核心观点
计算科学是“学什么”和“做什么”，它是一个庞大的学科领域，旨在研究计算的本质、方法和应用，而计算思维是“怎么想”，它是一种解决问题和分析问题的思维方式，是学习和实践计算科学的核心思想和方法论。
你可以这样理解：计算科学是一座宏伟的知识大厦，而计算思维是设计和建造这座大厦的蓝图、工具和施工哲学。
第一部分：计算科学
计算科学是一门交叉学科，它融合了计算机科学、数学和特定应用领域的知识，利用计算机作为强大的工具来解决科学、工程、商业和社会等领域中的复杂问题。
它的核心是“建模与模拟”。
主要组成部分
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理论基础：
- 数学： 特别是离散数学（逻辑、集合论、图论）、数值分析（用计算机近似求解数学问题）、统计学和线性代数,这是构建算法和模型的基石。
- 计算机科学： 算法与数据结构（如何高效地组织数据和解决问题）、编程语言（实现思想的工具）、计算机体系结构（硬件如何支持计算）。
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核心方法：
- 建模： 将现实世界中的复杂问题抽象成一个可以用计算机处理的数学或逻辑模型,将天气变化抽象成一组微分方程。
- 模拟： 在计算机上运行这个模型，观察其行为，从而预测现实世界中可能发生的情况,通过解微分方程来模拟明天的天气。
- 数据分析与可视化： 从海量的模拟或实验数据中提取有价值的信息,并通过图形化等方式直观地展示出来。
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应用领域：
- 计算物理： 模拟星系演化、材料性质。
- 计算化学： 设计新药、预测分子反应。
- 生物信息学： 分析基因序列,理解生命。
- 金融工程： 进行风险建模和算法交易。
- 计算机图形学： 制作电影特效、设计工业产品。
- 人工智能与机器学习： 训练模型进行预测和决策。
目标
- 发现： 发现传统实验方法难以观测到的自然规律。
- 预测： 对未来趋势（如气候变化、股市走向）进行预测。
- 设计与优化： 在设计阶段（如飞机机翼、芯片电路）进行虚拟测试和优化,降低成本和风险。
- 理解： 通过模拟和数据,更深刻地理解复杂系统的运行机制。
第二部分：计算思维
计算思维是由周以真教授在2006年提出的概念，她将其定义为：“运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。”
它不是指编程，而是一种普适的、底层的思维方式,就像数学思维或物理思维一样。
核心要素（计算思维的“支柱”）
计算思维主要体现在以下几个方面：
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分解：
- 是什么： 将一个复杂、庞大、令人望而生畏的问题，拆解成一系列更小、更简单、更易于管理的子问题。
- 例子： 要“开发一个电商网站”，可以分解为：用户登录模块、商品浏览模块、购物车模块、支付模块、订单管理模块等,每个模块还可以继续分解。
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抽象：
- 是什么： 忽略掉与问题解决无关的细节，专注于核心和本质的信息,这是管理复杂性的关键。
- 例子： 在绘制一张“城市地图”时，你不会画出每一栋楼的砖块和窗户，你只会抽象出关键信息：道路、建筑名称、公园、地铁站等，在编程中，我们使用“函数”或“类”来封装复杂的逻辑，对外只暴露简单的接口,这就是抽象。
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模式识别：
- 是什么： 在数据、问题或行为中寻找相似性、规律或趋势。
- 例子：
- 编程： 发现代码中有一段重复的逻辑，可以将其提取成一个函数,避免重复编写。
- 生活： 发现每周一早上交通拥堵，于是你决定提前出门，这就是识别了“周一早高峰”这个模式。
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算法设计：
- 是什么： 为解决一个子问题或整个问题，设计出清晰、明确、步骤化的解决方案（即“算法”），这个方案必须是无歧义的,并能保证在有限步骤内得到结果。
- 例子：
- 菜谱： 一份详细的菜谱就是一个算法，告诉你第一步放油，第二步放葱姜，第三步……直到做出菜。
- 导航： GPS规划路线的过程也是一个算法，它考虑距离、路况等因素,为你计算出最优路径。
计算思维的特点
- 概念性，而非程序性： 它关心的是“应该怎么做”，而不是“用哪种语言写代码”。
- 人的思维，而非计算机的思维： 是人运用计算机科学的思想来思考,而不是让计算机来替我们思考。
- 基础性，而非技能性： 它是一种像阅读、写作、算术一样的基础素养,适用于任何专业和领域。
第三部分：计算科学与计算思维的关系
现在我们可以清晰地看到二者的紧密联系了。
| 维度 | 计算科学 | 计算思维 |
|---|---|---|
| 本质 | 一个学科领域，一门科学。 | 一种思维方式，一种方法论。 |
| 范畴 | 广阔的，包括理论、方法、工具和应用。 | 抽象的，是思考和解决问题的原则。 |
| 关系 | 计算思维是计算科学的灵魂和核心方法。 | 计算科学是计算思维的主要来源和应用场景。 |
一个生动的比喻：盖房子
- 计算科学：就是整个建筑学领域，它包括结构力学（数学）、材料科学（物理）、建筑制图（计算机图形学）、施工技术（编程）、项目管理等所有与建造相关的知识体系。
- 计算思维：就是建筑师和工程师的思维方式。
- 分解：把盖一栋大楼分解成打地基、建主体、装修、安装水电等步骤。
- 抽象：在设计图纸时，用线条和符号代表墙体、门窗,而不是画出每个螺丝钉。
- 模式识别：发现很多住宅楼的楼梯设计都相似,于是采用标准化的预制楼梯模块。
- 算法设计：制定一份详细的施工流程图，告诉工人们每天、每个班组该做什么,确保工程顺利进行。
没有计算思维，计算科学的知识就是零散的、无法有效应用的。 你可能知道各种建筑材料和力学公式，但不知道如何将它们有机地组织起来，设计出安全、美观、实用的建筑。
没有计算科学，计算思维就是空洞的、没有内容的。 你可能很擅长分解和抽象，但如果缺乏具体的“材料”（数学、算法、编程知识），你的设计永远停留在图纸上,无法变为现实。
计算科学为我们提供了理解和改造世界的工具箱（理论、算法、模型）。
计算思维教会我们如何聪明地使用这个工具箱，去分析问题、拆解问题、抓住本质,并设计出高效的解决方案。
在今天这个数字化时代，计算思维已经不再仅仅是计算机专业学生的专利，而是每个人都应该具备的核心素养，它帮助我们更有条理地思考，更高效地解决问题，无论是在学习、工作还是生活中，而学习计算科学,则是深入理解和掌握这种强大思维方式的最佳途径。
