Информатика

от Уикипедия, свободната енциклопедия
Направо към: навигация, търсене
Главна ламбда буква Графика на алгоритъм за бързо сортиране
Чайник, представящ компютърна графика Тестова мишка на Майкрософт, която представя взаимодействието между човек и компютър
Компютърната наука се занимава с теоретичните основи на информацията, изчисленията и с практическите техники за тяхното приложение.

Информатиката е наука за събирането, преобразуването, преноса и съхранението на информация с произволни, включително и автоматични, средства. Тя изучава: информацията от гледна точка на нейната структурираност, количествените ѝ характеристики, формите и начините ѝ на представяне; информационните процеси като композиция на основните информационни дейности, както и методите и средствата за автоматизирането им.

Съдържание

Компютърни науки[редактиране | редактиране на кода]

Компютърните науки са в областта на изследването на структурата и механизацията на методическите процедури (алгоритми) , които определят придобиването , представянето, обработката, съхранението, комуникацията и достъпа до информация . По-кратка дефиниция на  компютърните науки е изучаването на автоматизираните алгоритмични процеси. Компютърният учен е специализиран в областта на изчислението и проектирането на компютърните системи .[1]

Компютърните науки могат да бъдат разделени на различни теоретични и практически дисциплини.

Някои области, са силно абстрактни, докато области като компютърната графика, подчертават визуални приложения от реалния свят. Други области се фокусират върху предизвикателствата при прилагането на изчисления. Взаимодействието човек-компютър разглежда предизвикателствата в процеса на правенето на компютрите полезни, използваеми и универсално достъпни за хората. 

В англоезичните страни информатиката се нарича computer science (компютърни науки) – официално термин informatics няма, въпреки че се използва, например в името на Международната олимпиада по информатика – International Olympiad in Informatics [1]. Твърди се[кой го твърди?], че Едсхер Дейкстра е казал по този повод „Информатиката е толкова за компютри, колкото астрономията е за телескопи.“ Думи със сходен корен се ползват в болшинството европейско-континентални езици. Например Informatik на немски, informatique на френски, informatica на други романски.

В практиката по света има разлика в учебните програми по информатика и компютърни науки. В университети в САЩ, които имат специалност „informatics“, тя обхваща и човешката страна в ползването на компютри. Във Факултета по математика и информатика на Софийски университет, въвеждайки класификация на ACM, създават специалност „компютърни науки“, с по-специфичен фокус върху изчислителните възможности на компютърните системи.

История[редактиране | редактиране на кода]

Най-ранните основи на днешните компютърни науки предхождат изобретяването на съвременния цифров компютър. Машини за изчисляване на статични числени задачи като сметалото са съществували още от древността, помагайки в изчисления като например умножение и деление. Освен това, алгоритми за извършване на изчисления са съществували още от древността преди съществуването на сложно изчислително оборудване. Древното писание „Правилата на акорд“ е една книга за алгоритми написана 800г пр. Хр. за конструиране на геометрични обекти като олтари използващи колче и акорд. Книгата е ранен предшественик на съвременната наука за изчислителната геометрия. 

Блез Паскал проектира и изработва първия работещ механичен калкулатор наречен калкулаторът на Паскал през 1642г[2]. През 1673 г. Готфрид Лайбниц демонстрира цифров механичен калкулатор, наречен “стъпаловидният изчислител“[3]. Той може да бъде считан за първия компютърен учен и теоретик в полето на информатиката, поради факта, че документира двоичната бройна система. През 1820 Томас де Колмар стартира индустрията на механичните калкулатори когато пуска опростения аритмометър, която е първата изчислителна машина, достатъчно силна и достатъчно надеждна, за да бъде използвана ежедневно и в офис среда. Чарлз Бабидж започва проектирането на първия автоматичен механичен калкулатор през 1822, който впоследствие му дало идеята за първия програмируем механичен калкулатор, така наречената Аналитична машина[4]. Той започва да разработва тази машина през 1834г и „за по-малко от две години вече бил очертал много от характерните черти на съвременния компютър[5]“. Решителна стъпка било приемането на системата за перфокарта заимствана от Жакард Лум,[5] правейки го безкрайно програмируем. През 1843 по време на превода на френска статия за Аналитичната машина Ада Лъвлейс написала в една от многото нейни бележки, алгоритъм за изчисляване на числата на Бернули, който се счита за първата компютърна програма.[6] Около 1885, Херман Холерит изобретил табулатор, който използвал перфокарти за да обработва статистическа информация; В последствие компанията му става част от IBM. През 1937 г. 100 години след невъзможната мечта на Бабидж, Хауърд Айкин убедил IBM, които по това време произвеждали всякакво оборудване с перфокарти, да разработят гигантския му програмируем калкулатор, така нареченият ASCC/Harvard Mark I, базиран на Аналитичната машина, който от своя страна използвал подобни карти и централна изчислителна глава. Когато машината била завършена, някои я наричали „сбъднатата мечта на Бабидж“.[7] 

