計算機科學:一門科學領域-中文百科頻道

科學領域

作為一個學科，計算機科學涵蓋了從算法的理論研究和計算的極限，到如何通過硬件和軟件實現計算系統。CSAB（以前被叫做Computing Sciences Accreditation Board），由Association for Computing Machinery（ACM）和IEEE Computer Society（IEEE-CS）的代表組成，确立了計算機科學學科的4個主要領域：計算理論，算法與數據結構，編程方法與編程語言，以及計算機元素與架構。CSAB還确立了其它一些重要領域，如軟件工程，人工智能，計算機網絡與通信，數據庫系統，并行計算，分布式計算，人機交互，機器翻譯，計算機圖形學，操作系統，以及數值和符号計算。

簡介

計算機科學（英語：computer science，有時縮寫為CS）是系統性研究信息與計算的理論基礎以及它們在計算機系統中如何實現與應用的實用技術的學科。它通常被形容為對那些創造、描述以及轉換信息的算法處理的系統研究。計算機科學包含很多分支領域；有些強調特定結果的計算，比如計算機圖形學；而有些是探讨計算問題的性質，比如計算複雜性理論；還有一些領域專注于怎樣實現計算，比如編程語言理論是研究描述計算的方法，而程序設計是應用特定的編程語言解決特定的計算問題，人機交互則是專注于怎樣使計算機和計算變得有用、好用，以及随時随地為人所用。

理論計算機

主條目：理論計算機科學

廣義的理論計算機科學包括經典的計算理論和其它專注于更抽象、邏輯與數學方面的計算。

計算理論

主條目：計算理論

按照Peter J. Denning的說法，計算機科學的最根本問題是“什麼能夠被有效地自動化？”計算理論的研究就是專注于回答這個根本問題，關于什麼能夠被計算，去實施這些計算又需要用到多少資源。為了試圖回答第一個問題，遞歸論檢驗在多種理論計算模型中哪個計算問題是可解的。而計算複雜性理論則被用于回答第二個問題，研究解決一個不同目的的計算問題的時間與空間消耗。

著名的“P=NP?”問題，千禧年大獎難題之一，是計算理論的一個開放問題。

信息編碼論

主條目：信息論和編碼理論

信息論與信息量化相關，由Claude E. Shannon創建，用于尋找信号處理操作的根本極限，比如壓縮數據和可靠的數據存儲與通訊。編碼理論是對編碼以及它們适用的特定應用性質的研究。編碼（code）被用于數據壓縮，密碼學，前向糾錯，也被用于網絡編碼。研究編碼的目的在于設計更高效、可靠的數據傳輸方法。

算法

算法指定義良好的計算過程，它取一個或一組值作為輸入，經過一系列定義好的計算過程，得到一個或一組輸出。算法是計算機科學研究的一個重要領域，也是許多其他計算機科學技術的基礎。算法主要包括數據結構、計算幾何、圖論等。除此之外，算法還包括許多雜項，如模式匹配、部分數論等。

程序設計理論

主條目：程序設計語言理論

程序設計語言理論是計算機科學的一個分支，主要處理程序設計語言的設計、實現、分析、描述和分類，以及它們的個體特性。它屬于計算機科學學科，既受影響于也影響着數學、軟件工程和語言學。它是公認的計算機科學分支，同時也是活躍的研究領域，研究成果被發表在衆多學術期刊，計算機科學以及工程出版物。

形式化方法

主條目：形式化方法

形式化方法是一種特别的基于數學的技術，用于軟件和硬件系統的形式規範、開發以及形式驗證。在軟件和硬件設計方面，形式化方法的使用動機，如同其它工程學科，是通過适當的數學分析便有助于設計的可靠性和健壯性的期望。但是，使用形式化方法會帶來很高的成本，意味着它們通常隻用于高可靠性系統，這種系統中安全或保安（security）是最重要的。對于形式化方法的最佳形容是各種理論計算機科學基礎種類的應用，特别是計算機邏輯演算，形式語言，自動機理論和形式語義學，此外還有類型系統、代數數據類型，以及軟件和硬件規範和驗證中的一些問題。

并發，并行和分布式系統

主條目：并行性和分布式計算

并行性（concurrency）是系統的一種性質，這類系統可以同時執行多個可能互相交互的計算。一些數學模型，如Petri網、進程演算和PRAM模型，被創建以用于通用并發計算。分布式系統将并行性的思想擴展到了多台由網絡連接的計算機。同一分布式系統中的計算機擁有自己的私有内存，它們之間經常交換信息以達到一個共同的目的。

