之间算法分析和计算机科学相似
算法分析和计算机科学有(在联盟百科)9共同点: 劍橋大學出版社,密码学,算法,编程语言,計算複雜性理論,计算模型,量子计算机,電子計算機,数值分析。
劍橋大學出版社
劍橋大學出版社(Cambridge University Press)隸屬於英國劍橋大學,成立於1534年,是世界上僅次於牛津大學出版社的第二大大學出版社。.
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密码学
密碼學(Cryptography)可分为古典密码学和现代密码学。在西欧語文中,密码学一词源於希臘語kryptós“隱藏的”,和gráphein“書寫”。古典密码学主要关注信息的保密书写和传递,以及与其相对应的破译方法。而现代密码学不只关注信息保密问题,还同时涉及信息完整性验证(消息验证码)、信息发布的不可抵赖性(数字签名)、以及在分布式计算中产生的来源于内部和外部的攻击的所有信息安全问题。古典密码学与现代密码学的重要区别在于,古典密码学的编码和破译通常依赖于设计者和敌手的创造力与技巧,作为一种实用性艺术存在,并没有对于密码学原件的清晰定义。而现代密码学则起源于20世纪末出现的大量相关理论,这些理论使得现代密码学成为了一种可以系统而严格地学习的科学。 密码学是数学和计算机科学的分支,同时其原理大量涉及信息论。著名的密碼學者罗纳德·李维斯特解釋道:「密碼學是關於如何在敵人存在的環境中通訊」,自工程學的角度,這相當于密碼學與純數學的差异。密碼學的发展促進了计算机科学,特別是在於電腦與網路安全所使用的技術,如存取控制與資訊的機密性。密碼學已被應用在日常生活:包括自动柜员机的晶片卡、電腦使用者存取密碼、電子商務等等。.
算法
-- 算法(algorithm),在數學(算學)和電腦科學之中,為任何良定义的具體計算步驟的一个序列,常用於計算、和自動推理。精確而言,算法是一個表示爲有限長列表的。算法應包含清晰定義的指令用於計算函數。 算法中的指令描述的是一個計算,當其時能從一個初始狀態和初始輸入(可能爲空)開始,經過一系列有限而清晰定義的狀態最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化算法在内的一些算法,包含了一些隨機輸入。 形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题,並在其后尝试定义或者中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、雅克·埃尔布朗和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數,阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算,1936年的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前,依然常有直覺想法難以定義爲形式化算法的情況。.
编程语言
编程语言(programming language),是用来定义计算机程序的形式語言。它是一种被标准化的交流技巧,用来向计算机发出指令。一种计算机语言让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据,并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。 最早的编程语言是在電腦發明之前產生的,當時是用來控制及自動演奏鋼琴的動作。在電腦領域已發明了上千不同的编程語言,而且每年仍有新的编程語言誕生。很多编程語言需要用指令方式說明計算的程序,而有些编程語言則屬於宣告式編程,說明需要的結果,而不說明如何計算。 编程语言的描述一般可以分為及語義。語法是說明編程語言中,哪些符號或文字的組合方式是正確的,語義則是對於編程的解釋。有些語言是用規格文件定義,例如C語言的規格文件也是ISO標準中一部份,2011年後的版本為ISO/IEC 9899:2011,而其他55語言(像Perl)有一份主要的文件,視為是。.
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計算複雜性理論
计算复杂性理论(Computational complexity theory)是理论计算机科学和数学的一个分支,它致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类,以及将这些类别联系起来。一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问题,亦即这个问题可以用一系列机械的数学步骤解决,例如算法。 如果一个问题的求解需要相当多的资源(无论用什么算法),则被认为是难解的。计算复杂性理论通过引入数学计算模型来研究这些问题以及定量计算解决问题所需的资源(时间和空间),从而将资源的确定方法正式化了。其他复杂性测度同样被运用,比如通信量(应用于通信复杂性),电路中门的数量(应用于电路复杂性)以及中央处理器的数量(应用于并行计算)。计算复杂性理论的一个作用就是确定一个能或不能被计算机求解的问题的所具有的实际限制。 在理论计算机科学领域,与此相关的概念有算法分析和可计算性理论。两者之间一个关键的区别是前者致力于分析用一个确定的算法来求解一个问题所需的资源量,而后者则是在更广泛意义上研究用所有可能的算法来解决相同问题。更精确地说,它尝试将问题分成能或不能在现有的适当受限的资源条件下解决这两类。相应地,在现有资源条件下的限制正是区分计算复杂性理论和可计算性理论的一个重要指标:后者关心的是何种问题原则上可以用算法解决。.
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计算模型
计算模型(computational model)是计算科学中的一个数学模型,它使用大量的計算資源来用计算机模拟研究一个复杂系统的行为。被研究的系统通常是一个复杂的非線性系统,这种系统不易取得简单、直观的解析解。相比于推导数学分析来解决问题,它是通过在计算机中调整系统参数并研究实验结果的差异来完成模型。模型的操作理论可以从这些实验来推断/推导。 常见的计算模型有天气预报模型、地球模拟器模型、飛行模擬器模型、分子蛋白质折叠模型和神经网络模型。.
