計算機科學與技術學科的方法論主要包含3個方面:學科的3個形態(又稱為學科中問題求解的3個過程)、重復出現的12個基本概念、典型的學科方法.前者描述了認識和實踐的過程,后兩者分別描述了貫穿于認識和實踐過程中問題求解的基本方面(要點)和方法.

學科的3個形態為抽象、理論、設計.它們描述了計算機科學與技術學科的研究與實踐的3種形態,對應于本學科中問題求解的3個典型過程,是學科方法論最根本的內容.

1.理論

它與數學所用的方法類似,主要要素為定義和公理、定理、證明、結果的解釋.用這3個典型過程來建立和理解計算機科學與技術學科所依據的數學原理.其研究內容的基本特征是構造性數學特征.

2.抽象(模型化)

源于實驗科學,主要要素為數據采集方法和假設的形式說明,模型的構造與預測,實驗分析,結果分析.在為可能的算法、數據結構和系統結構等構造模型時使用此過程.然后對所建立的模型的假設、不同的設計策略以及所依據的理論進行實驗,用于和實驗相關的研究,包括分析和探索計算的局限性、有效性,新計算模型的特性,以及對未加以證明的理論的預測和驗證.抽象的結果是概念、符號、模型.

3.設計

源于工程學,用來開發求解給定問題的系統和設備.主要要素為需求說明、規格說明、設計和實現方法、測試和分析.用來開發求解給定問題的系統.

蘊含學科基本思想的重要概念可以看成是計算機科學與技術學科方法論的第二個方面.我們在計算機科學與技術領域的認識和實踐過程中經常會用到它們,對這些概念深人了解,并在實際工作中使用這些概念,是畢業生成為成熟的計算機科學家和工程師的重要標志之一,這些概念包括:

(1)綁定(binding) :通過把一個抽象的概念和附加特性相聯系,使該抽象概念具體化的過程.也就是具體問題的合理抽象描述和抽象描述對具體問題的恰當表示.

(2)大問題的復雜性:隨著問題規模的增長,復雜性呈非線性增加的效應.這是區分和選擇各種方法的重要因素.依此來度量不同的數據規模、問題空間和程序規模.

(3)概念和形式模型:對一個想法或問題進行形式化、特征化、可視化和思維的各種方法.這是實現計算機問題求解的最典型、最有效的途徑.

(4)一致性和完備性:包括正確性、健壯性和可靠性這類相關概念.從某種意義上說,這是一個計算機系統所追求的.

(5)效率:關于諸如空間、時間、人力、財力等資源消耗的度量,要求人們在設計和實現系統時,對相應的因素給予強烈的關注.

(6)演化:變更的實施和它的意義.變更時對整個系統的各個層次所造成的影響,以及面對變更的事實,抽象技術和系統的適應性及充分性.

(7)抽象層次:計算中抽象的本質和使用.在處理復雜事務、構造系統、隱藏細節和獲取重復模式方面使用抽象,通過具有不同層次的細節和指標的抽象,能夠表達一個實體和系統.

(8)按空間排序:在計算機科學與技術學科中局部性和近鄰性的概念.除物理上的定位外(如在網絡和存儲中) ,還包括組織方式的定位(如處理機進程、類型定義和有關操作的定位)和概念上的定位(如軟件的轄域、耦合、內聚).

(9)按時間排序:事件排序的時間概念.包括在形式概念中把時間作為參數,把時間作為分布于空間的進程同步的手段,作為算法執行的基本要素.

(10)重用:在新的情況或環境下,特定的技術概念和系統成分可被再次使用的能力.

(11)安全性:軟件和硬件系統對合適的請求給予響應,并抗拒不合適的、非預期的請求,以保護自己的能力、系統承受災難事件的能力.

(12)折衷與結論:計算中折衷的現實和這種折衷的結論.選擇一種設計來代替 另一種設計所產生的技術、經濟、文化及其他方面的影響,折衷是存在于所有知識領域各層次上的基本事實.例如,算法研究中時間和空間的折衷,對于矛盾的設計目標的折衷,硬件設計的折衷,在各種制約下優化計算能力所蘊含的折衷.

典型的學科方法可以看成是計算機科學與技術學科方法的第三部分內容,包括數學方法和系統科學方法.

①數學方法:是以數學為進行科學研究的方法,該方法用數學語言表達事物的狀態、關系和過程,經推導形成解釋和判斷,包括問題的描述與變換.如公理化方法,構造性方法(以遞歸、歸納和迭代為代表),內涵與外延方法,模型化與具體化方法等.其基本特征是高度抽象,高精確,具有普遍意義.這是科學技術研究簡潔精確的形式化語言,數量分析和計算方法,邏輯推理工具.

②系統科學方法:是將研究的對象看成一個整體,以使思維對應于適當的抽象級別上,并力爭系統的整體優化.一般遵循如下原則:整體性,動態,最優化,模型化.具體方法有系統分析法(如結構化方法、原型法、00方法等),黑箱方法,功能模擬方法,整體優化方法,信息分析方法,自底向上,自頂向下,分治法,模型化,逐步求精等.

總結

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