Khoa học máy tính

Khoa học máy tính
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia

One Response to “Khoa học máy tính”

  1. vanchanh123 Says:

    Khoa học máy tính
    Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
    Bước tới: menu, tìm kiếm
    Portal.svg Chủ đề Khoa học máy tính

    Khoa học máy tính (tiếng Anh: computer science hay computing science) là ngành nghiên cứu các cơ sở lý thuyết về thông tin và tính toán cùng sự thực hiện và ứng dụng của chúng trong các hệ thống máy tính. Khoa học máy tính có nhiều chi nhánh; một số chi nhánh nhấn mạnh vào việc tính toán các kết quả cụ thể (chẳng hạn đồ họa máy tính), trong khi các chi nhánh khác lại liên hệ đến tính chất của những vấn đề có thể giải quyết được dùng phương pháp máy tính, (ví dụ như Lý thuyết độ phức tạp tính toán). Còn lại những chi nhánh khác thì tập trung vào những khó khăn trong việc thực thi những phương pháp dùng để tính toán, lấy ví dụ, ngành Lý thuyết ngôn ngữ lập trình chẳng hạn. Đây là chi nhánh nghiên cứu những phương thức khác nhau tiếp cận việc mô tả cách tính toán, trong khi ngành Lập trình ứng dụng những Ngôn ngữ lập trình cụ thể để giải các bài toán.
    Mục lục
    [ẩn]

    * 1 Lịch sử
    * 2 Những thành tựu đáng kể
    * 3 Quan hệ với các lĩnh vực khác
    * 4 Các lĩnh vực của khoa học máy tính
    o 4.1 Cơ sở toán học
    o 4.2 Lý thuyết tính toán
    o 4.3 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
    o 4.4 Ngôn ngữ lập trình và trình biên dịch
    o 4.5 Hệ thống phân tán, song song, tương tranh
    o 4.6 Kỹ nghệ phần mềm
    o 4.7 Kiến trúc máy tính
    o 4.8 Truyền thông
    o 4.9 Cơ sở dữ liệu
    o 4.10 Trí tuệ nhân tạo
    o 4.11 Tính toán mềm
    o 4.12 Đồ họa máy tính
    o 4.13 Tương tác người-máy
    o 4.14 Tính toán khoa học
    * 5 Đào tạo về khoa học máy tính
    * 6 Xem thêm
    * 7 Tham khảo
    * 8 Liên kết ngoài

    [sửa] Lịch sử

    Bài chi tiết: Lịch sử ngành khoa học máy tính

    Lịch sử của khoa học máy tính đã bắt đầu từ nhiều năm trước phát minh ra máy tính hiện đại. Các máy móc dành cho việc tính toán các bài toán số học cố định đã tồn tại từ thời cổ đại, chẳng hạn máy abacus (bàn tính). Wilhelm Schickard đã xây dựng chiếc máy tính cơ học đầu tiên năm 1632.[1] Charles Babbage đã thiết kế một máy tính theo hiệu (difference engine) vào thời Victoria[2], và vào khoảng năm 1900, tập đoàn IBM đã bán những chiếc máy tính dùng thẻ đục lỗ.[3]. Tuy nhiên, tất cả những chiếc máy này đều chỉ thực hiện một nhiệm vụ đơn, hoặc cùng lắm là một tập nhỏ các nhiệm vụ.

    Trước năm 1920, công việc tính toán được thực hiện chủ yếu bởi những nhân viên chuyên nghiệp. Những nhà nghiên cứu đầu tiên về ngành mà sau này được gọi là khoa học máy tính, chẳng hạn Kurt Gödel, Alonzo Church và Alan Turing, đã quan tâm đến câu hỏi về khả năng tính toán: những gì có thể được tính toán bởi một người thủ quỹ – người chỉ đơn giản dùng giấy và bút chì để làm một danh sách các bước tính toán, cho đến khi nào xong việc mà không cần đến trí thông minh hay hiểu biết? Một phần của động cơ này là ước muốn phát triển các máy tính có khả năng tự động hóa các công việc tính toán thường là buồn tẻ và dễ sai của một người tính toán. Vấn đề then chốt là xây dựng các hệ thống tính toán phổ dụng có khả năng (về lý thuyết) thực hiện mọi nhiệm vụ tính toán có thể cần đến, và nhờ đó tổng quát hóa tất cả các máy tính chuyên biệt trước kia thành một khái niệm đơn nhất về chiếc máy tính phổ dụng.

