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计算机科学与技术导论ppt

  • 素材大小:429.00 KB
  • 素材授权:免费下载
  • 更新时间:2017-01-07
  • 素材类别:高校大学PPT
  • 素材格式:.ppt
  • 关键提要:工学
  • 素材版本:PowerPoint2003及以上版本(.ppt)
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这是一个关于计算机科学与技术导论ppt,主要介绍科学问题的定义和特征、计算学科各主领域的基本问题、计算学科中的典型问题(非数值计算)。欢迎点击下载哦。

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计算机科学与技术导论ppt

PPT内容

第二章 计算学科中的科学问题
主要内容
科学问题的定义和特征
计算学科各主领域的基本问题
计算学科中的典型问题(非数值计算)
哥尼斯堡七桥问题
“梵天塔”问题
P类问题与NP类问题
哲学家共餐问题
GoTo语句问题
人工智能中的若干哲学问题(图灵测试、西尔勒的“中文屋子”、计算机中的博弈问题)
科学问题的定义
科学问题是指一定时代的科学认识主体,在已完成的科学知识和科学实践的基础上,提出的需要解决且有可能解决的问题。它包含一定的求解目标和应答域,但尚无确定的答案。
能否在所从事的工作中提出关键和重要的科学问题,对我们每个人来说都是一个挑战。
科学问题的主要特征
时代性:每一个时代都有它自己的科学问题
混沌性:渴望对新知识的追求,追求开始的时候是模糊不清的。
可解决性。
可变异性:能引出另外具有可解决性的科学问题
可待解性:绝非永远不可解决。
2、程序设计基础
包括:程序设计结构、算法、问题求解、数据结构等。
基本问题包括:
(1)对给定的问题,如何进行有效的描述并给出算法?
(2)如何正确选择数据结构?
(3)如何进行设计、编码、测试和调试程序?
3 算法与复杂性
算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 
算法的时间复杂度( Time complexity )
定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。
我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界,由定义如果f(n)=O(n),那显然成立f(n)=O(n^2),它给你一个上界,但并不是上确界,但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。
算法的空间复杂度(Space  complexity )
空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作:
  S(n)=O(f(n))
算法复杂性例子
3 算法与复杂性
包括:算法复杂性分析、算法策略、分布式并行算法、可计算理论、 P类问题与NP类问题、自动机理论、密码算法、几何算法等。
基本问题:
 对于给定的问题类,最好的算法是什么?时间、空间复杂性分析。
 访问数据的最好方法是什么?
 算法最好和最坏情况如何?
 算法的平均性能如何?
 算法的通用性如何?
4体系结构
包括:数字逻辑、数据的机器表示、汇编级机器组织、存储技术、接口和通信、多道处理和预备体系结构、性能优化、网络和分布式系统的体系结构等。
基本问题:
  (1)实现处理器、内存和机内通信的方法是什么?
   (2)如何设计和控制大型计算系统,而且使其令人相信,尽管存在错误和失败,但它仍然是按照我们的意图工作的?
  (3)哪种类型的体系结构能有效地包含许多在一个计算中能并行工作的处理元素?
  (4)如何度量性能?
5、操作系统
包括操作系统的逻辑结构、并发处理、资源分配与调度、存储管理、设备管理、文件系统等。
基本问题:
 (1)在计算机系统操作的每一个级别上,可见的对象和允许进行的操作各是什么?
 (2)对于每一类资源,能够对其进行有效利用的最小操作集是什么?
 (3)如何组织接口才能使得用户只需与抽象的资源而非硬件的物理细节打交道?
 (4)作业调度、内存管理、通信、软件资源访问、并发任务间的通信以及可靠性与安全的控制策略是什么?
(5)通过少数构造规则的重复使用进行系统功能扩展的原则是什么?
6、网络计算
包括计算机网络的体系结构、网络安全、网络管理、无线和移动计算等。
基本问题
(1)网络中的数据如何进行交换?
(2)网络协议如何验证?
(3)如何保证网络的安全?
(4)分布式计算的性能如何评价?
(5)分布式计算如何组织才能够使通过通信网连接在一起的自主计算机参加到一项计算中,而网络协议、主机地址、带宽和资源则具有透明性?
7、程序设计语言
包括程序设计模式、虚拟机、类型系统、执行控制模型、语言翻译系统、程序设计语言的语义学、基于语言的并行构件。
