HTTPSを：：//zhuanlan.zhihu.com/p/31799179この記事はほとんど知って再現される
友人が考えるかどうかを確認するために、それは、彼のコレクションは特に良いと思っていたので、今後の研究を容易にしつつ、また、みんなと共有したいと思いますまた、偉大な、原作者・ポイント賞賛へのリンクを開いてください。
計算の考え方を簡単に誤解されることができます
2006年には、カーネギーメロン大学教授周Yizhenは初めて体系的な計算の考え方を定義しました。今年は、彼女の人気の計算思考の新しいコースを開設し、米国のコンピュータ権威ある雑誌で「計算思考」論文と題した演説で、「ACMコミュニケーションズの」。
これに先立ち、科学研究とそれ以上のこのような計算化学、計算生物学、計算科学と他の決定として学界に集中の分野では「計算の考え方」非コンピュータアプリケーション。私のような、一般大衆は本当に「計算思考」の価値を理解し始めた（10年）発行の「計算思考」の後です。、のように今日では、計算の考え方は、思考の普遍的な方法、および理論的な思考、実験的な考え方として世界的に認識さとなっている、誰もがすべての問題を解決するには使用することができます。
計算の考え方は、誰のために非常に重要であるが、誤解であることが非常に簡単です。それはパンGaozhiを主張し、偶数ワード、エクセル、PPT、計算思考を訓練されたと言わなければならない学び、それは計算の考え方を理解するためにプログラミングを学ぶことを、一方的に理解し、一部の人々は、あまりにも文字通り、その計算の考え方は数学について学んでいます。
計算の考え方は以下のような誤って伝えてきた、小扁は、考え方の下で計算を知ってもらうためにあなたを取る、その名前をクリアするために決定しました。
どのような計算は何思考ではありません
、それは計算何を考えていますか？
「計算思考」本論文では、中ジャネット・ウィング教授「ハードサイエンスは、」計算の考え方を説明するために使用される用語：思考は、コンピュータサイエンスの基本的な概念を使用して計算されるが、問題解決、システムの設計、および人間の行動を理解していました。言い換えれば、計算の考え方は、問題解決の考え方ではなく、特定の主題に関する知識、コンピュータ科学の基本概念を利用して、そして非常に広い使用するこの考え方。
より速く、計算の考え方をより深く理解したい、見とる思考の計算上の教授周Yizhenいくつかの明確な結論を。
1つのコンピュータサイエンスは、コンピューティングの研究です。
図2は、概念ではなく、プログラミングです。
3はスキルではなく、丸暗記スキルの基礎となっています。
4コンピュータのことを考えていない、思考の人間的な方法です。
図5は、エンジニアリングの考え方と数学的な思考、そしてサプリメントです。
6はアイデアではなく、人工物です。
6上記の文章を理解し、あなたはかなりの程度の計算思考の誤解を減らすことができます。
計算の考え方として、プログラムは、計算の考え方の共通誤解され、研究コンピュータサイエンスの背景は同様の観点を持つことになり、さらにいくつかの人、そうではありません。計算思考を考えることは概念化の方法であり、プログラミングは行動の一種であるプログラミングプロセスは、多くの場合、計算の考え方に使用されるが、計算の考え方がプログラムされていないものの、。計算の考え方の一つとして、情報リテラシーがある計算思考の一般的な誤解で、実際には、計算の考え方や情報リテラシーの完全に異なります。情報リテラシーの焦点は、効果的に情報を使用するように人々を訓練するための方法および手段にである彼らは、インターネットから必要な情報を見つけるために、Excelなどの情報や情報ツール、テープレコーダー、センサー、QQの使用の使用に重点を置いて、。計算の考え方は、コンピューティング、計算することができ、研究の問題、どのような計算の研究です。
計算の考え方は孤立科学ではない、またそれは知識の主題であり、非常に密接な関係のエンジニアリングの考え方があり、コンピュータ科学、および数学や思考から来ています。これと関連した数学的な思考、計算の考え方の問題を解決するため、問題は抽象的な数学の問題にする必要があり、たとえば、計算することができ、モンゴルのローマ帝国の上昇と拡張を比較し、強度を定量化するために、適切な数学的モデルを選択する必要があります計算。大規模で複雑なシステムの計算思考のデザインの使用においては、検討する必要があり、効率性、信頼性、自動化やその他の問題を、これらのプロジェクトは、心の中で非常に重要なものがあります。
計算の考え方は、日常生活の中で誰もが使用のものとすることができるという考え方です。はい、誰もが使用でき、ほとんどどこでも使用することができます。旅行ルート計画、金融投資の選択肢、科学的な分析、天気予報、あなたは問題を解決しようとしているものに関係なく、計算の考え方の使用は、あなたが簡素化することができますが、巧みに質問を偏向しました。
計算の考え方を理解することは、我々は最初の計算は理解しなければならない
計算の考え方の前提があるため、本質的な計算の考え方や研究コンピューティング、計算可能であり、どのように計算するには、プロセス、で問題解決の研究に理解するために計算されて理解しています。
通常、我々は、「1 + 1 = 2」の動作として、その算出に演算を理解し,,実際には、このような集合演算、論理演算、条件付き演算などの多くの種類があります。そのような「∁U（A∩B）=（∁UA）∪（∁UB）」として設定操作は、そこに特定の価値のない計算はありませんが、コレクション操作を表す文字で行われ、そしてそのような「などの論理演算1∧ = 0 0「数値の値で操作」0 『と1が、意味は、完全に異なっている』 1真実 『の略』 『 - つまり、命題が真である、』 0「偽 『を意味する』 - 命題偽、「∧」と論理言語の交換「および」有するデジタル「0」と「1」真または偽命題置換を有する処理によって論理決意処理は、計算により実現されます。
