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1、大学计算机-计算思维导论,当今信息社会，每个人都离不开计算机，计算机的出现已改变了人们很多的工作和生活习惯！学习大学计算机，应该学习计算思维，学习计算机科学家进行问题求解的思维方式！,第1讲 计算机、计算与计算思维,计算机、计算与计算思维1. 计算机是什么?,计算机是什么?,传统“计算机器”,多样化的“计算机器”，各种设备的“大脑”系统,1.1 计算机与各种设备中的计算机?,形形色色的计算机,形形色色的计算机,1.2 各种应用中的计算机?,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,1.3 计算机除了硬件，还包括软件?,为什么要学习和怎样学
2、习大学计算机课程,计算机、计算与计算思维2. 为什么要学习和怎样学习大学计算机课程?,2.1 为什么要学习大学计算机？,计算学科的供需关系,计算科学 与 信息探索科学,Gap,1998年诺贝尔化学奖奖励给一个计算手段的研究者- John Pople,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,“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(Computational Thinking)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
3、质是抽象和自动化-from 周以真。,计算思维,2.2 怎样学习大学计算机？,思维是创新的源头，技术与知识是创新的支撑,-本门课程学习需要注意的,知识 vs. 贯通知识的思维计算思维,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Knowledge Expansion,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,
4、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,计算与自动计算,计算机、计算与计算思维3. 计算与自动计算?,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,3.1 什么是计
5、算？,计算学科的计算 vs. 数学学科的计算,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,3.2 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,自动计算要解决
6、的几个问题: 表示-存储-执行“数据”的表示“计算规则”的表示数据与计算规则的“自动存储”计算规则的“自动执行”,a1x1b1+a2x2b2+anxnbn=c,3.3 自动计算需要解决什么问题?,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、
7、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,3.4 机械计算的探索?,帕斯卡与帕斯卡机-(准)第一台机械计算机,Blaise Pascal (16231662) 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。,3.
8、 计算与自动计算3.4 机械计算的探索?,莱布尼茨,Gottfried Wilhelm Leibniz (16461716)，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？,其他重要工作,1805年： 杰卡德(J.Jacquard)，打孔卡，实践了输入手段问题。1834年：巴贝奇(Charles Babbage)，分析机的概念-可执行程序的机器。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
9、机,电子自动计算-元器件,计算机、计算与计算思维4. 电子自动计算-元器件?,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,4.1 电子自动计算的突破在哪里？,存储0和1的元器件,电子管时代的计算机器,冯.诺伊曼(Von Neumann)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”。,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，1953,4.2 晶体管发现的价值在哪里呢？,集成
10、电路时代的计算机器,集成电路的发明,1959,第三代计算机IBM360,1964,J.Kilby，集成电路发明者,封装后的集成电路芯片,4.3 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？,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,1981,VLSI芯片及其封装的内部电路,摩尔定律-每18个月芯片能力增长一倍,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
11、来越高；电路规模越来越大；速度越来越快；功能越来越强大；,4.4 元器件发展的轨迹是怎样的，每个阶段要解决什么问题？,自动计算中的元器件的发展启示,Input,Output,Transform,Input1,Output1,Transform1,Input2,Output2,Transform2,Input3,Output3,Transform3,Input1,Output1,Transform1,Input2,Output2,Transform2,Input3,Output3,Transform3,A,B,4.5 元器件发展的轨迹是怎样的，每个阶段要解决什么问题？,电子自动计算-计算机系统,
12、计算机、计算与计算思维5. 电子自动计算-计算机系统?,计算机系统要解决的几个问题“存储与计算”-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”-如何将计算机中的信息永久保存?,5.1 计算机系统的构成包括哪些部分？,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,1999,Pentium III,2005,双核CORE,2010,八核-十核CO
13、RE i 系列,1974,8086/8088,1982,Intel 80286,1985,Intel 80386,1989,Intel 80486,1993,Pentium,1997,Pentium II,5.2 存储与计算的核心-微处理器？,存储设备,存储设备,固态硬盘USB Removable disk,FlashRAM,磁带/磁芯/磁鼓存储,磁盘存储(硬盘与软盘),光盘存储(CD-ROM, CD R/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,Fla
14、shRAM存储器,U-Disk,固态硬盘,磁芯存储器,5.3 怎样解决大规模快速存储问题？,输入设备,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,5.4 怎样解决输入问题？,输出设备(显示器),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