През 40-те години на 20-ти век. с разработването на нови и по-мощни изчислителни машини, терминът компютър започнал да се използва за назоваване на машините, а не на техните човешки предшественици[8]. Ставайки ясно, че компютрите могат да бъдат използвани за много повече от просто математически изчисления, областта на компютърните науки се разширила за да изучава изчисление като цяло. Компютърните науки започват да се установяват като отделна академична дисциплина през 50-те и началото на 60-те години. Първата в света програма за диплома по компютърни науки била таза на Кеймбридж и започнала в университетската лаборатория през 1953. Първата такава програма в щатите била стартирана в университета Пърдю през 1962[9] . Откакто практическите компютри стават достъпни, много приложения на изчисляването изчезват сами по себе си. 

Въпреки че много хора първоначално не смятали, че компютрите сами по себе си могат да бъдат научно изследователска област, в края на петдесетте години тя постепенно била приета сред по-голямата част на академичното население[10][11]. Именно известната марка IBM. IBM образува част от компютърната революция по това време. IBM пуска компютрите 704[12] и по-късно 709[13], устройства които били широко използвани през периода на проучването на подобна техника.

Въпреки това, работата с подобни устройства била сложна. Ако потребителя объркал дори една буква във входната команда, цялата програма се сривала и трябвало да целия процес по въвеждане да започна отначало[11]. Около края на 1950г, компютърните науки били в стадий на развитие и подобни проблеми били често срещано явление.[10]

В последствие компютърните технологии преживяват значителни подобрения в използваемостта и ефективността си. Съвременното общество наблюдава значителна промяна в потребителите на компютърните технологии, от ползване само от експерти и професионалисти до почти повсеместна потребителска база. Първоначално компютрите били доста скъпи, и имало нужда от човешка помощ за ефективното използване на подобен уред. С разпространението на компютърното потребление, по-малка човешка намеса била необходима за обща употреба.

Принос[редактиране | редактиране на кода]

Въпреки кратката си история като официална академична дисциплина, компютърната наука е направила редица фундаментални приноси към науката и обществото. В действителност, заедно с електрониката тя е една от основните науки на сегашната епоха от човешката история, наречена информационната ера и е водач на информационната революция, разглеждана като третия голям скок в човешкия технологичен напредък след индустриалната революция (1750 – 1850) и селскостопанската революция (8000 – 5000 пр. н. е.). 

Тези приноси включват: 

  • Старта на „цифровата революция“ която включва текущата Информационна епоха и Интернет[14].

  • Формалното определение за изчисление и изчислимост, и доказателството, че има нерешими изчисления и проблеми.[15]

  • Концепцията за език за програмиране, инструмент за точното изразяване на методологична информация на различни нива на абстракция[16]

  • При криптографията, разбиването на шифъра на Енигма машината е важен фактор, който допринася за победата на съюзниците през Втората световна война[17].

  • Научните изчисления разрешават практическа оценка на процеси и ситуации с голяма сложност, както и експериментиране изцяло от софтуер. Те дават възможност и за разширено изучаване на ума, и картиране на човешкия геном става възможно със Проекта за Човешкия Геном[14]. Други проекти като Folding@Home проучват сгъването на протеините.

  • Алгоритмичната търговия увеличава ефективността и ликвидността на финансовите пазари чрез използване на изкуствен интелект, машинно обучение, както и други статистически и числени методи от голям мащаб[18]. Алгоритмична търговия с висока честота можела също така да изостри нестабилността[19].

