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Video课程教案、知识点、字幕

大家好

这一节我们介绍计算机

及计算的本质特征

对于初学者来说

很多教科书都在第一章中

介绍计算机的特征

大致内容如下

一 计算速度快 精度高

二 具有存储与记忆能力

三 具有逻辑判断能力

四 自动化程度高

读完上面这一段话

你真的能理解计算机的特点吗

我觉得没那么容易

初学者读完后

甚至有可能是一头雾水

为什么呢

原因至少有两个方面

一 说的都是好的一面

难以让人全面了解其特点

二是说的都是“原则性”的话

有点空话 套话的感觉

那么 如何准确 直观

深刻地了解计算机的特点呢

接下来

我给大家做一些详细

深入的解读

一 何谓计算速度快 精度高呢

为直观起见

我们以圆周率π的计算为例

为了计算出π更精确的近似值

一代代的数学家为这个神秘的数

贡献了无数的心血和精力

让我们简单看看π的计算史

公元前400年

人们大概计算出π=3

到了公元前200年

阿基米德推算出π=3.14286

生于公元429~500年的祖沖之用毕生精力

推算出π应该在3.1415926和3.1415927之间

到了1429年伊朗数学家卡西计算出

π=3.14159265358979325

然后生于1540到1610年的荷兰数学家卢道夫

耗费了毕生的精力

临死前准确地算出小数点后35位

从阿基米德到卢道夫

2000年间π的精度才延长了33位

到了1873年英国人香克斯

用了20年的时间

把π值的精度算到了

小数点后第707位

据考证他是用笔计算出位数最多的人

遗憾的是从528位开始就出错了

到了1949年

人们利用第一台计算机ENIAC

计算了70多个小时

就已精确到小数点后第2037位

现在人们借助于超级计算机

已经计算出了2000多亿位

甚至更高的精度

那么 π到底是怎么计算的呢

事实上

π计算方法有很多种

各有所长

您看

这里给出了6种不同的数学模型

大家不难想像

不管用哪一种方法来计算

都不是一件容易的事情

前面介绍了人工计算π的历程和难度

接下来让我们亲身体会一下

计算机计算π的速度

目前PC机上有一个专门的计算程序

叫PiFast

它除了计算圆周率

还可以计算e和根号2的值

好 我们用它实测一下

请看

大家看

这么短的时间内就算出了100万位

是不是很快啊

另外

这个表是前人的测试

您不妨感受对比一下

大家知道了吧

计算机的计算速度的确非常快

也正是由于它的计算速度特别快

让它拥有了非凡的“多任务”能力

也就是同时做多件事情的能力

比如说 您可以在计算机上一边听音乐

一边写材料

一边开着QQ和人聊天 等等

就像这样

而我们知道

人的多任务能力很差

比如让你 左手画画

右手写字 眼睛看电视

你根本就做不来

同时

必须指出的是

也许正是这般超强的计算能力和计算速度

掩盖了计算机其他方面的不足

这就是所谓的“一白遮百丑”吧

那么

计算机到底有哪些不足呢

下一节再专门介绍

好 接下来

我们看看计算机的存储 记忆能力

通常

我们用这么一个图来表示计算机系统

它是计算机的基本模型

它由三大部分组成

即CPU

也叫中央处理器

主存储器 也叫内存 和外存储器

驱动计算机工作的程序和数据

就存放在内存和外存之中

那么

计算机中的内存和外存到底有多大

到底能存放多少东西呢

以微型计算机为例

内存一般都有几个GB

而外存

通常可以达到几个TB

1TB=1024GB

有人统计过

一部《红楼梦》含标点87万多个字

不含标点大概85万多个字

那么

1GB大约可存放671部红楼梦

所以说

计算机的存储容量很大

接下来我们用一个实例来展现

计算机的逻辑判断能力

比如某地刑侦大队

对涉及6个嫌疑人的一桩疑案进行侦破

经过周密侦查 发现

一 A B至少有1个人作案

二 A E F这3个人中至少有2个人参与作案

三 A D不可能是同案犯

四 B C或同时作案或都与本案无关

五 C D中有且仅有1人作案

六 如果D没有参与作案

则E也不可能参与作案

那么请分析

作案人到底是谁

说实话

借助于计算机求解这样的问题

已不是什么难事

但这个例子却能充分反映

计算机所具有的逻辑判断能力

否则就不可能得出正确的答案

最后

让我们看看什么是自动化

所谓自动化或者自动计算

就是问题的计算过程

不再需要人的参与

还是回到前面的例子

针对这么一个疑案

我们可以写出这么一个疑犯分析的算法来

把上述算法转换成程序

然后输入计算机执行

或者计算

马上就可以得出想要的结果来

过程大致如下

好了

前面我们分四个方面

介绍了计算机的特点

但都是从正面加以分析讨论

要想真正理解一个事物

应该从不同的角度进行观察

这样才更全面

进一步的内容

留待下一节再介绍

谢谢大家

计算思维导论课程列表:

第一单元

-1.1 计算思维及其教育

--Video

第二单元

-2.1 计算是什么

--Video

-2.2 计算与自动计算

--Video

-2.3 计算机及其计算本质特征(I)

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-2.4 计算机及计算的本质特征(II)

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第三单元

-3.1 数的表示与模拟计算

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-3.2 数的表示与数字计算

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-3.3 二进制加法运算的机器化

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-3.4 “九九归一”的加法运算

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-3.5 二进制之优越性及问题与代价

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第四单元

-4.1 从数学危机到图灵机

--Video

-4.2 图灵机的计算能力

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-4.3 什么问题都能计算吗?

--Video

-4.4 冯•诺依曼机及其发展与演化

--Video

-4.5 从算盘到图灵机——机械计算的本质

--Video

-4.6 电子计算机——透过现象看本质

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第五单元

