Computer Science의 정의는 무엇이며 Computer Science의 과학은 무엇입니까?

나는 컴퓨터 과학 학사 학위를 추구하고 있지만, 초기 단계에 있으며 학업 및 직업 융통성있는 교육을 추구하는 것처럼 보이면 내 선택에 만족할 것이라고 확신합니다.

그러나 컴퓨터 과학이 학계, 민간 부문 및 "컴퓨터 과학"의 실제 "과학"과 관련하여 실제로 무엇인지에 대한 다양한 정의가있는 것처럼 보입니다. (또는 공유 숙고) 컴퓨터 과학 교육을 적용 할 수있는 다양한 분야와 궁극적으로 컴퓨터 과학 분야의 다양한 경로를 추구했습니다.

컴퓨터 과학은 잘못된 것입니다. 컴퓨터 과학은 자연을 관찰하는 것이 아니기 때문에 실제로 컴퓨터 과학에는 "과학"이 없습니다. 오히려, 컴퓨터 과학의 일부는 공학 이고, 일부는 수학 입니다.

컴퓨터 과학의 이론적 인 부분은 순전히 수학입니다. 예를 들어, 정렬을위한 좋은 알고리즘은 무엇입니까? 프로그래밍 언어의 의미를 어떻게 정의합니까? 암호화 시스템이 안전한지 어떻게 확인할 수 있습니까?

컴퓨터 과학이 적용되면 공학과 더욱 유사 해집니다. 예를 들어, 행렬 곱셈 알고리즘을 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 대규모 프로그램 작성을 용이하게하기 위해 컴퓨터 언어를 어떻게 설계해야합니까? 온라인 뱅킹을 보호하기 위해 암호화 시스템을 어떻게 설계 할 수 있습니까?

대조적으로 과학은 자연의 법칙에 관한 것이며 ,보다 일반적으로는 자연 현상 에 관한 것 입니다. 컴퓨터 과학에 관련된 현상은 사람이 만든 것입니다. 컴퓨터 과학의 일부 측면, 예를 들어 소셜 네트워크에 대한 경험적 연구, 컴퓨터 네트워크에 대한 경험적 연구, 바이러스 및 바이러스 확산에 대한 경험적 연구, 컴퓨터 교육 (컴퓨터 과학 교육 및 컴퓨터 사용) 다른 과목을 가르치기 위해). 이러한 예의 대부분은 경계선 컴퓨터 과학이며보다 적절하게 다 학제 적입니다. 컴퓨터 과학에서 과학적 방법에 가장 가까운 것은 아마도 비공식적으로 "시스템"으로 알려진 하위 영역에서 주류 인 네트워크 및 기타 하드웨어 장치에 대한 연구 일 것입니다.

그럼에도 불구하고 컴퓨터 과학의 핵심은 과학이 아닙니다. 컴퓨터 과학은 그저 이름 일 뿐이므로 이해할 필요가 없습니다.

컴퓨터 과학의 범위와 관련하여 가장 좋은 정의는 아마도 컴퓨터 과학자들이하는 것입니다. 컴퓨터 과학은 다른 학문 분야와 마찬가지로 넓은 영역이므로 완전히 차트를 작성하기가 어렵습니다. 사람들이 컴퓨터 과학으로 간주하는 것을 샘플링하려면 교수의 연구 영역을 살펴보십시오.

현대 컴퓨터 과학의 아버지 중 한 사람의 인용으로 시작하겠습니다.“컴퓨터 과학은 천문학이 망원경에 관한 것보다 컴퓨터에 관한 것이 아닙니다”-Edsger Wybe DIJKSTRA

따라서 실제로 컴퓨터와 프로그래밍에 관심이 있다면 컴퓨터 과학에 관심이 없습니다 :-)

"컴퓨터 과학 (약칭 CS 또는 CompSci)은 계산 및 응용에 대한 과학적이고 실용적인 접근법입니다. 체계적인 프로세스의 실행 가능성, 구조, 표현 및 기계화에 대한 체계적인 연구입니다. (또는 알고리즘) 정보가 컴퓨터 메모리에서 비트 및 바이트로 인코딩되는지 또는 인간 세포에서 전사 된 엔진 및 단백질 구조인지에 관계없이 정보의 획득, 표현, 처리, 저장, 통신 및 정보에 대한 액세스의 기초가된다. "계산 이론 및 전산 시스템 설계 전문"

그러나 실제로 유발이 말한 것처럼 대부분의 대학 / 대학은 이론 / 순수 컴퓨터 과학에서 멀어지고 컴퓨터 과학은 이제 과학, 수학, 공학의 혼합입니다. 순수한 컴퓨터 과학뿐만 아니라 현대 컴퓨터, 프로그래밍 언어, 운영 체제 및 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 이러한 문제 및 기타 문제를 해결하는 실용적인 기술을 교육합니다.