  • Компютърната графика и компютърно генерираните изображения са станали повсеместни в съвременното забавление, особено в телевизия, кино, реклама, анимация и видео игри. Дори филми, които изрично не включват CGI обикновено са „заснети“ на цифрови камери или редактирани в последствие с помощта на цифров видео редактор.

  • ·Симулацията на различни процеси, включително изчислителна динамика на флуиди, физически електрически и електронни системи и схеми, както и общества и социални ситуации ( а именно военни игри) заедно с техните местообитания. Съвременните компютри позволяват оптимизация на проекти като завършено въздухоплавателно средство. Известни в електрическия и електронният дизайн на схеми са SPICE, както и за софтуер за физическа реализация на нови дизайни. Последното включва и забележителен софтуер за интегрални схеми.

  • Изкуственият интелект става все по-важен, тъй като става все по-ефективен и сложен. Има много приложения на изкуствения интелект, някои от които могат да се видят в домакинството, като роботизирани прахосмукачки. Той присъства и във видео игри и на модерното бойно поле в дроните, противоракетни системи, както и за роботи за подпомагане на отряди.

Философия[редактиране | редактиране на кода]

Няколко учени твърдят за три различни отделни парадигми в компютърните науки. Питър Вагнер твърди, че тези парадигми са наука, технология и математика[20]. Питър Денинг твърди, че те са теория, абстракция(моделиране) и дизайн[21]. Амнон H. Eден ги описва като „рационална парадигма“ (която третира компютърните науки, като клон на математиката, която е широко разпространена в теоретичната част на компютърните науки и най-вече дедуктивното мислене), като „технократска парадигма“ (която може да бъде намерена в инженерните подходи, най-вече в софтуерното инженерство) и като „научна парадигма“(чиито подходи, свързани с компютри артефакти от емпирична гледна точка на природните науки, разпознаваме в някои клонове на изкуствения интелект)[22]

Наименование на областта[редактиране | редактиране на кода]

Въпреки че е предложено за първи път през 1956г[23]., понятието „компютърни науки“ се появява в статия през 1959 г. В съобщенията на ACM[24], в които Луис Феин пледира за създаването на училище по компютърни науки по аналогично на създаването на бизнес училището в Харвард през 1921г[25]. Той оправдава името като казва, че както мениджмънт науката, предметът е приложен и интердисциплинарно в природата, като едновременно притежава характеристики, типични за академична дисциплина[24]. Неговите усилия и тези на други, като например числения анализатор Джордж Форсайт, са наградени: университети създавали такива програми, като се започне от „Purdue“ през 1962 г.[26] Въпреки името си, значително количество компютърни науки не включват изучаването на самите компютри. Поради това няколко алтернативни имена са предложени.[27] Някои отдели на големи университети предпочитат термина „изчислителна наука“, за да акцентират именно тази разлика. Датският учен Питър Наур препоръчва терминът „datalogy““[28], за да се отрази фактът, че научната дисциплина се върти около данни и обработка на данни, а не непременно с участието на компютри.

Първата научна институция, в която се използва терминът, е отделът по „Datalogy“ в университета в Копенхаген основан през 1969 г. Питър Наур е първият професор в „Datalogy“. Терминът се използва главно в скандинавските страни. Един алтернативен термин, също предложен от Наур е „науката на данни“, той се използва за отделна област на анализа на данни, включително статистически данни и база данни.

Проектирането и внедряването на компютри и компютърни системи обикновено се счита за областна дисциплина, различна от компютърните науки.

Например, изучаването на компютърен хардуер обикновено се счита за част от компютърното инженерство, а изучаването на търговски компютърни системи и тяхното внедряване често се наричат “Информационни технологии“ или “Информационни системи“. Въпреки това не е имало много взаимно обогатяване на идеи между различните свързани с компютри дисциплини. Компютърните научни изследвания също често пресичат други дисциплини като философия, когнитивната наука, лингвистиката, математиката, физиката, биологията, статистиката и логиката.