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量子计算机
量子计算机(quantum computer)是一种使用量子邏輯進行通用計算的設備。不同於电子计算机(或稱傳統電腦),量子計算用來存儲數據的對象是量子比特,它使用量子演算法來進行數據操作。马约拉纳费米子反粒子就是自己本身的属性,或许是令量子计算机的制造变成现实的一个关键。.
電子計算機
--,亦稱--,计算机是一种利用数字电子技术,根据一系列指令指示其自动执行任意算术或逻辑操作序列的设备。计算机遵循被称为“程序”的一般操作集的能力使他们能够执行极其广泛的任务。 计算机被用作各种工业和消费设备的控制系统。这包括简单的特定用途设备(如微波炉和遥控器)、工业设备(如工业机器人和计算机辅助设计),以及通用设备(如个人电脑和智能手机之类的移动设备)等。尽管计算机种类繁多,但根据图灵机理论,一部具有最基本功能的计算机,应当能够完成任何其它计算机能做的事情。因此,理论上从智能手机到超级计算机都应该可以完成同样的作业(不考虑时间和存储因素)。由于科技的飞速进步,下一代计算机总是在性能上能够显著地超过其前一代,这一现象有时被称作“摩尔定律”。通过互联网,计算机互相连接,极大地提高了信息交换速度,反过来推动了科技的发展。在21世纪的现在,计算机的应用已经涉及到方方面面,各行各业了。 自古以来,简单的手动设备——就像算盘——帮助人们进行计算。在工业革命初期,各式各样的机械的出现,其初衷都是为了自动完成冗长而乏味的任务,例如织机的编织图案。更复杂的机器在20世纪初出现,通过模拟电路进行复杂特定的计算。第一台数字电子计算机出现于二战期间。自那时以来,电脑的速度,功耗和多功能性不断增加。在现代,机械计算--机的应用已经完全被电子计算机所取代。 计算机在组成上形式不一,早期计算机的体积足有一间房屋的大小,而今天某些嵌入式计算机可能比一副扑克牌还小。当然,即使在今天依然有大量体积庞大的巨型计算机为特别的科学计算或面向大型组织的事务处理需求服务。比较小的,为个人应用而设计的称为微型计算机(Personal Computer,PC),在中國地區简称為「微机」。我們今天在日常使用“计算机”一词时通常也是指此,不过现在计算机最为普遍的应用形式却是嵌入式,嵌入式计算机通常相对简单、体积小,并被用来控制其它设备——无论是飞机、工业机器人还是数码相机。 同计算机相关的技术研究叫计算--机科学,而「计算机技术」指的是将计算--机科学的成果应用于工程实践所派生的诸多技术性和经验性成果的总合。「计算机技术」与「计算机科学」是两个相关而又不同的概念,它们的不同在于前者偏重于实践而后者偏重于理论。至於由数据为核心的研究則称為信息技术。 传统上,现代计算机包括至少一个处理单元(通常是中央处理器(CPU))和某种形式的存储器。处理元件执行算术和逻辑运算,并且排序和控制单元可以响应于存储的信息改变操作的顺序。外围设备包括输入设备(键盘,鼠标,操纵杆等)、输出设备(显示器屏幕,打印机等)以及执行两种功能(例如触摸屏)的输入/输出设备。外围设备允许从外部来源检索信息,并使操作结果得以保存和检索。.
数值分析
数值分析(numerical analysis),是指在数学分析(区别于离散数学)问题中,对使用数值近似(相对于一般化的符号运算)算法的研究。 巴比伦泥板YBC 7289是关于数值分析的最早数学作品之一,它给出了 \sqrt 在六十进制下的一个数值逼近,\sqrt是一個邊長為1的正方形的對角線,在西元前1800年巴比倫人也已在巴比倫泥板上計算勾股數(畢氏三元數)(3, 4, 5),即直角三角形的三邊長比。 数值分析延續了實務上數學計算的傳統。巴比倫人利用巴比伦泥板計算\sqrt的近似值,而不是精確值。在許多實務的問題中,精確值往往無法求得,或是無法用有理數表示(如\sqrt)。数值分析的目的不在求出正確的答案,而是在其誤差在一合理範圍的條件下找到近似解。 在所有工程及科學的領域中都會用到数值分析。像天體力學研究中會用到常微分方程,最優化會用在资产组合管理中,數值線性代數是資料分析中重要的一部份,而隨機微分方程及馬可夫鏈是在醫藥或生物學中生物細胞模擬的基礎。 在電腦發明之前,数值分析主要是依靠大型的函數表及人工的內插法,但在二十世紀中被電腦的計算所取代。不過電腦的內插演算法仍然是数值分析軟體中重要的一部份。.
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上面的列表回答下列问题
- 什么算法分析和计算机科学的共同点。
- 什么是算法分析和计算机科学之间的相似性
算法分析和计算机科学之间的比较
算法分析有44个关系,而计算机科学有136个。由于它们的共同之处9,杰卡德指数为5.00% = 9 / (44 + 136)。
参考
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