基本问题
(1)语言(数据类型、操作、控制结构、引进新类型和操作的机制)表示的虚拟机的可能组织结构是什么?
(2)语言如何定义机器?机器如何定义语言?
(3)什么样的表示法(语义)可以有效地用于描述计算机应该做什么?
8、人-机交互
包括:以人为中心的软件开发和评价、图形用户接口设计、多媒体系统的接口设计等。
基本问题
(1)表示物体和自动产生供阅览的照片的有效方法是什么?
(2)接受输入和给出输出的有效方法是什么?
(3)怎样才能减小产生误解和由此产生的人为错误的风险?
(4)图表和其他工具怎样才能通过存储在数据集中的信息去理解物理现象?
9图形学和可视化计算
包括计算机图形学、可视化、虚拟现实、计算机视觉等。
基本问题:
支持图形/像产生及信息浏览的更好模型
 如何提取科学的(计算和医学)和更抽象的相关数据?
 图形/像形成过程的解释和分析方法
10 智能系统
包括约束可满足性问题、知识表示和推理、agent、自然语言处理、机器学习与神经网络、人工智能规划系统和机器人学等。
基本问题:
(1)基本的行为模型是什么?如何建造模拟它们的机器?
(2)规则评估、推理、演绎和模式计算在多大程度上描述了智能?
(3)通过这些方法模拟行为的机器的最终性能如何?
(4)传感数据如何编码才使得相似的模式有相似的代码?
(5)电机编码如何与传感编码相关联?
(6)学习系统的体系结构怎样?
(7)这些系统是如何表示它们对这个世界的理解的?
语音识别
就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
主要的声学特征
 线性预测系数LPC
线性预测分析从人的发声机理入手,通过对声道的短管级联模型的研究,认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式,从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS,即可得到线性预测系数LPC。
倒谱系数CEP
利用同态处理方法,对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数,再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。
Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP
Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。当两个频率相近的音调同时发出时,人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界,当两个音调的频率差小于临界带宽时,人就会把两个音调听成一个,这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。
11信息管理
包括:信息模型和信息系统、数据库系统数据建模、关系数据库及设计、数据库查询语言、分布式数据库、数据挖掘、信息存储于检索 、多媒体信息及系统、数字图书馆、电子商务、电子政务、ERP系统等。
基本问题:
(1)使用什么样的建模概念来表示数据元素及其相互关系?
(2)怎样把基本操作(如存储、定位、匹配和恢复)组合成有效的事务?
(3)这些事务怎样才能与用户有效地进行交互?
(4)高级查询如何翻译成高质量的程序?
(5)哪种机器体系结构能够进行有效的恢复和更新?
(6)怎样保护数据,以避免非授权访问、泄露和破坏?
(7)如何保护大型的数据库,以避免由于同时更新引起的不一致性?
(8)当数据分布在许多机器上时如何保护数据、保证性能?
(9)文本如何索引和分类才能够进行有效的恢复?
12、软件工程
软件工程是一门关于如何有效构建满足用户需求的软件系统所需的理论、知识和实践的学科。包括软件过程、软件需求和规格说明、软件设计、验证演化、软件项目管理、软件开发工具和环境、软构件、软件可靠性等。
基本问题:
(1)程序和程序设计系统发展背后的原理是什么?
(2)如何证明一个程序或系统满足其规格说明?
(3)如何编写不忽略重要情况且能用于安全分析的规格说明?
(4)软件系统是如何历经不同的各代进行演化的?
(5)如何从可理解性和易修改性着手设计软件?
13社会和职业问题
计算学科本身基本的文化、社会背景、法律和道德、计算的历史、知识产权、隐私保护、计算机犯罪、经济问题、哲学框架等。
基本问题:
(1)计算学科本身的文化、社会、法律和道德的问题;
(2)有关计算的社会影响问题,以及如何评价可能的一些答案的问题;
(3)哲学问题;
(4)技术问题以及美学问题。
14、科学计算
包括数值分析、运筹学、模拟和仿真、高性能计算等。
基本问题:
(1)如何精确地以有限的离散过程近似表示连续和无限的离散过程?
(2)如何处理这种近似产生的错误?
(3)给定某一类方程在某精确度水平上能以多快的速度求解?
(4)如何实现方程的符号操作,如积分、微分以及到最小项的归约?
