计算机科学与技术学习心得

计算机科学与技术学习心得

计算机科学与技术,深深地吸引着我们这些学生一个科学,计算机科学已经快三年了,自己也做了一些思考,这里和那里,今天整理部分,首先你看它,我一直以为这门计算机科学与技术专业,在本科阶段是不可能切成计算机科学和计算机技术的,因为计算机科学需要相当多的实践,实践需要技术;我们每个人(包括非计算机专业),掌握简单的计算机技术很容易(包括编程),但计算机专业的优势是,我们有很多其他专业不“得到”的事情,例如,算法、架构等等。非计算机专业的人可以很容易地做一个芯片,写一个程序,但他们不出计算机专业可以使大型系统。今天我想谈论计算机科学,侧重于理论计算。

本科时,只要记住,每个星期六类,高等数学家庭作业每天不断(这是一周6天)。很有些上海自考学校同学感叹走错了门:我们读书那是什么呢?嗯,你没走错了门,这是计算机科学和技术部门。我们的传统是开发做学术研究部门,尤其是理论研究。理论研究和计算机,在一天结束的时候是数学,虽然也许正统数学家眼睛非主流的数学。

实际上我们计算机科学学习数学光学高等数学是不够的,我们应该想数学以及学习数学分析、数学分析这件事,让我们学习电脑有很复杂的心情。类型是偏向于证明的数学课程,良好的分析能力是非常有助于我们。出现奇怪的现象是:计算机科学学生的高中数学基础在学校最高的(希望不得罪其他的同学),也在数学课程时间,但学习效果后几乎是最糟糕的。什么是原因,发人深思的。

我个人的浅见是:计算机类学生,要求不同于数学和物理的数学系,阶级差别较大。通常非数学专业的所谓“高等数学”,更困难的数学分析理论,强调部分完全使用公式计算。但对于计算机科学、数学分析是有用的在理论部分最大的是编辑出来。说有点困难,对于计算机科学的学生,追求达到所谓的“数学技术”已经完全进入了一个神奇的词。写在一堆曲面积分的公式,可以计算理解数学分析? 语文书的数学分析,一般都认为建北张生老师的新的关于“数学分析”为最佳。你的数学一千真的是太好了,然后去菲律宾河津佛哥哥“微积分教程”好了,但是我认为没有必要,毕竟,你不想回到数学系。

吉米多维奇习题集“数学分析”也基本上是一个计算的事情。如果你要考数学的“一个”技术,你可以做到。否则,不让它是。中国的所谓的高等代数、线性代数是相当于增加一个小多项式理论。我认为它有好的一面,因为可以让学生觉得早期代数是一种结构,而不是一堆矩阵反复。南京大学林的业绩,笙针叶树两位老师的“高等代数”,感觉很舒服。这本书包含了相当全面的基本初等线性代数多项式及结果也提供了一些有用的比较深的内容,如序列,Shermon Sturm -莫里森公式,广义逆矩阵,等等。作为一个大学生,如果你能读这本书,你可以计算。国内高等代数教材更好和清华大学,计算机科学系,清华大学出版社,一个书店,一看就知道。的角度,从抽象代数、高等代数,但结果的代数系统性质的一些例子。MoZongJian先生“代数”,它已经进行了深入的讨论。然而,这本书真的很深刻,作为一个本科生,我恐怕很难接受,不妨等待自己成熟之后再读点书。

正如上面所讨论的,计算机科学系的学生学习高等数学,更要知道为什么。应该是你学习的目的:抽象的理论和应用在实践中,不仅要掌握解题方法的主题,更要知道解决问题的想法,这个定理的学习:不是一个简单的应用程序,但起源的主人或主定理证明过程,训练自己的推理。概率论与数理统计,这门课程是非常重要的,但是更少的事情。小事情是一个随机过程。到毕业还没听说过马尔可夫过程,这是一个耻辱到计算机科学学生。没有随机过程,如何分析网络和分布式系统?如何设计随机化算法和协议?清华大学计算机科学据说开了一个“随机数学”,已经是义不容辞的。此外,离散概率有一个特殊的重要性对于计算机科学学生。现在,美国一些学校课程在纯“离散概率”,只需删除连续概率,告诉一些离散概率的深度。我们不需要这样做,但应该更强调离散概率是没有疑问的。

门的计算方法的数学部门给我们开放是最后一课。一般学生在本课程的重要性有限,思想。事实上,做图形图像可以没有它。此外,应用程序在许多科学与工程计算,

主要是数值。本课程有两个极端的说法:“数值分析”是一个经典,完全讲数学原理和算法;另一个是现在越来越受欢迎的”“科学和工程计算,只是教学生通过软件编程。就我个人而言,我认为计算机科学学生必须清楚为什么计算机科学学生我们学习这门课程,我非常偏向于实现通过计算机学习理论后,最好使用C或c++编程语言实现。