"컴퓨터 과학"에 대한 독일의 용어는 것을 언급 할만큼 가치있을 Informatik의 용해, 정보] 와 Mathematik을 . 저는 이것이 컴퓨터 과학이 무엇인지에 대한 훌륭하고 짧은 설명이라고 생각합니다. (이탈리아어 용어는 informatica 이며 동일한 줄을 따르는 언어가 훨씬 더 있다고 확신합니다).

메타에 관한 토론에 관심이있을 것 입니다. 특히, 나는 내 대답에 섰다.

컴퓨터 과학은 계산의 과학입니다. 많은 것이 분명해 보입니다. 과학과 계산을 유용하고 의미있는 방법으로 정의하는 방법은 덜 명확합니다.

일반적으로 과학은 공식 대 경험적, 순수 대 응용의 두 가지 분류로 나눌 수 있습니다. 공식 과학 (수학 및 컴퓨터 과학과 같은)은 가정 된 진리로부터 연역적 추리에 의존하는 반면, 물리학 및 화학과 같은 경험적 과학은 관찰 된 현상의 귀납적 추리에 의존합니다. 순수한 과학의 목표는 과학적 이해의 상태를 향상시키는 것이지만, 응용 과학의 목표는 그러한 이해를 사용하여 (가장 넓은 의미에서) 자연의 힘을 활용하여 다른 목표를 달성하는 것입니다.

계산을 정보에 적용되는 변환으로 정의 할 수 있습니다. 가장 넓은 의미에서 계산은 우주에서 변화를 일으키는 모든 프로세스입니다. 이보다 더 자세한 정의를 제공 할 필요는 없습니다.

그러므로 컴퓨터 과학은 인간의 노력의 일부로 구성되며 다음 기준을 충족시킵니다.

• 그것은 과학입니다.

  • (1) 공식적이거나 (2) 경험적입니다.

    1. 가정 된 진리로부터 연역적 추론을 사용한다
    2. 관찰 된 현상으로부터 유도 추론을 사용

  • (1) 순수 또는 (2) 적용됨

    1. 과학적 이해의 상태를 진전 시키려고한다
    2. 자연의 힘을 활용하기 위해 과학적 이해를 적용하려고 노력

• 계산을 연구합니다.

  • (1) 변환 또는 (2) 정보를 연구합니다.
    1. 한 양식에서 다른 양식으로 정보를 맵핑하는 프로세스
    2. 변형의 대상이되는 개체

의견이 너무 긴 "과학"이라는 단어에 대한 관점을 추가하고 싶습니다.

사람들은 컴퓨터 과학이 아니라고 과학 우리는 수학 또는 공학 중 하나를 수행 (여기 단순화) 이후 전통적인 방법이다. 그것은 사실이 아닙니다. 틀림없이 - 우리는 과학적인 방법을 적용 할 수 있습니다 과학의 초석을 - 즉

체계적인 관찰, 측정 및 실험, 가설의 공식화, 테스트 및 수정.
_{( Wikipedia 를 통한 옥스포드 영어 사전 )}

실제로 알고리즘에서 가장 초기 작업 중 일부는이 원칙을 준수합니다. 이 방법 중 일부는 여러 가지 이유로 "잃어버린"것이었지만 여전히 사용할 수 있습니다 .

기본 프로세스 ¹는 다음과 같습니다.

• 컴퓨터로 해결하려는 문제에 주목하십시오.
• 알고리즘을 생각해보십시오.
• 알고리즘 분석 (수학적 모델).
• 분석을 기반으로 알고리즘의 (예상 된) 런타임 (주어진 입력 세트 및 지정된 머신에서)을 예측하십시오.
• 실험을 통해 예측을 확인하거나 위조하십시오.