(5)如何把这些问题的答案包含到一个有效的、可靠的、高质量的数学软件包中?
1 哥尼斯堡(Konigsberg)七桥问题
17世纪的东普鲁士有一座哥尼斯堡城,城中有一座奈佛夫岛,普雷格尔河的两条支流环绕其旁,并将整个城市分成北区、东区、南区和岛区4个区域,全城共有7座桥将4个城区相连起来。
  人们常通过这7座桥到各城区游玩,于是产生了一个有趣的
数学难题:寻找走遍这7座桥,且只许走过每座桥一次,最后
又回到原出发点的路径。该问题就是著名的“哥尼斯堡七桥问
题”。
欧拉回路
欧拉用数学方法给出了3条判定的规则:
如果通奇数座桥的地方不止两个,满足要求的路线是找不到的。
如果只有两个地方通奇数座桥,可以从这两个地方之一出发,找到所要求的路线。
如果没有一个地方是通奇数座桥的,则无论从哪里出发,所要求的路线都能实现。
    上述3条判定规则包含了任一连通无向图是否存在“欧拉路径(Euler Path)”和“欧拉回路(Euler Circuit)”的判定条件。根据判定规则(3)可以得出,任一连通无向图存在欧拉回路的充分必要条件是图的所有顶点均为偶数度。 (P29)
为图论的形成奠定基础
哈密尔顿回路问题
在图论中还有一个很著名的“哈密尔顿回路问题”。该问题是爱尔兰著名学者威廉·哈密尔顿爵士(W.R.Hamilton)在1859年提出的一个数学问题。其大意是:在任一给定的图中,能不能找到这样的路径,即从一点出发不重复地走过所有的结点(不必通过图中每一条边),最后又回到原出发点。
图论的形成和发展
欧拉的论文为图论的形成奠定了基础。
图论已广泛地应用于
计算学科
运筹学
信息论
控制论等学科
图论已成为我们对现实问题进行抽象的一个强有力的数学工具。
图论在计算学科中的作用越来越大,图论本身也得到了充分的发展。
2、Hanoi塔问题
相传印度教的天神梵天在创造地球这一世界时,建了一座神庙,神庙里竖有三根宝石柱子,柱子由一个铜座支撑。梵天将64个直径大小不一的金盘子,按照从大到小的顺序依次套放在第一根柱子上,形成一座金塔(如图2.3所示),即所谓的梵天塔(又称汉诺塔)。天神让庙里的僧侣们将第一根柱子上的64个盘子借助第二根柱子全部移到第三根柱子上,即将整个塔迁移,同时定下3条规则:
解题过程(3个圆盘问题)
多圆盘梵塔难题演示
算法:C语言描述
hanoi(int n,char left,char middle,char right)
{
      if(n==1) move(1,one,_,three);
      else
     {
          hanoi(n-1,left,right,middle);
          move(1,left,_,right);
          hanoi(n-1,middle,left,right);
      }
}
3、P类问题与NP类问题
算法复杂性包括算法的空间以及时间两方面的复杂性问题,梵天塔问题主要讲的是算法的时间复杂性。
将所有可以在多项式时间内求解的问题称为P类问题,
而将所有在多项式时间内可以验证的问题称为NP类问题。
旅行商问题与组合爆炸问题
顺序算法和并行算法
顺序算法--时间复杂性大;
并行算法--空间复杂性大。
直觉上,顺序算法解决不了的问题完全可以用并行算法来解决,是这样吗?
GOTO语句
1968年,E.W.Dijkstra:“GoTo语句是有害的”。
 结论:滥用GoTo语句是有害的,完全禁止也不明智。
好的程序应是逻辑正确、结构清晰、朴实无华。
GoTo语句问题的争论导致程序设计方法学的产生。
三   人工智能中的若干哲学问题
图灵测试
西尔勒的“中文屋子”
计算机中的博弈问题
3.博弈树搜索(信息科学导论    P283-286)
国际象棋、西洋跳棋与围棋、中国象棋一样都属于双人完备博弈。所谓双人完备博弈就是两位选手对垒,轮流走步,其中一方完全知道另一方已经走过的棋步以及未来可能的走步,对弈的结果要么是一方赢(另一方输),要么是和局。
对于任何一种双人完备博弈,都可以用一个博弈树(与或树)来描述,并通过博弈树搜索策略寻找最佳解。
博弈树类似于问题求解搜索中使用的搜索树。搜索树上的第一个结点对应一个棋局,树的分支表示棋的走步,根节点表示棋局的开始,叶节点表示棋局的结束。一个棋局的结果可以是赢、输或者和局。
博弈树的规模:
国际跳棋--1040个结点
国际象棋--10120个结点(棋局总数)
中国象棋--估计有10160个结点,
围棋--盘面状态达10768。
“井字棋”游戏
“井字棋”游戏(又叫“三子棋”),是一款十分经典的益智小游戏。“井字棋”的棋盘很简单,是一个3×3的格子,很像中国文字中的“井”字,所以得名“井字棋”。
设有九个空格,由MAX,MIN二人对弈,轮到谁走棋谁就往空格上放一只自己的棋子,棋子放完后,可以向周围空的格子移动棋子,每次一步,谁先使自己的棋子构成“三子成一线”(同一行或列或对角线全是某人的棋子),谁就取得了胜利。 用叉号表示MAX,用圆圈代表MIN。

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