部门,经常打开一个离散数学,包括集合论、图论、抽象代数、数理逻辑另一单开门了。然而,很多内容挤在一个离散数学课程,无论时间有点太紧吗?此外,计算机科学的学生不知道的组合和数论,它也是一个巨大的缺陷。做理论的,不知道这个组合或算术太大损失。

从国家的角度来看,一个理想的,最好是单独的六类:收集、逻辑、图论、组合、代数、数论。当然,这不是现实,因为没有那么多的课。也许在未来可以打开三个类:收集和逻辑,图论与组合、代数和数论。不管上什么课,学生总是喜欢学习。以下三组分别对以上内容。

经典的集合论,北京师范大学已经出版了一本“集理论”是好的。

数学逻辑,一个g。汉密尔顿在南京大学,老师的“数理逻辑为计算机科学”是好的。一般来说,研究集/逻辑的手很容易,但后来,深情。

在学习上面的每一本书,如果你仍然有兴趣的能量进一步检查,你可以试试

GTM”IntroductiontoAxiomaticSetTheory”和“ACourseofMathematicalLogic”系列。这两个已经引入了版本的书在世界。如果你能得到这两个,真正从逻辑到门,可以这么说,也不必浪费时间听我的盲目的菅直人。

据说,全中国只有多达30人理解图论。这不是虚拟。图论这东东,技能太强大,几乎每一个问题都有一个独特的方法,头痛。但是这就是它的魅力:只要你是创造性的,它能给你一种成就感。所以学习图论无话可说,仔细分析的话题。在图论在书中,王老师陕南“图理论及其算法”是非常成功的。一方面,它的内容非常全面

的国内教材。另一方面,强调该算法非常适合于计算机科学在科大(它是)计算机科学教科书。有书为主,引用一些翻译,比如Bondy,邮电出版社翻译的图论和电路网络”等等,不过如此,足以让本科生。进一步,世界引入了GTM系列”ModernGraphTheory”书。这本书真的很经典!作为一个出版翻译版本。然而,学习在这个水平,或阅读原始的好。得到这本书,也标志着图到门,哈哈。 我们离散数学实验学校北京科技大学有一个世界级的专家叫邵Xuecai,毕业于复旦大学概率理论,称为高等数学,线性代数,概率论,最后变成了离散数学,出版了许多作品,卷。新加坡有一本书,经典,每个人都想学习离散数学的真谛不妨来看看。这个老师的课我听了,非常经典。但是你要挖掘其精髓他随意的话。 结合我觉得不太适合中国的书。或阅读格雷厄姆和Knuth合著的经典“特定的数学”,有翻译版本,xd。

抽象代数,国内经典MoZongJian先生“代数”。这本书是北京大学数学系教科书,深井收到。然而对于本科生,这本书太深。可以学习一些其他材料第一,然后在回顾“代数”。国际经典的可以很多,GTM将有很多的系列。推荐一个远离经典,但最简

孤单,最容易学习:http://www.math.miami.edu/ ~ ec /书

/“IntroductiontoLinearandAbstractAlgebra”很容易理解,结合抽象代数和线性代数,非常适合初学者。但请注意版权问题,不违反法律好。

数论方面,国内有一个经典的,并以其困难“初等数论”(版),北京大学的兄弟。又有点背,有更多的经典(可以计算出世界级的)甚至更加困难”理论指导”(华罗庚先生的名著、科学版,第九章书店转载)。解决基本的章节,可能足以让本科生。但这只是初等数论。本科毕业后去学习计算数论,你必须读英语书,比如巴赫“IntroductiontoAlgorithmicNumberTheory”。

电脑的基本理论,在于算法。部门现在对本科生开放算法设计和分析,是非常正确的。看看周围的西方世界,不超过一个三流的关于计算机科学算法的要求。算法教科书目前公认的科曼等待“IntroductiontoAlgorithms”为最优。入境,这是足够的,不需要参考其他书籍。

最后,形式语言和自动机。我看到北京大学教材,应该说,写作是清楚的。但有一件事强调:正式语言的作用和自动机主要作为计算模型,而不是用来编译它。编译器前端有,事实上,是死亡,没有任何openproblems。如果,我们没有完全学习形式语言——使用yacc。信书,在深度,可计算性的接触中有更大的局限性,现代感和没有。所以建议有兴趣的学生读英语书,英语书,但是好,看起来不像是介绍这方面的教材在中国。在介绍,定义在形式语言和自动机模型,使用递归函数的定义和数学逻辑模型比较,可以说是很有趣的。现在才知道,什么叫“美丽的宫殿,官员的富人”!

