修该课程直接获得学分,这样为你大学的学习节省时间和精力,使你在大学期间可做更多自己想要做的事情。
《大学计算机》是一门什么课程呢?(1)大学计算机是面向大学一年级学生开设的,与大学数学、大学物理有一样地位的通识类思维教育课程。
它不是讲授计算机及其软件(如Office,Access,IE等)如何使用的课程;它也不是仅仅训练学生程序设计内容的课程;它是讲授每个大学生都应具备的计算思维的课程,大学生创造性思维培养离不开计算思维的培养。
(2)计算思维是互联网与信息时代每个人都应具备的一种思维方式。
互联网公司(如阿里巴巴、Facebook、Apple、腾讯等)的成功应归属于计算思维运用的成功;1998年诺贝尔化学奖授予一个量子化学计算手段的研究者说明:计算思维对非计算机学科人才实现复合性跨学科创新是非常重要的。
(3)大学阶段应更多地训练“思维”,而不应仅着眼于“知识”即事实的学习。
计算机学科知识的膨胀速度是非常快的,“知识”的学习必须有所选择,因此应学习计算机学科经典的、对人们现在和未来有深刻影响的思维模式;“知识”随着“思维”讲解而介绍,“思维”随着“知识”的贯通而形成,“能力”随着“思维”的理解而提高。
《大学计算机》课程应围绕着大学计算思维教育空间-计算之树,进行内容的组织和学习。
(I)计算与程序,主要讲授计算与计算思维,符号化、计算化和自动化,计算系统与程序构造,程序构造方法:递归与迭代,这些是由社会/自然到计算的、最基本的抽象和自动化机制;--理解计算机最本质的内容。
第3讲-习题解析Research Center on I ntelligentC omputing for E nterprises & S ervices,H arbin I nstitute of T echnology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OKZhanDC战德臣教授1、关于计算系统与程序,下列说法正确的是_____。
(A|B|C|D)(A)只有用计算机语言编写出来的代码才是程序,其他都不能称其为程序;(B)构造计算系统是不需要程序的,程序对构造计算系统没有什么帮助;(C)任何系统都需要程序,只是这个程序是由人来执行还是由机器自动执行,可以由机器自动执行程序的系统被称为计算系统;(D)程序是用户表达的随使用者目的不同而千变万化的复杂动作,不是使用者实现的而是需要计算系统事先完成的。
战德臣教授2、关于程序,下列说法不正确的是_____。
(A|B|C|D)(A)“程序”是由人编写的、以告知计算系统实现人所期望的复杂动作;(B)“程序”可以由系统自动解释执行,也可以由人解释由系统执行;(C)普通人是很难理解“程序”的,普通人也和“程序”无关;(D)“程序”几乎和每个人都有关系,如自动售票系统、自动取款机等。
战德臣教授3、关于程序,下列说法不正确的是_____。
(A|B|C|D|E)(A)程序的基本特征是复合、抽象与构造;(B)复合就是对简单元素的各种组合,即将一个(些)元素代入到另一个(些)元素中;(C)抽象是对各种元素的组合进行命名,并将该名字用于更复杂的组合构造中;(D)程序就是通过组合、抽象、再组合等构造出来的;(E)上述说法有不正确的。
战德臣教授4、一般而言,设计和实现一个计算系统,需要设计和实现_____。
(A|B|C|D)(A)基本动作和程序;(B)基本动作和控制基本动作的指令;(C)基本动作、控制基本动作的指令和一个程序执行机构;(D)基本动作、控制基本动作的指令和程序。
第1章引论本章要点:1.什么是计算;2.计算机科学与计算科学的区别;3.来自计算机发展史的启示;4.计算机应用;5.计算机发展趋势。
1.1 什么是计算?简单计算,如我们从幼儿就开始学习和训练的算术运算,如“3 + 2 = 5”“3 2 = 6”等,是指“数据”在“运算符”的操作下,按“规则”进行的数据变换。
我们不断学习和训练的是各种运算符的“规则”及其组合应用,目的是通过计算得到正确的结果。
广义地讲,一个函数如“”把x变成了f(x)就可认为是一次计算,在高中及大学阶段我们不断学习各种计算“规则”并应用这些规则来求解各种问题,得到正确的计算结果。
如对数与指数、微分与积分等。
“规则”可以学习与掌握,但应用“规则”进行计算则可能超出了人的计算能力,即人知道规则但却没有办法得到计算结果。
如何解决呢?一种办法是研究复杂计算的各种简化的等效计算方法(数学)使人可以计算,另一种办法是设计一些简单的规则,让机械来重复的执行完成计算,即考虑能否用机械来代替人按照“规则”自动计算。
例如:能否机械地判断方程“a1x1b1+a2x2b2+…+a n x n b n = c”是否有整数解?”,即机械地证明一个命题是否有解? 是否正确?类似的上述问题,促进了计算机科学和计算科学的诞生和发展,促进了人们思考:◆什么能够被有效地自动计算?现实世界需要计算的问题是很多的,哪些问题是可以自动计算的,哪些问题是可以在有限时间有限空间内自动计算的?这就出现了计算及计算复杂性问题。
以现实世界的各种思维模式为启发,寻找求解复杂问题的有效规则,就出现了算法及算法设计与分析问题。
例如观察人的思维模式而提出的遗传算法、观察蚂蚁行动的规律而提出的蚁群算法等。
◆如何低成本、高效地实现自动计算?如何构建一个高效的计算系统:计算机器的构建问题和软件系统的构建问题。
◆如何方便有效地利用计算系统进行计算?利用已有计算系统,面向各行各业的计算问题求解。
什么能、且如何被有效地自动计算问题就是计算学科的科学家不断在研究和解决的问题。