Компютърните науки, са смятани от някои, че имат много по-тясна връзка с математиката, отколкото в много научни дисциплини, като някои наблюдатели казват, че работата с компютър е математическа наука[29]. Компютърните науки силно се повлияват от работата на математици като Курт Гьодел и Алан Тюринг.

Връзката между компютърните науки и софтуерното инженерство е спорен въпрос, който е допълнително размътен от спорове за това, какво терминът „софтуерно инженерство“ означава и как е дефиниран в компютърните науки[30]. Давид Парнас, като пример от връзката между други инженерни и научни дисциплини, заявява, че основната цел на компютърните науки е изучаване на свойствата на изчисленията като цяло, докато основната цел на софтуерното инженерство е проектиране на конкретни изчисления, за да се постигнат практически цели, вземане на две отделни но допълващи се дисциплини[31].

Области на компютърните науки[редактиране | редактиране на кода]

Като дисциплина, компютърните науки обхващат редица теми от теоретични изследвания на алгоритми и граници за изчисляване на практическите проблеми при прилагането на изчислителни системи в хардуер и софтуер[32][33]. CSAB, или „Съвет за Акредитация на Компютърните Науки“ (Computing Sciences Accreditation Board) – съставен от представители на „Асоциацията за Изчислителна Техника“ (ACM – Association for Computing Machinery) и IEEE „Компютърното Общество“(IEEE CS – IEEE Computer Society) [34]- намира четири области от решаващо значение за компютърните науки: Теория за изчисляване, алгоритми и структури от данни, методология и програмни езици, и компютърни елементи, и архитектура. В допълнение към тези четири области, CSAB също добавя като важни области на компютърните науки: софтуерно инженерство, изкуствения интелект, компютърните мрежи и комуникации, системи за бази данни, паралелно изчисление, разпределени изчисления, взаимодействието между човек и компютър, компютърна графика, операционни системи и числено и символично изчисляване.[33]

Теоретична информатика[редактиране | редактиране на кода]

Областта на теоретичната информатика обхваща както класическата теория на изчисление, така и широк спектър от други теми, които се фокусират върху по-абстрактни, логически и математически аспекти.

Теория на изчисление[редактиране | редактиране на кода]

Според Питър Денинг (Peter Denning), фундаменталният въпрос в основната на компютърна наука е: „Какво може да бъде (ефективно) автоматизирано?“ [29]Теорията на изчисление е фокусирана върху отговаряне на основните въпроси за това, какво може да се изчисли и какво количество от ресурси са необходими за извършване на тези, изчисления. В опит да се отговори на първия въпрос, теорията за изчисляемост изследва кои изчислителни проблеми са решими за различни теоретични модели на изчисление.

Вторият въпрос се решава чрез сложността на изчислителната теория, която изучава разхода на време и пространство, свързани с различни подходи при решаването на множество изчислителни проблеми. Известният P = NP? Проблем е един от проблемите от наградите на хилядолетието[35]. Той е отворен проблем в теорията на изчисление.

DFAexample.svg Wang tiles.png P = NP? GNITIRW-TERCES Blochsphere.svg
Tеория на автоматизация Теория на
изчисленията
Теория на изчислителната
сложност
Криптография Квантовата
теория

Информация и теорията на кодирането[редактиране | редактиране на кода]

Теорията на информацията е свързана с количествено определяне на информацията. Тя е разработена от Клауд Шанон, за да се намерят основните ограничения на операциите по обработка на сигнала, като например: компресирането на данни и надеждното съхраняване и предаване на данни.[36] Теорията за кодиране представлява изследването на свойствата на кода (системи за преобразуване на информация от една форма в друга) и тяхната приспособимост за конкретно приложение. Кодове се използват за компресиране на данни, криптография, откриване на грешки и тяхната корекция, а отскоро и за мрежово кодиране. Те се изучават и за достигане на целите при проектирането на ефективни и надеждни методи за предаване на данни.

Алгоритми и структури от данни[редактиране | редактиране на кода]

Алгоритмите и структурите от данни представлява изучаването на често използвани изчислителни методи и тяхната изчислителна ефективност.

