2. 具体的过程是： ① 将需要进行大量计算的项目数据分割成小块； ② 由多台计算机分别计算； ③ 再上传运算结果后统一合并得出数据结论。
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1.3.3 集群计算
1. 集群技术可定义为 ① 一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统， 并以单一系统的模式加以管理； ② 此单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。
2. 特征
① 将工作分离成离散部分，有助于同时解决； ② 随时并及时地执行多个程序指令； ③ 多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资
源下的耗时。
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1.3.2 分布式计算
1. 分布式计算是一门计算机科学，主要研究分布式系统。 ① 一个分布式系统包括若干通过网络互联的计算机。 ② 这些计算机互相配合以完成一个共同的目标（ “项 目”）。
1.2.1 计算机的发展
3. 计算机的发展史（根据使用的电子器件划分）
时代 年 份
元器件
软件
应用领域
1946-一 1957
电子管
机器语言 汇编语言
科学计算
1958-二 1964
晶体管
高级语言 监控程序
数据处理 工业控制
1965-三 1970 中小规模集成电路 操作系统
文字处理 图形处理
数据库、
四 1971— 大规模集成电路
① 机器人、专家系统、模式识别、智能检索 6. 网络应用 7. 多媒体技术的应用
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1.3 高性能计算机
1.3.1 并行计算 1.3.2 分布式计算 1.3.3 集群计算 1.3.4 云计算
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1.3.1 并行计算
1. 并行计算（Parallel Computing）： 指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
2. 计算神经科学，以数学方法为基础，以计算机为工具，将大 脑活动模拟为计算模型并对大脑活动和信息进行计算式的综 合处理，它从计算角度理解脑活动，研究非程序的、适应性 的以及多变性的脑处理信息的能力和本质。
3. 最终目的：是要阐明脑是如何利用电信号和化学信号来表达 和处理信息的”，并在结构上模拟大脑建立计算模型和仿真， 对模型中的一些变量与数据进行研究。
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2. 应用 广泛用于材料、催化和生物化学等研究领域。 首获诺贝尔奖
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1.4.2 制造业
1. 计算机辅助设计CAD 2. 计算机辅助制造CAM 3. 计算机集成制造系统CIMS
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1.4.3 计算神经学
1. 计算神经科学（Computational Neuroscience），近年来兴 起的一门交叉学科，因其对脑认知行为独特的研究模式和新 颖的研究方法逐渐凸显出来并成为一个重要的研究领域。
7
1.1.3 计算思维的引入
2. 计算思维的特点 ① 概念化：多层次上的抽象思维 ② 基础技能：必须掌握 ③ 人的思维：
• 计算思维是建立在计算过程的能力和限制之上的人类求 解复杂问题基本途径
• 计算方法和模型的使用使得处理那些原本无法由个人独 立完成的问题求解和系统设计成为可能
3. 计算思维的本质：抽象和自动化
2. 优点： ① 高可伸缩性 ② 高可用性 ③ 高可管理性
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1.3.4 云计算
1. 云计算（Cloud Computing）就是一种资源交付和使用 模式，指通过网络获得应用所需的资源。
2. 云计算的核心 是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成 一个计算资源池向用户按需服务。
3. 云计算产业 三级分层：云软件、云平台、云设备。
第1章 计算思维与计算机
1
第1章 计算思维与计算机
1.1 计算与计算思维 1.2 计算机概述 1.3 高性能计算 1.4 计算思维与学科融合
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1.1 计算与计算思维
1.1.1 计算的含义 1.1.2 思维概述 1.1.3 计算思维的引入 1.1.4 计算思维的培养 1.1.5 计算思维与计算机科学
1. 计算机史前史器
差分机 制表机
1.2.1 计算机的发展
2. 计算机的诞生
1946年2月14日诞生，是美国宾夕法尼亚大学研制的 “电子数值积分计算机”（ENIAC）。
1. 5000次加法/秒 2. 保存80个字节 3. 体重28吨 4. 占地170m2 5. 18800只电子管 6. 1500个继电器 13 7. 功率150KW
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1.1.2 思维概述
1. 思维与思维过程 ① 分析与综合 ② 比较 ③ 抽象与概括
