介绍计算机技术与计算思维,介绍计算机技术与计算思维***

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于介绍计算机技术与计算思维的问题，于是小编就整理了3个相关介绍介绍计算机技术与计算思维的解答，让我们一起看看吧。什么是计算思维？计...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于介绍计算机技术与计算思维的问题，于是小编就整理了3个相关介绍介绍计算机技术与计算思维的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是计算思维？
2. 计算机主要是计算什么东西的？是如何做到如此高效率的计算的？
3. 计算机编程算法和数学有什么关系？

什么是计算思维？

计算思维是运用计算机科学的基本理念，进行问题求解，系统设计以及理解人类行为。

虽然编程的过程中经常会用到计算思维，但计算思维绝不是编程。

信息素养注重的是培养人们对信息进行有效利用的方式方法，重点在于利用信息工具和信息，比如Excel、录音机、传感器、QQ的使用，从互联网上找到自己想要的信息等。

计算思维则是研究计算的，研究一个问题中哪些可以计算，怎样进行计算。

在用计算思维解决问题时，人负责把实际问题转化为可计算问题，并设计算法让计算机去执行，计算机负责具体的运算任务，这就是计算思维里的人机分工。

Abstraction （抽象）和Automation（自动化）是计算思维的两大核心特征。

谢邀。这是一个中性的深刻的话题，不同的思维有不同的计算方式方法。

我认为，从事物发展的客观规律出发，根据人择原理与测量任务的需要，选择合适的测量精度，通过简化或同化、逼近或近似、映射或投影等物理数学手段，最终用线性代数或加减法进行的统计处理，可谓正确的计算思维。

例如，测量海岸线，最多精确到SI制的米，通常精确到千米即可。如果精确到毫米、微米、纳米、皮米、费米，即越精确越荒唐。

例如，测量经济动态，若以少量样本为依据，越精确越是荒唐，因为测量值是个性特征。只能以足够的样本，进行大数据统计，才能得出比较可信的估计。

计算=测量+统计，除了考虑随机误差以外，尤其要考虑系统误差的若干因素，诸如：人员的素质、设备的性能、材料的品质、方法的理性、环境的影响。

合理是计算的前提，简洁是计算的核心。引力场方程本身不合理，而且繁琐到无法计算，显然不是正确的计算思维。牛顿动力学体系简洁明快，是正确的计算思维。计算机原理简洁到0和1，是最伟大的计算思维。

最近听说个词儿叫“人生算法”，大概就是计算思维最实际的应用了。正巧这几天正在看经济学方面的书，说点体会吧。

我觉得，计算思维不一定是指你数学多好，也不是说一个人多会算计。而是指我们生活的世界上，***总是“稀缺”的，也就是说我们往往选择受限，那么如何做选择就体现出我们如何取舍，这个取舍的过程就是在计算。

具体来讲，你要不停地计算得失，评估不同选择可能带来的结果，计算不确定性发生的概率，从而尽量避免做出让自己后悔的选择。

计算思维就是人类对想要得到的东西的解决办法。计算思维设及到我们生话的方方面面。人的大脑没有过真正的休息，无论睡觉吃饭走路等都在想一些问题，其中这些问题大多数与计算有关。我家几口人做多少饭，我到商店大概要走多少米等。

计算机的发明给人类带来无限的便捷。从简单的数字计算到人工智能，这些都是计算思维。

“思考君”认为以计算机思维为代表的就是计算思维。我告诉你两个原则，帮助你更好的理解计算思维。

一、模块化原则

传统思维，盖房子是直接按部就班的盖。而计算思维，很像孩子拼乐高，永远是先做出大量可以***的乐高积木块，然后用很多这样简单的模块，快速拼搭出复杂的房子。其实计算思维早已经广泛的应用于现实生活中，前不久的一则新闻就报道过，一栋别墅，包括里面的全部水电装修、硬装软装全部完成，你猜猜看花了多少时间？就一天，你没听错，真的就一天。

二、等价性原则

我们问孩子较难的A问题和容易的B问题是等价的，孩子常常是给什么问题就解决什么问题，拿来就做，给了A就解决A，尽管它很难。而计算思维则会先试图解决等价，然后从中挑选更简单的B问题。

我是“思考君”，希望我的回答，能够帮助到你。

计算机主要是计算什么东西的？是如何做到如此高效率的计算的？

计算机的本质原理，就是0和1的发光二极管。通过无数的0和1，指代不同的指令和操作，代表不同的内容和位置。

所谓计算，就是0和1的不停闪烁，通过人为输入的各种数据操作要求，计算机用超快的速度进行执行。因为二极管的开关频率远远超越人们的想象，所以计算机运转就是能够超越人脑上亿倍的能力。