$O$

그건 그렇고 내 말을하지 마십시오. Robert Sedgewick과 Philippe Flajolet은 과학을 컴퓨터 과학에 다시 적용 하는 작업을 해왔으며 , 주로 검증 가능한 가설을 허용 하는 공식 분석 조합 프레임 워크를 개발했습니다 . Sedgewick의 비디오와 MOOC를 통해 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

모든 희망이 사라지지 않습니다.

1. 물론 이것은 공식화 된 WRT 알고리즘입니다. 또한 그래프 모델이 현실에 맞는지 (예를 들어 과학적으로보다 경험적으로는 소셜 네트워크를 중심으로 한 작업에서 수행되는지) 또는 네트워크 처리량이 예측 된대로 또는 기타 여러 가지로 나올 수 있는지 연구 할 수 있습니다.

이것은 컴퓨터 과학의 기원으로 돌아가는 오랜 논쟁 거리였던 것 같습니다. 이것을 연구 / 답변하는 자연스러운 방법은 subj에 출판 된 문헌을 통해서입니다. 아직 인용되지 않은 문헌에 묻힌 이것에 대해 많은 좋은 언급이 있다고 생각합니다. 또한, 이것에 대한 답변 / 점수는 시간이 지남 에 따라 다른 과학 분야보다 아마도이 분야에서 다소 일반적인 Kuhnian 교대로 변경되었을 가능성이 있습니다 . 이것을 연구하는 또 다른 각도는 과목이 학계에서 어떻게 가르쳐졌으며 시간이 지남에 따라 변화 한 기존 부서 구조에 어떻게 적용되는지입니다.

다음은이 분야의 권위자 인 Denning의 훌륭한 논문 / 에세이입니다.이 질문을 직접 해결하고 더 많은 심판을 시작하기에 좋은 곳입니다. 둘 다 CACM 분야의 주요 학술 학회지에 실렸다 .

• 컴퓨팅은 2007 년 자연 과학 분야입니다

정보 처리와 계산은 많은 분야의 깊은 구조에서 계속해서 풍부하게 발견되고 있습니다. 컴퓨팅은 실제로 인공 과학의 과학이 아니었다.

• 컴퓨터 과학은? 2005 년 Denning

컴퓨터 과학은 과학이라는 모든 기준을 충족하지만, 자체적 인 신뢰성 문제가 있습니다.

과학 의 정의에서 일

1. 일반적인 법칙의 수학적 체계를 체계적으로 정리하고 운영하는 사실 또는 진리를 다루는 지식 또는 연구 분야.
2. 관찰과 실험을 통해 얻은 물리적 또는 물질적 세계에 대한 체계적인 지식.
3. 자연 과학 또는 물리 과학의 모든 분야.
4. 일반적으로 체계화 된 지식.
5. 사실 또는 원칙에 따른 지식; 체계적인 연구로 얻은 지식.

1. 컴퓨터 과학은 수학과 밀접한 관련이 있으며 중요한 연구 (예 : 연구)가 필요합니다.

2. 컴퓨터 과학은 광범위하고 물리학과 여러 방법으로 밀접하게 연결되어 있습니다. 예 : 물리 / 열역학 계산, 양자 컴퓨팅 , 물리 법칙으로서 P =? NP , 위상 전이 등

3. 체계화 된 지식입니다.

4. 그것은 체계적인 연구 즉 연구를 겪습니다.

"컴퓨터 과학"이라는 용어는 해당 분야가 단지 공학에서와 같이 알려진 원칙의 적용에 관한 것이 아니라는 것을 강조한다. 컴퓨터 과학과 관련 하여 상당히 많은 테라 인코 그니 타가 있으며,이 분야의 많은 기본 질문이 공개 / 답변되지 않습니다 . 전 세계의 연구원 수는 추정하기 어렵지만 수천 또는 수만 명을 넘는 수입니다.

그러나 컴퓨터 과학 의보다 과학적인 측면은 학부 수준에서 그렇게 많이 가르치거나 노출되지 않으므로 어려울 수 있습니다. LHC 및 Higgs boson 등의 다른 분야와 대조적으로 과학으로서의 유명한 실시 예 / 축하 / 제안자 / 옹호자 (예 : discovery!], 또는 유명한 Carl Sagan 또는 Hawking-like populizer figure입니다. 그러나 예를 들어 CS를 고무시키는 인기있는 과학 서적을 보십시오