    Trong những năm 1940, khi các máy tính mới hơn và mạnh hơn được phát triển, người ta thấy rõ ràng hơn rằng máy tính có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác ngoài các tính toán toán học, lĩnh vực khoa học máy tính được mở rộng thành ngành nghiên cứu tính toán nói chung. Từ thập kỷ 1960, khoa học máy tính bắt đầu được thiết lập như là một ngành học riêng biệt, với sự ra đời của các khoa Khoa học máy tính đầu tiên và các chương trình đào tạo đại học chuyên ngành Khoa học máy tính.[4] Từ khi các máy tính được sử dụng trong thực tiễn, nhiều ứng dụng của tính toán đã trở thành các lĩnh vực nghiên cứu riêng biệt .
    [sửa] Những thành tựu đáng kể
    Wiki letter w.svg Đề mục này cần được mở rộng.
    Quân đội Đức Quốc Xã sử dụng máy Enigma trong Đệ nhị thế chiến để truyền tin bí mật. Máy phá mã tầm cỡ tại Công Viên Bletchley, được xây dựng để phá mã của máy Enigma, đã đóng góp một vai trò quan trọng trong chiến thắng của quân đồng minh trong cuộc chiến tranh thế giới lần thứ Hai. .[5]

    Tuy được trở thành một bộ môn giáo dục chính thức với một quãng thời gian lịch sử ngắn ngủi, khoa học máy tính đã có một số cống hiến quan trọng đối với khoa học và xã hội. Những cống hiến này bao gồm:

    Ứng dụng trong nghành khoa học máy tính

    * Đã định nghĩa được một cách chính thức về tính toán (computation) và khả năng tính toán (computability), đồng thời đưa ra bằng chứng rằng có những vấn đề bất khả tính toán (computationally unsolvable) và những vẫn đề rất khó tính toán (intractable).[6]
    * Đã đưa ra khái niệm về ngôn ngữ lập trình, một dụng cụ dùng để biểu đạt thông tin đã được trật tự hóa một cách chính xác trong nhiều tầng lớp trừu tượng khác nhau.[7]

    Ứng dụng bên ngoài

    * Làm mồi lửa cho cuộc cách mạng kỹ thuật số (Digital Revolution) là cái dẫn đến thời đại thông tin (Information Age) và internet hiện nay.[8]
    * Trong mật mã học (cryptography), sự phá mã của máy Enigma là một đóng góp quan trọng trong chiến thắng của quân Đồng minh trong Đại Chiến Thế Giới lần thứ II.[5]
    * Tính toán khoa học (Scientific computing) cho phép việc nghiên cứu bộ não con người, đồ thị hóa cấu hình của GEN (mapping the human genome) như Đề án tổ hợp gen (Human Genome Project) ở mức độ uyên thâm.[8]Những đề án tính toán phân tán như Folding@home khám phá quá trình gấp cuộn của chất đạm (protein folding).
    * Algorithmic trading has increased the efficiency and liquidity of financial markets by using artificial intelligence, machine learning and other statistical/numerical techniques on a large scale.[9]

    [sửa] Quan hệ với các lĩnh vực khác

    Bài chi tiết: Tính đa dạng của khoa học máy tính

    Mặc dù có tên là “khoa học máy tính”, nhưng ngành này không bao gồm nghiên cứu về chính những chiếc máy tính. Thực tế, người ta thường dẫn lời nhà khoa học máy tính nổi tiếng Edsger Dijkstra rằng, “Khoa học máy tính đối với máy tính không hơn thiên văn học đối với kính thiên văn.” (Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes.) Việc thiết kế và triển khai máy tính và các hệ thống máy tính thường được xem là thuộc lĩnh vực của các ngành khác. Ví dụ, nghiên cứu về phần cứng máy tính thường được coi là một phần của ngành kỹ thuật máy tính (computer engineering), trong khi nghiên cứu về các hệ thống máy tính thương mại và việc triển khai chúng thường được thuộc về ngành công nghệ thông tin hoặc ngành các hệ thống thông tin. Khoa học máy tính đôi khi bị chỉ trích là không khoa học lắm, quan điểm này được thể hiện trong phát biểu “Khoa học so với khoa học máy tính cũng giống như ngành khí động học so với việc lắp đường ống” của Stan Kelly-Bootle[10] và một số người khác. Tuy nhiên, đã có nhiều sự phát triển tương giao của các ý tưởng giữa các ngành khác nhau có liên quan đến máy tính. Nghiên cứu khoa học máy tính cũng thường nối sang các ngành khác, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo, khoa học nhận thức, vật lý học (xem tính toán lượng tử), và ngôn ngữ học.