Sorting quicksort anim.gif Singly linked list.png TSP Deutschland 3.png SimplexRangeSearching.png
Анализ
на алгоритми
Алгоритми База данни Комбинационна
оптимизация
Изчислителна

    геометрия

Теорията на Език за програмиране[редактиране | редактиране на кода]

Теорията на „Езикът за програмиране“ е клон от компютърната наука, който се занимава с проектирането, изпълнението, анализът, характеристиката и класификацията на езиците за програмиране и техните индивидуални характеристики. Тя попада в дисциплината на компютърните науки, както в зависимост от засягащата математика, така и в софтуерното инженерство и лингвистика. Тя е активна изследователска област и попада в различни специализирани научни списания.

Compiler.svg Python add5 syntax.svg
Тип теория Дизайн
на компилатора
Програмни
езици

Формална логика[редактиране | редактиране на кода]

Формалната логика представлява определен вид математически базирана техника за спецификацията, развитието и проверката на софтуерните и хардуерните системи. Използването на формална логика за изработка на дизайн на софтуер и хардуер е мотивирана от очакването, че както и в други инженерните специалности, извършване на подходящия математически анализ може да допринесе за надеждността и устойчивостта на дизайна. Тя формира важна теоретична обосновка за софтуерно инженерство, особено когато става дума за безопасността и сигурността. Формалните методи са полезно допълнение към софтуерното тестване, тъй като те помагат да се избегнат грешки и може, също така, да се създаде фреймуърк за тестване. За промишлена употреба, се изисква поддържане на инструменти. Въпреки това, високата цена за използване на формалните методи означава, че те обикновено се използват само в развитието на високо-интегрирани и критикуващи-живота системи, където безопасността или сигурността са от първостепенно значение. Формалната логика е найдобре описана чрез прилагането на достатъчно широка гама от основите на теоретичните компютърни науки, официалните езици, теорията на автоматите, и програмната семантика. Също така и от системите за типовете и алгебрични типове данни, които създават проблеми в областта на спецификацията и проверката на софтуера и хардуера.

Приложна информатика[редактиране | редактиране на кода]

Приложна информатика цели идентифицирането на някои компютърни науки понятия, които могат да се използват пряко в решаването на реални проблеми със света.

Изкуствен интелект[редактиране | редактиране на кода]

Изкуствен интелект (AI – Artificial intelligence) има за цел да се изисква или да синтезира целево ориентирани процеси, като решаване на проблеми, вземане на решения, адаптиране на околната среда, обучениете и комуникацията намерени както при хора, така и при животни. От произхода си в кибернетиката и в „Конференцията в Дартмоут““( 1956 г.), изследване върху изкуствения интелект е било задължително интердисциплинарно, изготвяйки експертни области като приложна математика, символична логика, семиотиката, електротехника, философия на ума, неврофизиология и социална интелигентност. AI е свързан с развитието на роботизацията. В основната сфера на приложение на практиката той е бил внедрен като компонент в области от разработката на софтуер, които изискват изчислително разбиране. Началната точка в края на 1940 била поставянето на въпросът на Алън Тюринг (Alan Turing) „Могат ли компютрите да мислят?“. Въпросът остава без отговор, въпреки че ефективния тест на Тюринг все още се използва, за да свързва компютърния изход от мащаба на човешката интелигентност. Но автоматизацията на оценъчните и предсказуеми задачи е все по-успешна като заместител на човешкото наблюдение и намесата в областите на компютърното приложение, включваща сложни реални данни.

Nicolas P. Rougier's rendering of the human brain.png Human eye, rendered from Eye.png Corner.png
Машинно учене Компютърно възприятие Обработка на изображение
KnnClassification.svg Julia iteration data.png Sky.png
Път на възприятие Извличане на данни Еволюционно изчисляване

Компютърна архитектура и инженеринг[редактиране | редактиране на кода]

Компютърната архитектура, или организацията на цифровия компютър, е идейният проект или фундаменталната оперативна структура на една компютърна система. Тя се фокусира до голяма степен от начина, по който централната единица за обработка извършва своевременно вътрешно достъп до адреси в паметта[37]. Полето често включва дисциплини на компютърната техника и електротехника, избор и съединяване на хардуерните компоненти за създаване на компютри. Те отговарят на целите на функционално-насочената, производително-насочената и на финансовите разходи.