2. 三种科学思维 ① 实证思维：实验思维 ② 逻辑思维：理论思维 ③ 计算思维：构造思维
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1.1.3 计算思维的引入
1. 计算思维的含义 ① 计算思维是概念化思维，不是程序化思维。 ② 计算思维是基础的技能，不是机械的技能。 ③ 计算思维是人的思维，不是计算机的思维。 ④ 计算思维是思想，不是人造品。 ⑤ 计算思维是数学和工程互补的思维，不是数学性的思维。 ⑥ 计算思维面向所有的人，所有领域。
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1.4.5 计算社会科学
1. 计算社会学 ① 将计算思维与人文灵魂相融合，为人文社会科学研究 开辟了新的道路，正在成为继工程科学计算和生物生 命计算之后新的理论前沿和应用方向，其核心因素是 计算思维的渗透。
2. 核心技术：数据挖掘与机器学习 3. 研究范围
可以概括为主体性、条件性和交互性因素三条主线。
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1.2.3 计算机的特点
1. 运算速度快 2. 计算精度高 3. 具有记忆和逻辑判断能力 4. 有自动控制能力
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1.2.3 计算机的应用
1. 科学计算（数值计算） 2. 数据处理 3. 辅助技术（CAD、CAM、CIMS、CBE、CAI等） 4. 过程控制：需A/D和D/A转换设备 5. 人工智能（AI）
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1.4.4 计算金融
1. 计算金融是一门随着计算机技术的发展而形成的新兴学科， 是物理学、数学、计算机科学与金融学交叉的产物。计算金 融是通过计算的手段来解决金融问题
2. 三个环节 ① 数学建模； ② 设计计算方案（简称算法），编写计算机程序，上机运 行—展示数值结果； ③ 将数值结果与理论分析、实务相结合给出实际问题的答 案，或提出对模型的修正方案。
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1.1.4 计算思维的培养
1. 数字素养 2. 培养目标 3. 计算思维能力培养：
计算意识、功能、方法、工具、能力 4. 计算思维能力培养的关键：抽象
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1.1.5 计算思维与计算机科学
1. 计算思维具有计算机科学的特征 1972年图灵奖得主Edsger Wybe Dijkstra： “我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯， 从而也将深刻地影响着我们的思维能力。”
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1.1.1 计算的含义
1. 计算 ① 逻辑
• 逻辑是人的一种抽象思维，是人通过概念、判断、推理、 论证来理解和区分可观世界的思维过程。
② 推理
• 推理和计算是相通的，是计算科学重要的研究工具。
③ 算法
• 算法是解决问题的方法和步骤，可分为数值计算类和非 数值计算类。
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1.1.1 计算的含义
2. 计算问题 ① “数据”的表示 ② “计算规则”的表示 ③ 数据和计算规则的存储 ④ 计算规则的“自动执行”
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1.4 计算思维与学科融合
1.4.1 计算化学 1.4.2 制造业 1.4.3 计算神经学 1.4.4 计算金融 1.4.5 计算社会科学
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1.4.1 计算化学
1. 计算化学（Computational Chemistry） ① 一种实验之外的化学，顾名思义就是通过计算来获得 各种性质的化学。 ② 本质上，计算化学的研究方法是一种建立模型进而处 理的方法。
2. 计算机科学推动了计算思维的发展 从思维的角度，计算机科学主要研究计算思维的概念、 方法和内容，并发展成为解决问题的一种思维模式，这 极大地推动了计算思维的发展。
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1.2 计算机概述 1.2.1 计算机的发展 1.2.2 计算机的分类 1.2.3 计算机的特点 1.2.4 计算机的应用
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1.2.1 计算机的发展
社会的各个领域
网络等
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1.2.1 计算机的发展
4. 计算机的发展趋势 ① 巨型化 ② 微型化 ③ 网络化 ④ 智能化
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“天河二号” 全球最快超级计算机
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1.2.2 计算机的分类
1. 按计算机原理分类 ① 数字计算机 ② 模拟计算机
2. 按计算机用途分类 ① 通用计算机 ② 专用计算机
3. 按计算机性能分类 巨型、大型、小型、微型机，工作站、服务器