「A、B」の操作の3種類の、「1,2」、上記で 「1 0」が目標を計算することである特定の意味を表す特定記号である（番号は、等真と偽の命題の集合であってもよいです）。 「+」、「∁U、∩ 、U」 と「∧」演算子、すなわち、運用規則である（加算、減算、および/補体必要とされ得ることができる決定されてもよい、および/または複合命題）。計算対象は、特定の記号列で表現される場合、算出された所定の規則に応じて公知の特定の記号列の本質であり、記号列が段階的に変化し、限られた工程を経て、最終的にシンボル列を満たす所定の条件を得ますプロセス。
我々は算術演算の制限の飛び出すときは、コンピューティングの本質を理解し、**一見計り知れないものがたくさんが計算可能になることができることがわかります、**計算思考の普遍性を理解することは容易です。特定の抽象化した後、多くの問題の我々の理解は、特定の数学的な言語で記述することができるので、我々は解決プロセスを記述するために、特定の数学的な言語を使用した場合、その後、解決する方法の計算に使用されています。
人間とコンピュータ部門の計算の考え方
私たちは、操作が計算の問題になる解決するとき、我々はそれを操作を実行するために人手に頼りますか？NO！計算思考の使用は、運転中に多数のマシンから解放された人々をもたらすコンピュータがこれらのことを行うようにすることです。
計算の考え方の問題を解決するには、**計算問題や設計アルゴリズムへの実際的な問題のための責任者のコンピュータが特定のコンピューティングタスクを担当するコンピュータを実行できるように、**これは、人間とコンピュータ部門における計算の考え方です。
労働の人間とコンピュータの分割が大きくプロセスの効率を改善し、特に計算問題の複雑な、大量の取り扱いにおいて、エラーレートを低減することができます。例えば、走行経路計画、ナビゲーションソフトウェアの不存在下で、我々は点Aから点Bまでの最短ルートを計画したい、それは多くの労力がかかることがあり、私たちはしばしば経験に基づいて判断され、正確ではない、それが困難で十分です最適解を見つけるための時間と労力。
我々は実際のケースを示すために、地理的マップを使用する場合、最短経路問題の実際の位置を表すための座標点を点Bに長さAの問題に変換される地図上の点は線分の種々の組み合わせを比較しています。半分以下の二度目であるナビゲーションソフトウェアに入力された開始点と目的地からナビゲーションの経路を考えると、バックエンドサーバは、何百万または時刻操作の十億に大きさの人間Nの注文のこの高効率アップとなっています。
2Aの計算の考え方
（要約）抽象化と自動化（自動化）は、の2つのコアの計算の考え方を特徴とします。
コンピューティングの重要性の抽象的思考と自動化を理解したい、初めて目に我々の計算思考の使用はクリティカルパスの問題解決しました：
<1>実用的な問題抽象的な数学の問題、およびモデリングに
記述数学の言語問題の人間の理解を
<2>マッピングされているが、特定のシンボルの代わりに使用する数学的モデルの中で、変数
のシンボル対応数理モデルにルール変数
<3>に書き込まれた論理解析アルゴリズムプログラムによって問題
コンピュータ命令に問題解決のアイデアは、アルゴリズムである
<4>は、アルゴリズムの実行は、解決する
アルゴリズムに従ってコンピュータを、対応する命令を経てステップ、結果が得られ
プロセスの数学的モデルを確立するプロセスは、問題を理解することで、あなたは数学の言語での問題の理解を記述する必要があります。これは重要であり、良いか悪いか、数学的モデル手段の問題に深い十分にご理解こと、および数学的モデルも、この問題で説明し、どのように計算することができ、それがどのように計算されるか、それはほとんどの計算の考え方に言うことができます物事の核心。このプロセスは、キーコアコンピテンシーは、抽象的で、特定の数学的基礎とする機能である必要があり。
ただ、コンピュータを解決するための私たちのための最初のステップの数学的モデリングを、計算し、我々は持っている数学的モデルではなく、各変数と操作の規則は、このプロセスは、それがマッピングされているところの仮想シンボルが必要です！
マッピングが完了すると、我々は問題解決のアイデア、完全なプログラミング言語とコンピュータにあなたを伝えるために（問題解決のアイデアではなく、数学的なモデルがあることに注意してください）にできるようになり、このプロセスは、特定のプログラミングアルゴリズムを書き込むプロセスです！このステップでは、強力なプログラミングのスキルを必要とするだけでなく、抽象的思考能力のコアプログラミング機能の一つ。能力をプログラミングするために人々のための強力な十分ではありません、だけでなく、プログラミングプロセスのマッピングは、人々に善を行うようにプログラムすることができます。
最初の3つのステップは、アルゴリズムの実装の最後のステップは、機械が自動化された計算思考の特徴を反映して、自動的に行われる計算し、クリティカルパスの人々が完了しています。
プロセス全体は、本方法は、抽象的であり、全体のプロセスの各部分を通っての手段です。オートメーションは、究極の目標、人間の脳を解放するために、マシンは、コンピューティングの仕事をやらせている、中央の目標は、計算の問題を達成することである、数学モデル、マッピングだけでなく、アルゴリズムの結果に反映されます。
** この記事を再生するには、ほとんど知っています。https：//zhuanlan.zhihu.com/p/31799179