Анализ на производителността на компютъра[редактиране | редактиране на кода]

Анализ на производителността на компютъра представлява изучаването на работата, преминаваща през компютрите с общите цели и за подобряване на пропускателната способност, контролирането на времето за реакция, ефективното използване на ресурсите, премахването на участъците с недостатъчен капацитет и прогнозиране на ефективността под очакваните върхови натоварвания.

Компютърна графика и визуализация[редактиране | редактиране на кода]

Компютърна графика представлява изучаването на дигитално визуално съдържание и е свързана със синтез и манипулиране на данни с изображения. Изучаването е свързано с много други области в компютърните науки, включително компютърна визия, обработка на изображения и изчислителна геометрия.

Тя е силно приложима в областта на специалните ефекти и видео игри.

Компютърна сигурност и криптография[редактиране | редактиране на кода]

Компютърна сигурност е клон на компютърните технологии, чиято цел включва защитата на информацията от неоторизиран достъп, прекъсване на доставките или модификация при запазване на достъпността и използваемостта на системата за своите предвидени потребители. Криптографията представлява практикуването и изучаването на скриване на данните (криптиране), следователно и дешифриране (декриптиране) на информацията. Модерната криптография е, до голяма степен, свързана с компютърните науки, тъй като много екриптиращи и декриптиращи алгоритми са базирани на тяхната изчислителна сложност.

Изчислителна наука[редактиране | редактиране на кода]

Изчислителната наука (или научни изчисления) е в областта на занимаване с конструиране на математически модели и количествени методи за анализ и използване на компютри, за да анализират и решават научни проблеми. В практическо приложение се прилага компютърна симулация и се прилагат други допълнителни форми на изчисляване на проблеми в различни научни дисциплини.

Компютърни мрежи[редактиране | редактиране на кода]

Този клон на компютърната наука има за цел да управлява мрежи между компютри в световен мащаб.

Съгласувани, паралелни и разпределени системи[редактиране | редактиране на кода]

Concurrency (съгласуване) е свойство на системи, в което няколко изчисления се изпълняват едновременно и потенциално взаимодействат помежду си. Броят на математическите модели е разработен за общо изчисление на данни, включително мрежи на Петри.

Разпределената система разширява идеята за едновременност върху множество компютри, свързани в мрежа. Компютри в рамките на същата система имат своя собствена частна памет. Информацията често се разменя помежду им за постигане на общата цел.

Базите от данни[редактиране | редактиране на кода]

Базата данни е предназначена за организиране, съхранение и извличане на големи количества данни в улеснен вариант. Цифровите бази данни се управляват с помощта на системи за управление на базата данни. За съхранение, създаване, поддържане, и търсене на данни, се използват модели на бази данни и езикови заявки.

Софтуерно инженерство[редактиране | редактиране на кода]

Софтуерното инженерство е подготовката на разработване, прилагане и промяна на софтуер, за да се гарантира високо качество. Намира се на достъпни цени и се  поддържа лесно. Това е систематичен подход за дизайн на софтуер, който предполага прилагане на инженерните практики за софтуера. Софтуерното инженерство се занимава не само с организирането и анализирането на програмите и тяхното създаването и производство, но и с вътрешната им поддръжка и тяхното подреждане. Професиите софтуерен инженер на компютърни приложения и софтуерен инженер на компютърни системи се очаква да бъдат сред най-бързо развиващите се между 2008 – 2018.

Велики прозрения на компютърната наука[редактиране | редактиране на кода]

Философът Бил Рапапорт отбелязва три „Велики прозрения на коммпютърната наука “ на:[38]

  1. Готфрид Лайбниц, Джордж Бул, Алън Тюринг, Клод Шанън, Самуел Морз: има само два обекта, с които компютърът трябва да се справи, за да възпроизведе „нещо“- цялата информация за всеки изчислим проблем може да бъде представена само с 0 и 1.
  2. Алън Тюринг: има само пет действия, които трябва да се извършат с компютър, за да се направи „нещо“. Всеки алгоритъм може да се изрази на компютърен език, състояща се от пет основни инструкции: • движение наляво; • движение надясно; • чете символа на сегашното място; • печата 0 на текущото местоположение; • печата 1 на текущото местоположение.
  3. Корадо Бом и Джузепе Якопини • има само три възможности за съчетаване на тези действия (в по-сложни такива), които са необходими, за да може един компютър да направи „нещо“. Необходими са само три правила, които да комбинирате: • последователност: първо направи това, а след това направи онова; • избор: IF (ако) случаят е такъв и такъв, THEN (тогава) направете това, ELSE направете друго; • повторение: WHILE (докато) това и това DO (направите) това.