计算机编程算法和数学有什么关系？

谢谢，这是一个比较普遍的问题，而且被问了很多次，在大学里面孩子们在选择方向的时候，如果是知道编程这个方向，基本上都会问出这个问题。我自己本身，教过中学，目前在大学里工作，虽然不是做编程的，但是主要做计算机设计与媒体方向，是和计算机相关。

回到这个问题，我觉得应该从以下几个方面去了解

第一，我觉得编程的人一般都是具有良好的逻辑思维的人，因为，如何用程序语言的方式，把一件事情，说清楚，这本身就是一个逻辑问题。因为依靠程序去实现一个目的，所使用的方式不止一种。而数学，被认为与逻辑，非常相关的一个学科。

第二，大学里软件类的编程相关专业中要学数学，比如高等数学，线性代数，离散数学，数据库等，而且都是专业课和考试课。

第三，编程和数学有关，但并不是说，不学数学，编程就没法学，其实是越往高层，对数学的要求，就会越低，比如，以前网络编程系统编程，大都是封装好的，但对于一个系统来说，整体的规划和设计更关键，这就是说前期的需求分析，逻辑结构设计，和物理结构设计比编码更重要。

最后一点，我想补充的，很多人认为学设计，就和编程没有关系，其实这也是不对的。特别是图形学理论的学习，没有线性代数基础，是根本看不懂的，还有在三维视图方面，又涉及到高等数学当中的坐标知识。很多算法，对于平面几何分析水平的要求也是很高的，比如说，如果你想搞游戏设计，[_a***_]电影，很多时候也是要编写脚本的，否则画面，是没有那么好的。

总的来说，他们之间还是有一定关系的。谢谢

站在程序员角度，常用算法与数学没有一毛钱的关系，仅是评估算法是定量分析下。但对多数程序员而言，这些常用算法还需要再自己评估吗？平时只是调用库函数而已。

站在科研人负角度，解决某一具体问题，通常要***用数学模型进行建模分析，但这个模型与实用算法之间通常有非常大的差距。

结论：是程序员的话，深刻理解常见算法，并应用其解决自己工作中的常见问题，不要老想到数学家的事！是科研人员的话，多多发论文，多申请基金，反正现在国家在基金支助上不差钱，就不要想着什么实用了，这么多年都证明：真正实用的是少数！

严格的来说，计算机编程算法，是数学的一个具体分枝，在高中数学中，大家都要学习程序框图，而程序框图，是编程的关键。在计算机早期的发展过程中，计算机程序设计是归入数学系，要学习布尔代数，逻辑等很多课程，随着社会的发展，计算机的应用越来越广泛，计算机和其他的知识结合越来越多，计算机发展成为一个专门的学科，但，它的基础是数学，是逻辑思维。

科学计算，数值计算，几何运算，线性代数，离散数学，概率论，统计论，高等数学，工程数学，向量和矩阵运算，时域变换，频域变换……这些算法中涉及的知识，都是数学。数学是一切学科的基础及演变，计算机编程算法也是基于数学之上。逻辑不是算法仅有的特征，数学更需要逻辑。

如果是从事基础算法工作，必需要有深厚的数学理论功底。数学+业务知识，是算法工作的标配。如果是从事算法的应用，那么则不需要太深入了解数学，但也要做到知而会用。

实际工作中，大部分算法岗位都算应用级别。利用现有开源库，修修改改，拆分重组。借鉴多于研创，说得好听点就是，合理充分利用***，站在巨人的肩膀上，差异化创新。

如果你想在算法领域上走得远站得高，请好好学习数学。

谢谢大家。

编程算法强调的是逻辑，简单说就是第一步怎么做，第二步怎么做，直到结束。数学算法是利用数与数之间的关系进行比较快的运算。如果数学算法有很好的基础，对于编程是有很大的帮助的。例如判断一个数n是否为质数，一般方法判断[2,n-1]区间内的整数是否存在能整除n，不存在就是质数。如果有数学算法的底子就知道，只需要判断2到根号n之间的整数是否存在能整除n，不存在就是质数。这样做的好处就是，搜索的范围小了，求解速度快。

到此，以上就是小编对于介绍计算机技术与计算思维的问题就介绍到这了，希望介绍关于介绍计算机技术与计算思维的3点解答对大家有用。