    Một số người lại coi khoa học máy tính là ngành có quan hệ gần gũi hơn cả với toán học.[4]. Khoa học máy tính thời kỳ đầu đã chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các công trình của các nhà toán học như Kurt Gödel và Alan Turing, và vẫn tiếp tục có những trao đổi tư tưởng hữu ích giữa hai ngành trong các lĩnh vực chẳng hạn như lôgic toán, lý thuyết phạm trù, lý thuyết miền xác định (domain theory), và đại số.

    Quan hệ giữa khoa học máy tính và kỹ nghệ phần mềm là một vấn đề gây tranh cãi, vấn đề này bị làm cho rắc rối thêm bởi các cuộc tranh luận về ý nghĩa của từ “kỹ nghệ phần mềm”, và khoa học máy tính được định nghĩa như thế nào. Một số người tin rằng kỹ nghệ phần mềm là một tập con của khoa học máy tính. Dựa theo quan hệ giữa các ngành khoa học (science) và kỹ thuật hay kỹ nghệ (engineering) khác, một số khác lại cho rằng trọng tâm chính của khoa học máy tính là nghiên cứu các tính chất của việc tính toán nói chung, trong khi trọng tâm chính của kỹ nghệ phần mềm là việc thiết kế các tính toán cụ thể để đạt được các mục tiêu thực tiễn, nghĩa là đây là hai ngành khác nhau. Một trong những người phổ biến quan niệm này là David Parnas[11].
    [sửa] Các lĩnh vực của khoa học máy tính
    [sửa] Cơ sở toán học

    Lôgic toán (Mathematical logic)
    Lôgic Bool và các phương pháp tương ứng dùng để mô hình hóa các truy vấn lôgic; Sự sử dụng các phương pháp chứng minh hình thức (formal proof) cùng những hạn chế của chúng.
    Lý thuyết số (Number theory)
    Lý thuyết về chứng minh và các khảo nghiệm trong việc lùng tìm những chứng minh trong giới hạn các số nguyên. Lý thuyết số được sử dụng trong mật mã học và đồng thời được dùng như một phương thức kiểm thử trong trí tuệ nhân tạo.
    Lý thuyết đồ thị (Graph theory)
    Cơ sở cho cấu trúc dữ liệu và các thuật toán tìm kiếm.
    Lý thuyết kiểu (Type Theory)
    Phân tích quy chính các kiểu dữ liệu, cùng sự sử dụng các kiểu dữ liệu nhằm giảng giải tính chất của các chương trình phần mềm – đặc biệt là tính an toàn của chương trình.
    Lý thuyết phân loại (Category theory)
    Lý thuyết phân loại cho phép tổng quát các phương pháp toán học và các phương thức tính toán thành một ước thể.
    Hình học tính toán (Computational geometry)
    Chuyên tâm vào việc nghiên cứu các thuật toán nhằm giải quyết những vẫn đề được đề bạt trên phương diện hình học.
    Giải tích số (Numerical analysis)
    Nền tảng của các thuật toán trong toán học rời rạc, đồng thời cũng dùng để nghiên cứu những giới hạn trong các tính toán dùng số thập phân (1.0E-3), bao gồm những sai số xảy ra trong phương pháp làm tròn số (round-off errors).

    [sửa] Lý thuyết tính toán

    Bài chi tiết: Lý thuyết tính toán

    Lý thuyết Ôtômat (Automata theory)
    Các cấu trúc lôgic khác nhau có thể sử dụng để giải quyết các bài toán.
    Lý thuyết khả năng tính toán (Computability theory)
    Những gì có thể tính toán được bằng các mô hình máy tính hiện tại. Các chứng minh của Alan Turing và những người khác bày tỏ cho chúng ta biết được khả năng những gì có thể tính toán được và những gì không thể.
    Lý thuyết độ phức tạp tính toán (Computational complexity theory)
    Các giới hạn căn bản (cụ thể là thời gian và dung lượng bộ nhớ đòi hỏi) đối với các hạng loại bài toán khác nhau.
    Lý thuyết tính toán lượng tử (Quantum computing)
    Phương thức biểu hiện và chuyển hóa dữ liệu sử dụng những đặc tính của vật chất cùng cơ chế lượng tử.