Обсъждане на проблеми[редактиране | редактиране на кода]

Конференциите са важни събития за компютърните научни изследвания. По време на тези конференции, изследователи от публичния и частния сектор представят новите си проучвания. За разлика от повечето други академични области, при компютърните науки престижът на доклади от конференции е по-голям от тази на публикации в списания[39][40]. Обяснение за това е бързото развитие на тази сравнително нова област. Тя изисква бързо разглеждане и разпределение на резултатите.[41]

Образование[редактиране | редактиране на кода]

Тъй като компютърните науки са сравнително нова област, не е толкова широко преподава в училищата и университетите. Изчислено е, че само 10 на сто от средните училища в Съединените щати предлагат такова образование.[42] В доклад на Асоциацията за 2010 г. се разкри, че само 14 от 50 държави са приели значими образователни мерки за преподаване на компютърни науки в гимназиите[43]. Въпреки това, образованието в тази област нараства. Някои страни, като Израел, Нова Зеландия и Южна Корея вече са с включени компютърни науки в учебните програми на средното образование.[44][45]

            В повечето страни има големи различия между половете в областта на компютърните науки. Така например, в САЩ около 20% от тази наука, през 2012 г., бяха предоставени на жените[46]. През 2001 г. жените съставят 54,5% от завършилите висше образование по компютърни науки в Гвиана[47].

Свързани теми[редактиране | редактиране на кода]

Математически основи[редактиране | редактиране на кода]

Подобласти на информатиката[редактиране | редактиране на кода]

Основи на информатиката
Софтуер
Хардуер
Данни
Приложения

Пионери в информатиката[редактиране | редактиране на кода]

Източници[редактиране | редактиране на кода]