-5.1 思维可机械计算吗(I)

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-5.2 思维可机械计算吗(II)

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第六单元

-6.1 量子理论

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-6.2 量子计算机

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第七单元

-7.1 人类求解问题之过程

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-7.2 基于计算(机)的问题求解过程

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-7.3 面向过程的结构化设计方法学

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-7.4 面向对象之方法学

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-7.5 面向对象技术

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-7.6 抽象

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-7.7 计算学科中的抽象

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-7.8 时间与空间及其相互转换

--Video

-7.9 技术层面的其他方法学

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-7.10 认知层面的其他方法学

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第八单元

-8.1 算法与程序

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-8.2 算法设计方法——枚举

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-8.3 算法设计方法——递推

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-8.4 算法设计方法——递归

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-8.5 算法设计方法——分治

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-8.6 算法设计方法——仿生

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第九单元

-9.1 机器间的通信方式

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-9.2 数据转发方法

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-9.3 网络分层体系结构

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-9.4 有趣的对称加密技术

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-9.5 难解的非对称加密技术

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-9.6 数字签名及其应用

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-9.7 从自然智能到人工智能

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-9.8 符号主义的基本思想

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-9.9 连接主义Ⅰ

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-9.10 连接主义Ⅱ

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-9.11 行为主义的基本思想

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-9.12 机器翻译的愿景与困难

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-9.13 峰回路转的自然语言处理

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-9.14 信息传输中的问题与挑战

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-9.15 重复传输与冗余编码

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-9.16 校验与校验和

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-9.18 自纠错技术及应用

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-9.19 两种简单的数据压缩方法

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-9.20 哈夫曼编码

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-9.21 数据压缩极限与LZ压缩方法

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-9.22 大海捞针的搜索引擎

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-9.23 网页排序方法(PageRank)

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第十单元

-10.1 计算文化

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期末考试

-期末考试--作业

Video笔记与讨论

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