    [sửa] Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

    Phân tích thuật toán (Analysis of algorithms)
    Độ phức tạp về thời gian và không gian của các thuật toán.
    Thuật toán (Algorithms)
    Các quá trình lôgic trên nguyên tắc được sử dụng cho việc tính toán và tính hiệu quả của các quá trình này.
    Cấu trúc dữ liệu (Data structures)
    Tổ chức của dữ liệu và các quy tắc thao tác dữ liệu.

    [sửa] Ngôn ngữ lập trình và trình biên dịch

    Trình biên dịch (Compilers)
    Những phương thức khác nhau dùng để dịch các chương trình máy tính, thường là từ các ngôn ngữ lập trình bậc cao sang các ngôn ngữ lập trình bậc thấp.
    Trình thông dịch (Interpreter)
    Một chương trình sử dụng để biên dịch và thi hành trực tiếp một chương trình phần mềm khác dùng trong máy tính mà không phải thông qua quá trình biên dịch.
    Ngôn ngữ lập trình (Programming languages)
    Các khuôn mẫu ngôn ngữ đã được hình thức hóa và dùng để biểu diễn các thuật toán. Những ngôn ngữ này còn đồng thời biểu hiện những đặc tính không giống nhau giữa các ngôn ngữ khác nhau (ví dụ, chúng thích hợp cho việc giải các bài toán thuộc dạng nào).

    [sửa] Hệ thống phân tán, song song, tương tranh

    Tương tranh (Concurrency)
    Lý thuyết và thực tiễn của tính toán đồng thời; an toàn dữ liệu trong môi trường đa nhiệm hay đa luồng bất kỳ.
    Tính toán phân tán (Distributed computing)
    Tính toán sử dụng nhiều thiết bị tính toán trên một mạng để thực hiện một nhiệm vụ hoặc một mục tiêu chung.
    Tính toán song song (Parallel computing)
    Tính toán sử dụng nhiều luồng thực thi đồng thời.

    [sửa] Kỹ nghệ phần mềm

    Thiết kế thuật toán (Algorithm design)
    Lấy ý tưởng từ lý thuyết thuật toán để năng động kiến tạo các giải pháp đối với những nhiệm vụ trên thực tế
    Lập trình máy tính (Computer programming)
    Dùng ngôn ngữ lập trình để thực thi các thuật toán
    Các phương pháp hình thức (Formal methods)
    Sử dụng toán học để miêu tả và lập luận đối với các thiết kế phần mềm.
    Kỹ nghệ đảo ngược (Reverse engineering)
    Ứng dụng phương pháp khoa học vào việc phân tích và lý giải một phần mềm tùy thích vốn có.
    Kỹ nghệ phần mềm (Software development)
    Những nguyên lý và thực hành trong việc thiết kế, phát triển và kiểm thử các chương trình, cùng những phương pháp thực hành kỹ nghệ đúng đắn.

    [sửa] Kiến trúc máy tính

    Kiến trúc máy tính (Computer architecture)
    Việc thiết kế, tổ chức, tối ưu hóa và kiểm định một hệ thống máy tính, chủ yếu về CPU và tiểu hệ bộ nhớ máy tính (và hệ thống bus nối giữa chúng).
    Tổ chức máy tính (Computer organization)
    Nghiên cứu các kiến trúc máy tính trên cơ sở các mô tả mạch điện, bộ xử lý trung tâm, bọ xử lý tín hiệu số của máy tính.
    Hệ điều hành
    Những hệ thống dùng để quản lý các chương trình máy tính và cung cấp nền tảng cơ bản cho một hệ thống khả dụng.

    [sửa] Truyền thông

    Xử lý âm thanh trong máy tính (Computer audio)
    Những thuật toán và cấu trúc dữ liệu dùng để kiến tạo, thao tác, lưu trữ, và truyền thanh các bản ghi âm thanh kỹ thuật số (digital audio). Nghành này còn đóng vai trò quan trọng đối với các ứng dụng nhận dạng giọng nói (voice recognition) nữa.
    Mạng máy tính (Computer networking)
    Các thuật toán và giao thức dành cho việc truyền thông dữ liệu một cách đáng tin cậy qua các môi trường truyền thông chuyên dụng hoặc chia sẻ khác nhau. Thường khi bao gồm cả việc sửa lỗi(error correction) trong truyền thông.
    Mật mã học (Cryptography)
    Áp dụng kết quả của các lý thuyết độ phức tạp tính toán, lý thuyết xác suất, và lý thuyết số để kiến tạo và phá mật mã.