计算机科学和数学的关系有点奇怪。二百三十年以前,计算机科学本质上是数学的一个分支。现在,计算机科学已经广泛的研究领域,许多研究人员,在许多方面,反过来,促进数学的发展,在某种意义上可以说是孩子们长得更高比母亲。 但无论如何,孩子们总是和妈妈的血液流动。这是血

themathematicalunderpinningofcomputerscience(计算机科学的数学基础),——也就是说,理论计算机科学。

另一个交叉的现代计算机科学和数学是计算数学/数值分析、科学计算、传统上不包含正确的

理论计算机科学。所以本文计算数学都被忽略。

和理论计算机科学在一起经常一个词是什么?答:离散数学。这种关系是如此的密切,所以,他们成为同义词在许多场合。传统上,集中在数学分析。学数学的学生学习三个或四个学期的数学分析,然后复变量函数和实变函数,功能等等。整合和功能被很多人介绍现代数学。在物理、化学、工程应用,也是以分析为主。 与计算机科学的出现,一些不太关注重要的数学分支,然后突然。人们已经发现,这些分支的数学对象和一个显著区别传统的分析:分析问题的解决方案是一个连续、微分、积分运算;分支成为基本的研究对象是离散,很少有机会可以这样计算。人们称这些分支“离散数学”。“离散数学”的名字是越来越响亮而清晰,最后导致分析集中相对传统的数学分支,被称为“连续”。

离散数学经过几十年的发展,基本稳定。人们普遍认为,离散数学包含以下主题: 1)集合论、数理逻辑、数学。这是基础的数学和计算机科学。

2)图论、图论、组合数学、算法的组合算法。计算机科学,特别是理论是计算机科学的核心算法,和大量的算法基于图和组合。

3)抽象代数。代数是无处不在的,它是非常重要的在数学。在计算机科学中,人们惊讶找到代数出人意料地有很多应用程序。

理论,然而,只有最上面的是数学和计算机科学的“离散”的帽子,简单吗?直到十年前,终于有一个大师告诉我们:没有。

D.E.K nuth(自己有多棒,我不认为我胡说八道)在斯坦福大学开设了一个新的课程称为混凝土数学。这里的反义词是一个词有两个含义:

首先,在视图的抽象。Knuth认为传统的数学研究对象过于抽象,导致不给予足够重视,具体的问题。他抱怨说,他需要在研究数学常常不存在,所以他只能自己创造一些数学。为了直接到应用程序的需求,他应该提倡“特定的”数学。我做一点简单的解释在这里。在集合论,例如,数学家的担忧是根本问题——公理系统

的各种属性的等等。和一些特定的属性,各种常见组关系,映射是什么样的,数学家认为并不重要。在计算机科学的应用,然而,正是这些具体的事情。能看到这Knuth第一,值得当代计算机第一。第二,反义词是连续的(连续)结合离散的(离散)。是否连续或离散数学,数学是有用的!

在前面的主要从数学的角度。从计算机的角度理论,计算机科学,主要研究领域包括:理论的可计算性和复杂性的算法设计和分析的密码学和信息安全理论的分布式计算、并行计算理论、网络理论、生物信息学、计算几何理论、编程语言等。这些领域相互交叉,提出新问题,所以很难找出一个烂摊子。 下面就一些例子。

由于应用需求的推动,密码学已经成为研究的热点。基于数论密码(特别是计算数

论、代数和信息理论、概率论和随机过程的基础上,有时也用在图论和组合数学等等。许多人认为密码是加密、解密和加密数据使用一个函数中断。这将是错误的。

现代密码学至少包含以下层次的内容:

首先,密码学基础。分解,例如,大量的真的很难吗?可以有一个通用工具来证明协议对吗?

第二,密码学的基础学科。比以前更好,例如,单向函数,签署协议,等等。 第三,先进的加密问题。零知识证明,例如,长度的秘密共享方法。 第四,新应用程序的密码。数字现金,例如,叛逆者追踪等。

在一个分布式系统,也有许多重要的理论问题。在进程之间进行同步,例如,独家协议。一个经典的结果:当通信信道是不可靠的,不确定型算法可以实现协同流程之间。因此,要改善TCP三次握手几乎是毫无意义的。如时机的问题。一个常见的序列是因果序列,但因果序列,直到最近才有了理论结果??例如,僵局没有实际的方法可以完全处理。例如,??就为了自己!

如果计算机只是理论,所以它是数学的一个分支,而不是作为一个独立的科学。事实上,在理论、计算机科学和一个更广泛的天空。我一直认为,这并不足以学习4年基本的计算机知识,因为表面是太宽??

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IT人 | 10月25日 发表者： cnprogrammer.net | 投稿 新!

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