  1. „WordNet Search—3.1“. Wordnetweb.princeton.edu. Retrieved 2012-05-14.
  2. „Blaise Pascal“. School of Mathematics and Statistics University of St Andrews, Scotland.
  3. „A Brief History of Computing“.
  4. Science Museum—Introduction to Babbage".
  5. а б Anthony Hyman (1982). Charles Babbage, pioneer of the computer.
  6. „A Selection and Adaptation From Ada's Notes found in Ada, The Enchantress of Numbers,“ by Betty Alexandra Toole Ed.D. Strawberry Press, Mill Valley, CA".
  7. Brian Randell, p. 187, 1975
  8. The Association for Computing Machinery (ACM) was founded in 1947.
  9. „Computer science pioneer Samuel D. Conte dies at 85“. Purdue Computer Science. July 1, 2002. Retrieved December 12, 2014.
  10. а б Tedre, Matti (2014). The Science of Computing: Shaping a Discipline. Taylor and Francis / CRC Press.
  11. а б Levy, Steven (1984). Hackers: Heroes of the Computer Revolution. Doubleday.ISBN 0-385-19195-2.
  12. „IBM 704 Electronic Data Processing System—CHM Revolution“. Computerhistory.org. Retrieved 2013-07-07.
  13. „IBM 709: a powerful new data processing system“ (PDF). Computer History Museum. Retrieved December 12, 2014.
  14. а б http://www.cis.cornell.edu/Dean/Presentations/Slides/bgu.pdf[dead link]
  15. Constable, R. L. (March 2000). „Computer Science: Achievements and Challenges circa 2000“ (PDF).
  16. Abelson, H.; G.J. Sussman with J. Sussman (1996). Structure and Interpretation of Computer Programs (2nd ed.). MIT Press. ISBN 0-262-01153-0The computer revolution is a revolution in the way we think and in the way we express what we think. The essence of this change is the emergence of what might best be called procedural epistemology – the study of the structure of knowledge from an imperative point of view, as opposed to the more declarative point of view taken by classical mathematical subjects.
  17. David KahnThe Codebreakers, 1967, ISBN 0-684-83130-9.
  18. „Black box traders are on the march“The Telegraph. August 26, 2006. Archived fromthe original on 8 October 2014.
  19. „The Impact of High Frequency Trading on an Electronic Market“. Papers.ssrn.com.doi:10.2139/ssrn.1686004. Retrieved 2012-05-14.
  20. Wegner, P. (October 13 – 15, 1976). Research paradigms in computer science—Proceedings of the 2nd international Conference on Software Engineering. San Francisco, California, United States: IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA.
  21. Denning, P. J.; Comer, D. E.; Gries, D.; Mulder, M. C.; Tucker, A.; Turner, A. J.; Young, P. R. (Jan 1989). „Computing as a discipline“. Communications of the ACM 32: 9 – 23. doi:10.1145/63238.63239
  22. Eden, A. H. (2007). „Three Paradigms of Computer Science“ (PDF). Minds and Machines 17 (2): 135 – 167. doi:10.1007/s11023-007-9060-8.
  23. Tedre, Matti (2014). The Science of Computing: Shaping a Discipline. Taylor and Francis / CRC Press.
  24. а б Louis Fine (1959). „The Role of the University in Computers, Data Processing, and Related Fields“. Communications of the ACM 2 (9): 7 – 14. doi:10.1145/368424.368427
  25. „Stanford University Oral History“. Stanford University. Retrieved May 30, 2013.
  26. Donald Knuth (1972). „George Forsythe and the Development of Computer Science“.Comms. ACMArchived August 12, 2014 at the Wayback Machine
  27. Matti Tedre (2006). „The Development of Computer Science: A Sociocultural Perspective“ (PDF). p. 260. Retrieved December 12, 2014.
  28. Peter Naur (1966). „The science of datalogy“. Communications of the ACM 9 (7): 485.doi:10.1145/365719.366510.
  29. а б Denning, Peter J. (2000). „Computer Science: The Discipline“ (PDF).Encyclopedia of Computer Science.
  30. Tedre, M. (2011). „Computing as a Science: A Survey of Competing Viewpoints“. Minds and Machines 21 (3): 361 – 387. doi:10.1007/s11023-011-9240-4.
  31. Parnas, D. L. (1998). „Software engineering programmes are not computer science programmes“. Annals of Software Engineering 6: 19 – 37. doi:10.1023/A:1018949113292, 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, […]"
  32. Committee on the Fundamentals of Computer Science: Challenges and Opportunities, National Research Council (2004). Computer Science: Reflections on the Field, Reflections from the Field. National Academies Press. ISBN 978-0-309-09301-9.
  33. а б Computing Sciences Accreditation Board (May 28, 1997). „Computer Science as a Profession“.
  34. „CSAB Leading Computer Education“. CSAB. 2011-08-03. Retrieved 2011-11-19.
  35. Clay Mathematics Institute P = NP Archived October 14, 2013 at the Wayback Machine
  36. P. Collins, Graham (October 14, 2002). „Claude E. Shannon: Founder of Information Theory“. Scientific American. Retrieved December 12, 2014.
  37. A. Thisted, Ronald (April 7, 1997). „Computer Architecture“ (PDF). The University of Chicago.
  38. „What Is Computation?“buffalo.edu.
  39. Meyer, Bertrand (April 2009). „Viewpoint: Research evaluation for computer science“.Communications of the ACM 25 (4): 31 – 34. doi:10.1145/1498765.1498780.
  40. Patterson, David (August 1999). „Evaluating Computer Scientists and Engineers For Promotion and Tenure“. Computing Research Association.
  41. Fortnow, Lance (August 2009). „Viewpoint: Time for Computer Science to Grow Up“.Communications of the ACM 52 (8): 33 – 35. doi:10.1145/1536616.1536631.
  42. „Computer Science: Not Just an Elective Anymore“Education Week. February 25, 2014.
  43. „Running On Empty“ (PDF). October 2010.
  44. „A is for algorithm“The Economist. April 26, 2014.
  45. „Computing at School International comparisons“ (PDF). Retrieved 20 July 2015.
  46. „IT gender gap: Where are the female programmers?“. Retrieved 20 July 2015.
  47. „IT gender gap: Where are the female programmers?“.