    [sửa] Cơ sở dữ liệu

    Khai phá dữ liệu (Data mining)
    Nghiên cứu các phương pháp sàng lọc, rút ra những thông tin cần thiết từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
    Cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational databases)
    Nghiên cứu các thuật toán tìm kiếm và xử lý thông tin trong các tài liệu và cơ sở dữ liệu; có quan hệ gần gũi với ngành thu thập thông tin (information retrieval).

    [sửa] Trí tuệ nhân tạo

    Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence)
    Sự nghiên cứu và thực thi các hệ thống có khả năng tự thể hiện trí thông minh hoặc tự biểu đạt những hành vi của chính bản thân mình.
    Sự sống nhân tạo (Artificial life)
    Sự nghiên cứu các sinh thể kỹ thuật số (digital organisms) để hiểu biết thêm về các hệ thống sinh học (biological systems) và quá trình tiến hóa.
    Lập luận tự động (Automated reasoning)
    Nghiên cứu các động cơ giải quyết bài toán, chẳng hạn như được sử dụng trong Prolog, các động cơ này tạo ra các bước dẫn đến một kết quả nếu cho trước một truy vấn về một sự kiện và một cơ sở dữ liệu gồm các luật (rule database).
    Thị giác máy (Computer vision)
    Các thuật toán nhận dạng các đối tượng ba chiều từ một hoặc nhiều hình ảnh hai chiều.
    Học máy (Machine learning)
    Nghiên cứu việc tự động tạo nhóm các luật và tiên đề dựa trên những dữ liệu cho trước.
    Xử lý ngôn ngữ tự nhiên/Tính toán ngôn ngữ học (Natural language processing/Computational linguistics)
    Tự động hóa việc tiếp thu và kiến tạo ngôn ngữ loài người.
    Rôbô học (Robotics)
    Các thuật toán điều khiển hành vi của rôbô.

    [sửa] Tính toán mềm

    Bài chi tiết: Tính toán mềm

    Một thuật ngữ tổng hợp dành cho các kỹ thuật được sử dụng để giải các bài toán cụ thể, xem bài chính.
    [sửa] Đồ họa máy tính

    Đồ họa máy tính (Computer graphics)
    Những thuật toán sử dụng trong cả hai trường hợp, kiến tạo hình ảnh một cách nhân tạo mà người thường có thể xem được bằng mắt, đồng thời kết hợp và thay đổi các dữ liệu về không gian và thị giác thu được từ môi trường sống bên ngoài.
    Xử lý ảnh (Image processing)
    Dùng tính toán để lấy thông tin từ một hình ảnh.

    [sửa] Tương tác người-máy

    Tương tác người-máy (Human computer interaction)
    Nghiên cứu phương pháp làm cho máy tính và sự tính toán của chúng trở nên hữu dụng, có thể tiếp cận và sử dụng bởi bất cứ ai trên thế giới là người dùng, bao gồm cả việc nghiên cứu và thiết kế giao diện người dùng.

    [sửa] Tính toán khoa học

    Tin sinh học (Bioinformatics)
    Sử dụng khoa học máy tính để bảo trì, phân tích, lưu trữ dữ liệu sinh học (biological data) và để hỗ trợ việc giải các bài toán sinh học chẳng hạn như quá trình gấp cuộn của chất đạm (protein folding), dự đoán chức năng của cấu trúc chất đạm (function prediction), và phát sinh chủng loại (phylogeny).
    Khoa học nhận thức (Cognitive Science)
    Sử dụng kỹ thuật máy tính để kiến tạo các mô hình của trí tuệ con người.
    Hóa học tính toán (Computational chemistry)
    Mô hình hóa tổ chức của chất hóa học trên lý thuyết bằng tính toán, hòng xác định cấu trúc và đặc tính của chúng.
    Thần kinh học tính toán (Computational neuroscience)
    Mô hình hóa bộ não con người bằng tính toán.
    Vật lý tính toán (Computational physics)
    Sử dụng số học để mô phỏng những hệ thống lớn bất khả phân tích (large non-analytic systems)
    Phân tích số học (Numerical analysis) hoặc (Numerical algorithms)
    Dùng các thuật toán để giải các đề toán của toán học, chẳng hạn như thuật toán tìm ẩn số của hàm (Root-finding algorithm), integration, the solution of ordinary differential equations and the approximation/evaluation of special functions.
    Symbolic mathematics
    Manipulation and solution of expressions in symbolic form, also known as Computer algebra.