數據庫和信息檢索

主條目：數據庫和數據庫管理系統

數據庫是為了更容易地組織、存儲和檢索大量數據。數據庫由數據庫管理系統管理，通過數據庫模型和查詢語言來存儲、創建、維護和搜索數據。

應用計算機科學

盡管計算機科學（computer science）的名字裡包含計算機這幾個字，但實際上計算機科學相當數量的領域都不涉及計算機本身的研究。因此，一些新的名字被提議出來。某些重點大學的院系傾向于術語計算科學（computing science），以精确強調兩者之間的不同。丹麥科學家Peter Naur建議使用術語"datalogy"，以反映這一事實，即科學學科是圍繞着數據和數據處理，而不一定要涉及計算機。第一個使用這個術語的科學機構是哥本哈根大學Datalogy學院，該學院成立于1969年，Peter Naur便是第一任教授。這個術語主要被用于北歐國家。同時，在計算技術發展初期，《ACM通訊》建議了一些針對計算領域從業人員的術語：turingineer，turologist，flow-charts-man，applied meta-mathematician及applied epistemologist。三個月後在同樣的期刊上，comptologist被提出，第二年又變成了hypologist。術語computics也曾經被提議過。在歐洲大陸，起源于信息（information）和數學或者自動（automatic）的名字比起源于計算機或者計算（computation）更常見，如informatique（法語），Informatik（德語），informatika（斯拉夫語族）。

著名計算機科學家Edsger Dijkstra曾經指出：“計算機科學并不隻是關于計算機，就像天文學并不隻是關于望遠鏡一樣。”（"Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes."）設計、部署計算機和計算機系統通常被認為是非計算機科學學科的領域。例如，研究計算機硬件被看作是計算機工程的一部分，而對于商業計算機系統的研究和部署被稱為信息技術或者信息系統。然而，現如今也越來越多地融合了各類計算機相關學科的思想。計算機科學研究也經常與其它學科交叉，比如心理學，認知科學，語言學，數學，物理學，統計學和經濟學。

計算機科學被認為比其它科學學科與數學的聯系更加密切，一些觀察者說計算就是一門數學科學。早期計算機科學受數學研究成果的影響很大，如Kurt Gödel和Alan Turing，這兩個領域在某些學科，例如數理邏輯、範疇論、域理論和代數，也不斷有有益的思想交流。

計算機科學和軟件工程的關系是一個有争議的話題，随後關于什麼是“軟件工程”，計算機科學又該如何定義的争論使得情況更加混亂。David Parnas從其它工程和科學學科之間的關系得到啟示，宣稱計算機科學的主要重點總的來說是研究計算的性質，而軟件工程的主要重點是具體的計算設計，以達到實用的目的，這樣便構成了兩個獨立但又互補的學科。

人工智能

主條目：人工智能

這個計算機科學分支旨在創造可以解決計算問題，以及像動物和人類一樣思考與交流的人造系統。無論是在理論還是應用上，都要求研究者在多個學科領域具備細緻的、綜合的專長，比如應用數學，邏輯，符号學，電機工程學，精神哲學，神經生理學和社會智力，用于推動智能研究領域，或者被應用到其它需要計算理解與建模的學科領域，如金融或是物理科學。人工智能領域開始變得正式源于Alan Turing這位人工智能先驅提出了圖靈試驗，以回答這樣一個終極問題：“計算機能夠思考嗎？”

機器翻譯

主條目：機器翻譯

1947年，美國數學家、工程師沃倫·韋弗與英國物理學家、工程師安德魯·布思提出了以計算機進行翻譯（簡稱“機譯”）的設想，機器翻譯從此步入曆史舞台，并走過了一條曲折而漫長的發展道路。機譯被列為21世紀世界十大科技難題。與此同時，機譯技術也擁有巨大的應用需求。

機譯消除了不同文字和語言間的隔閡，堪稱高科技造福人類之舉。但機譯的譯文質量長期以來一直是個問題，離理想目标仍相差甚遠。中國數學家、語言學家周海中教授認為，在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識别和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。這一觀點恐怕道出了制約譯文質量的瓶頸所在。