15、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,5.5 怎样解决输出问题？,5.6 计算机系统各主要部件的发展趋势是什么？,电子自动计算-发展趋势,计算机、计算与计算思维6. 电子自动计算-发展趋势?,世界上最小台式电脑- 如同拇指大小,平板电脑-Apple IPAD,智能手机,6.1 微型化趋势是怎样的?,平板电脑-Apple IPAD,计算机的发展方向-微型化：可嵌入、可携带,A massively parallel supercomputer using tens of thousands of embedded PowerPC processors supporting a
16、 large memory space With standard compilers and message passing environment,IBM-BlueGene(蓝色基因): Milestone of an Intelligent Machine,计算机的发展方向-大型化：可进行大规模、复杂计算,6.2 大型化趋势是怎样的？,2010.11, 超级计算机500强第一名：天河一号A - 中国14336颗Intel Xeon X5670 2.93GHz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NVIDIA Tesla M2050高性能计算卡总计:
17、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),计算机的发展方向-大型化：可进行大规模、复杂计算,超级计算机500强,汽车生产线上的机器人,水下机器人,计算机的发展方向-智能化,理解自然语言，具有自适应性，自主完成复杂功能,6.3 智能化趋势是怎样的？,计算机的发展方向-网络化,“未来互联网”-Future Internet,机-机相联，物-物相联，物-人相联，人-人相联,6.4 网络化趋势是怎样的？,什么是计算思维?,计算机、计算与计算思维7. 什么是计算思维?,Comp. Bio.,Geometric C
18、omp.,Graphics,HCI：Human Computer Interaction,Distributed Systems,Service Computing,Hardware,Robotics,Database & Data mining,Machine Learning,Natural Language,Comp. Economics,Networking,Security,Algorithms,Art,Economics,Biology,Linguistics,Statistics,Sociology & Serviceology,Design,Psychology,Electri
19、calEngineering,7.1 为什么提出计算思维？,学科的发展，知识的膨胀,计算思维，计算的伟大原理,7.2 计算思维的提出,Computational Thinkingfrom CMU，周以真（Jeannette M. Wing），Communications of ACM, Vol.49, No.3, March 2006, Pages 33-35 Computational thinking is a way of solving problems, designing systems, and understanding human behavior that draws on
20、 concepts fundamental to computer science.Computational thinking will be a fundamental skill used by everyone in the world by the middle of the 21st Century. Just like reading, writing, and arithmetic. Imagine every person knowing how to think like a computer scientist! Computational thinking is not
21、 just for other scientists, its for everyone.Thinking like a computer scientist means more than being able to program a computer 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”。,7.3 什么是计算思维？,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
22、. -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,7.4 计算思维？,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,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,7.5 大学计算思维教育空间-计算之树？,大学计算思维教育空间计算之树?,计算机、计算与计算思维8. 大学计算思维教育空间计算之树?,8.1 奠基性的计算思维有哪些?,计算之树
23、的第一个维度计算技术的奠基性思维,“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,8.2 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,The too
24、ls we use have a profound influence on our thinking habits, and therefore, on our thinking abilities.-from Edsger Dijkstra, 1972 Turing Awards receiver.,通用计算环境的进化思维,8.3 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,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
25、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。,8.4 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,业务-计算,人-计算机,机-机，物-物,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,8.5 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
26、思维,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,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,计算机计算机科学计算科学,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),8.6 怎样学习计算思维?,第1讲 计算机、计算与计算思维,2014,Questions & Discussion?,