    [sửa] Đào tạo về khoa học máy tính

    Một số trường đại học đào tạo khoa học máy tính như là một ngành nghiên cứu lý thuyết về tính toán và lập luận thuật toán. Các chương trình đào tạo này thường bao gồm các môn lý thuyết tính toán, phân tích thuật toán, các phương pháp hình thức, lý thuyết tương tranh, cơ sở dữ liệu, đồ họa máy tính và phân tích hệ thống cùng các môn khác. Các chương trình này thường cũng dạy cả lập trình, nhưng coi đây chỉ là một phương tiện để hỗ trợ các lĩnh vực khác của khoa học máy tính chứ không phải là một trọng tâm của nghiên cứu ở mức độ cao.

    Các trường cao đẳng và đại học khác, cũng như các trường trung học và những chương trình dạy nghề có giảng dạy về khoa học máy tính, lại nhấn mạnh thực hành lập trình cao cấp thay vì lý thuyết đối với các thuật toán và tính toán trong chương trình giáo dục của họ. Những chương trình này thường có xu hướng tập trung vào những kỹ năng quan trọng cho những người đi làm trong ngành công nghiệp phần mềm. Phương diện thực hành của việc lập trình thường được gọi là kỹ nghệ phần mềm. Tuy nhiên, có rất nhiều bất đồng xung quanh ý nghĩa thật của từ “kỹ nghệ phần mềm” (software engineering) và về việc nó với lập trình (programming) có phải là một hay không.

    Xem Peter J. Denning, Great principles in computing curricula, Technical Symposium on Computer Science Education, 2004.

    [sửa] Xem thêm

    * Tính toán
    * Tin học
    * Khoa học thông tin
    * Danh sách các chủ đề cơ bản của khoa học máy tính
    * Danh sách các hội thảo khoa học máy tính
    * Danh sách các bài toán mở trong khoa học máy tính
    * Danh sách các ấn bản khoa học máy tính
    * Danh sách các nhà tiên phong trong khoa học máy tính
    * Danh sách các chủ đề kỹ nghệ phần mềm

    [sửa] Tham khảo

    1. ^ Nigel Tout (2006). “Calculator Timeline”. Vintage Calculator Web Museum. Truy cập 18 tháng 9 năm 2006.
    2. ^ “Science Museum – Introduction to Babbage”. Truy cập 24 tháng 9 năm 2006.
    3. ^ “IBM Punch Cards in the U.S. Army”. Truy cập 24 tháng 9 năm 2006.
    4. ^ a b Denning, P.J. (2000). “Computer science:the discipline”. Encyclopedia of Computer Science.
    5. ^ a b David Kahn, The Codebreakers, 1967, ISBN 0-684-83130-9.
    6. ^ Constable, R.L. (March 2000). “Computer Science: Achievements and Challenges circa 2000″.
    7. ^ Abelson, H.; G.J. Sussman with J.Sussman (1996). Structure and Interpretation of Computer Programs (ấn bản 2nd Ed.). MIT Press. ISBN 0-262-01153-0. “Cách mạng khoa học tính toán được gọi là một cuộc cách mạng vì nó thay đổi cách suy nghĩ của chúng ta, và thay đổi cách chúng ta biểu đạt những suy nghĩ của mình. Khái niệm căn bản trong sự thay đổi này là sự xuất hiện của cái mà chúng ta có thể đặt tên cho là “Quan niệm tri thức trình tự” (procedural epistemology) – tức sự nghiên cứu cấu trúc của ngôn ngữ từ góc độ “mệnh lệnh” (imperative), thay vì góc độc “tường thuật” (declarative) mà những bộ môn toán học cổ truyền khác vẫn sử dụng”
    8. ^ a b [1]
    9. ^ Black box traders are on the march The Telegraph, August 26, 2006
    10. ^ Computer Language, Oct 1990
    11. ^ Parnas, David L. (1998). “Software Engineering Programmes are not Computer Science Programmes”. Annals of Software Engineering 6: 19–37. , p. 19: “Rather than treat software engineering as a subfield of computer science, I treat it as an element of the set, {Civil Engineering, Mechanical Engineering, Chemical Engineering, Electrical Engineering,….}.”

    * Association for Computing Machinery. 1998 ACM Computing Classification System. 1998.
    * IEEE Computer Society and the Association for Computing Machinery. Computing Curricula 2001: Computer Science. December 15, 2001.
    * Peter J. Denning. Is computer science science?, Communications of the ACM, April 2005.

    [sửa] Liên kết ngoài
    Dự án liên quan Wikibooks tiếng Anh có chủ đề về
    Computer science

    * Open Directory Project: Computer Science
    * Collection of Computer Science Bibliographies


Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: