信息与计算科学专业导论论文1

信息与计算科学专业导论论文

摘要:概述信息与计算科学基本信息与专业方向及特色，介绍信息与计算科学的

主要课程，并详细叙述其中的特色课程。然后从学科特色特点，培养目标，培养要求，基础课程，核心课程，特色课程，专业学习及其前景展望这几个方面来详细描绘信息与计算科学这门专业的详细信息。由于信息与计算科学是个比较特殊的新型专业，我们所需掌握的知识与能力也是多方面，其主要要求在数学与计算机这两个方向上。该专业以培养学生具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学基础理论、方法与技能，受到科学研究的训练，能解决信息技术和科学与工程计算中的实际问题的高级专门人才为目的，既是一门理论性很强的学科，又是一门实践性很强的学科。通过数学理论良好思维和计算机实践良好操作，有利于我们更好地如今飞速发展的信息时代，也有利于增强我们的学习能力和竞争实力。

关键字：信息与计算科学数学计算机

引言：选专业，填志愿的时候，以为信息与计算科学是信息学院的，但开学那天才晓得这是理学院的，从此对信息与计算科学这专业充满疑惑，还好通过专业导论这课，让我对这专业有了进一步的了解。

信息与计算科学是当今科学前沿领域，是除理论研究与实验以外的第三种科学研究手段，是我国科技发展规划中的重要学科，该专业以计算科学，信息科学，控制科学和运筹科学为培养方向，以科学与工程计算，计算机图形学与图形学与图像处理，多媒体技术与计算的可视化，大规模信息存储与处理，计算机辅助设计等为研究对象。

高等学校计算科学本科专业培养适应计算科学学科发展，国家社会发展与进步事业实际需要，德、智、体、美全面发展，具有良好的科学素养和文化修养，系统地、较好地掌握理工科公共基础知识，较好地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技术等基础（理论）知识；理论联系实际，受到良好的计算科学基本实验技术与技能等实践能力的基本训练，受到科学研究与实际应用初步训练的计算科学专门人才。它要求学生系统地掌握信息与计算科学的基本理论，基本知识和基本技能与方法，受到良好的基础理论，应用方法和开发技能的初步训练；具有较强的程序设计和程序分析能力；能解决工程，经济管理中的一般数学模型和计算机应用等实际问题。在毕业后适宜到科研部门和高、中等学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业、重要部门、以及相近学科的有关单位从事计算科学开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读计算科学及其相关学科的硕士学位。

一、学科基本信息

概诉

信息与计算科学专业Information and Computing Science (原名：计算数学)

信息与计算科学专业是以信息领域为背景。数学与信息，管理相结合的交叉学科专业。该专业培养的学生具有良好的数学基础，能熟练地使用计算机,初步具备在信息与计算科学领域的某个方向上从事科学研究，解决实际问题，设计开发有关软件的能力.

专业方向及特色：信息与计算科学专业为理科专业，包括信息科学与计算科学两个方面。方向一是以信息科学方面为主，计算数学方面为辅；方向二是以数学方面为主，信息科学方面为辅。

主要课程

数学分析、高等代数、几何、概率统计、数学模型、离散数学、模糊数学、实变函数、复变函数、微分方程、物理学、信息处理、信息编码与信息安全、现代密码学教程、计算智能、计算机科学基础、数值计算方法、数据挖掘、最优化理论、运筹学、计算机组成原理、计算机网络、计算机图形学、c/c++语言、java语言、汇编语言、算法与数据结构、数据库应用技术、软件系统、操作系统等。

主要实践性教学环节：包括生产实习，科研训练，毕业论文(毕业设计)等，一般安排10--20周。

授予学位：理学学士

二、学科详细信息

1、基础课程介绍

（1）数学分析：数学分析是综合性大学数学系和统计科学系的一门主干基础课和必修课，本课程的目的是为后继课程提供必要的知识，同时通

过本课程的教学，锻炼和提高学生的思维能力，培养学生掌握分析问

题和解决问题的思想方法。本课程不仅对许多后继课程的学习有直接

影响，而且对学生基本功的训练与良好素质的培养起着十分重要的作

用。

（2）高等代数：高等代数在初等代数的基础上研究对象进一步的扩充，引进了许多新的概念以及与通常很不相同的量，比如最基本的有集合、

向量和向量空间。这些量具有和数相类似的运算的特点，不过研究的

方法和运算的方法都更加繁复。该课程是信息与计算科学专业的专业

基础课, 对学生数学思想的形成有着重要的意义, 是进一步学习常微

分方程等后继课程的基础。最近十几年，随着计算机技术日新月异地

发展和计算机在社会中迅速普及，高等代数变得越来越重要，它的内

容在实际中的应用越来越广泛。

2、核心课程介绍

分方程数值解法、数值逼近与计算几何（与计算机图形学不同，后者是用计算机实现图形识别的技术，而本课程是用计算机逼近表达一些计算机难以用二进制描述的函数(如lnX)的专门技术）、数值代数（主要研究如何用计算机以最快的算法计算高阶矩阵）。这三门课程中没学过任何一门都不能算是合格的毕业生。事实上，这三门课程是联系数学与计算机、把数学应用到计算机、用计算机解决数学问题的最基础课程，没有这三门课程，谈何信息与计算。可以说，有了这三门技术，计算机才能表达、计算各种函数，才能不断提高软硬件的性能，才能用计算机计算很多对人来说根本无法解答的方程。

3、特色课程

（1）数学建模

数学建模是中国计量学院特色之一，在浙江省也算一流水平。数学建模即对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，作出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，建立相应的数学模型，对问题进行处理分析并得出相应的结果。

数学模型大体包括初等模型、简单的优化模型、数学规划模型、微分方程模型、代数方程与差分方程模型、稳定性模型、离散模型、概率模型、统计回归模型、博弈模型、马氏链模型、动态优化模型等。

数学建模的一般步骤：

建立数学模型与其说是一门技术，不如说是一门艺术。成功建立一个好的模型，就如同完成一件杰出的艺术品，是一种复杂的创造性劳动。正因为如此，这里介绍的步骤只能是一种大致上的规范。

1.模型准备：在建模前应对实际背景有尽可能深入的了解，明确所要解决问题的目的和要求，收集必要的数据。归纳为一句话：深入了解背景，明确目的要求，收集有关数据。

2.模型假设：在充分消化信息的基础上，将实际问题理想化、简单化、线性化，紧紧抓住问题的本质及主要因素，作出既合情合理，又便于数学处理的假设。归纳为一句话：充分消化信息，抓住主要因素，作出恰当假设。

3.模型建立：

①用数学语言描述问题。

②根据变量类型及问题目标选择适当数学工具。

③注意模型的完整性与正确性。

④模型要充分简化，以便于求解；同时要保证模型与实际问题有足够的贴近度。正确翻译问题，合理简化模型，选择适当方法。

4.模型求解：就复杂一些的实际问题而言，能得到解析解更好，但更多情形是求数值解。对计算方法与应用软件掌握的程度，以及编程能力的高低，将决定求解结果的优化程度及精度。掌握计算方法，应用数学软件，提高编程能力。

5.模型检验与分析：

模型建立后，可根据需要进行以下检验分析。

①结果检验：将求解结果“翻译”回实际问题中，检验模型的合理性与适用性。

②敏感性分析：分析目标函数对各变量变化的敏感性。

③稳定性分析：分析模型对参数变化的“容忍”程度。

④误差分析：对近似计算结果的误差作出估计。

概括地说，数学建模是一个迭代的过程，其一般步骤可用流程图表示：

（2）系统论

概述：系统论是研究系统的一般模式，结构和规律的学问，它研究各种系统的共同特征，用数学方法定量地描述其功能，寻求并确立适用于一切系统的原理、原则和数学模型，是具有逻辑和数学性质的一门科学。系统论、信息论、控制论俗称老三论。

核心思想：系统论的核心思想是系统的整体观念。贝塔朗菲强调，任何系统都是一个有机的整体，它不是各个部分的机械组合或简单相加，系统的整体功能是各要素在孤立状态下所没有的性质。他用亚里斯多德的“整体大于部分之和”的名言来说明系统的整体性，反对那种认为要素性能好，整体性能一定好，以局部说明整体的机械论的观点。同时认为，系统中各要素不是孤立地存在着，每个要素在系统中都处于一定的位置上，起着特定的作用。要素之间相互关联，构成了一个不可分割的整体。要素是整体中的要素，如果将要素从系统整体中割离出来，它将失去要素的作用。正象人手在人体中它是劳动的器官，一旦将手从人体中砍下来，那时它将不再是劳动的器官了一样。

基本方法：统论的基本思想方法，就是把所研究和处理的对象，当作一个系统，分析系统的结构和功能，研究系统、要素、环境三者的相互关系和变动的规律性，并优化系统观点看问题，世界上任何事物都可以看成是一个系统，系统是普遍存在的。大至渺茫的宇宙，小至微观的原子，一粒种子、一群蜜蜂、一台机器、一个工厂、一个学会团体、……都是系统，整个世界就是系统的集合。

系统是多种多样的，可以根据不同的原则和情况来划分系统的类型。按人类干预的情况可划分自然系统、人工系统；按学科领域就可分成自然系统、社会系统和思维系统；按范围划分则有宏观系统、微观系统；按与环境的关系划分就有开放系统、封闭系统、孤立系统；按状态划分就有平衡系统、非平衡系统、近平衡系统、远平衡系统等等。此外还有大系统、小系统的相对区别。

4、培养目标

本专业的课程体系和知识结构体现了在扎实的数学基础之上，合理架构信息科学与计算科学的专业基础理论。通过信息论、科学计算、运筹学等方面的基础知识教育和建立数学模型、数学实践课、专业实习各环节的训练，着重培养学生解决科学计算、软件开发和设计、信息处理与编码等实际问题的能力，培养能胜任信息处理、科学与工程计算部门工作的高级专门人才。

5、培养要求

本专业学生主要学习信息科学和计算科学的基本理论、基本知识和基本方法，打好数学基础，受到较扎实的计算机训练，初步具备在信息科学与计算科学领域从事科学研究、解决实际问题及设计开发有关软件的能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

1．具有扎实的数学基础，掌握信息科学和/或计算科学的基本理论和基本知识2．能熟练使用计算机(包括常用语言、工具及一些专用软件)，具有基本的算法分析、设计能力和较强的编程能力

3．了解某个应用领域，能运用所学的理论、方法和技能解决某些科研或生产中的实际课题；

4．对信息科学与计算科学理论、技术及应用的新发展有所了解

5．掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的科学研究和软件开发能力。

三、信息与计算科学专业学习及其前景展望

1、数学对计算机的影响

数学为计算科学提供了学科最重要的学科思想和方法论基础。计算机系统的这一客观属性和特点决定了计算机的设计、制造以及各种软件系统开发的每一步都是严格的、精确无误的。又由于计算模型的非连续性特点，使得以严密、精确著称的离散数学被首选为描述计算科学的主要工具。而数学中的数理逻辑和代数更是计算科学的主要基础。

离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科：

集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。

图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。

抽象代数，代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶地发现代数竟然有如此之多的应用[3]。

数学是初学者入门的工具。从上面所谈到的，可以看出数学是计算科学的基础，所以我们大一大二要学好数学基础课程。因为学习数学基础课程是实现思维方式数学化的有效方法。对于计算机专业人员来说，若没有坚实的数学基础，就不可能从事较高起点的而且是其它学科专业不能胜任的工作，特别是需要自己找解决问题的途径、理论、方法和技术的问题。由此可见，思维方式的数学化是多么重要。这也体现了数学的工具性。

数学为以后进一步发展奠定基础。计算科学发展在各个方向和各个层次一旦研究进入深层次研究内容具有比较复杂的特点，人们首先是发展相应得计算模型和数学工具，然后依靠它们将研究工作推向深入。此外,被认为学科未来的演化计算技术等更是以强大数学工具为依托发展起来。

2、如何学好这专业

学习时，首先，肯定是努力学好专业课。在校期间，学习毫无疑问是第一位的。不管什么都不能将其取代。我承认有个别范例，可以不努力学习，就可以学好每一门专业课；但是我们大多数人都是平凡的人。所以努力学习是第一位的。其次，学好专业课的基础上，可以适当发挥一下自己其他方面的才能。参加学校社团、学生会、班委、党支部等等。这些可以锻炼能力，但是这仅仅是锻炼。真正的能力还是要在实际工作中才能培养出来的。第三，有一项或几项爱好。如乒乓球、篮球、游戏什么的。

一、二年级在主要学好几门基础数学课程的同时，熟练掌握计算机编程和数学软件的使用。三、四年级在进一步加强数学基础的同时主要学习信息科学、网络技术、大规模科学计算、优化理论和方法等课程。在学习安排上留有充分的余地，供学生涉猎有兴趣的学科前沿，开拓知识面，注意培养学生的创新意识和全面素质。

3、专业前景展望

计算机的传统应用主要有科学计算(或数值计算)、数据处理(或信息处理)、人工智能、辅助技术、实时控制和网络应用等几个方面。现在的计算机已经广泛

地应用于工业、农业、国防、文化教育、科学技术、卫生保健、服务行业、社会公共事业等领域中。甚至，它已经逐步走进广大家庭之中，例如利用嵌入式系统的方式，随着高智能家电，渗入到每个家庭成员的生活中，逐渐地改变着他们的生活，使他们生活得更加舒适，更加安心，更加幸福。

展望未来，计算机将在保持现今广泛应用的同时，在更多的领域中大显身手，帮助人类解决更多难题。未来的计算机也将在世界最高端的科学技术领域中发挥重要作用。

未来的计算机将完全人工智能化，更加接近真正的人类，代替人类去思考一些科学问题，模拟成一个人类去医治病人，去生产学习，去执行任务，去预测一切可能发生的事件甚至可以作为一个佣人的角色去照顾人类等等。总而言之，未来的人们将会享受到更多计算机为他们所做的服务，计算机也将不负众望，逐渐占领生产和生活每个领域的最前线这一位置，因此，我们更应该努力学习计算机知识，努力地把人类从繁重的工作中解放出来。

四、考研就业、

（一）考研方向

计算机类：计算机系统结构、微型计算机系统、并行分布/处理与智能计算机系统、计算机软件、人工智能与智能控制、计算机图形学及计算机辅助设计、计算机信息处理与应用、计算机设计自动化与计算机科学理论。

自动化控制类：控制理论与控制工程，模式识别，测控，精密仪器，导航制导。

数学类：基础数学，计算数学，应用数学，运筹学，金融数学，系统工程。

经济类：国际贸易，国际金融，投资，产业经济学。

管理类：运筹学，企业管理。

（二）就业方向

1.高等院校、科研单位：信息与计算科学专业的毕业生可以在大专院校和科研单位从事教学和科研工作，他们可以继续从事信息科学与计算数学的教学和研究工作，也可以凭借其出色的数学建模能力和计算能力解决实际应用问题。

2.IT企业：信息与计算科学专业的毕业生进入IT企业是一个重要的就业方向，它们可以在这些企业非常高效的从事计算机软件开发、信息安全与网络安全等工作。信息产业对人才的需求首先是基本的“技能”，包括计算机编程的基本能力，要求具有良好的数据库和计算机网络的知识和使用技能，熟悉基本的软件开发平台。由于信息产业进入“应用”为主流的时代，高水平的从业人员不仅要掌握基本的“技能”，关键还要具备将实际问题提炼为计算问题以及求解该问题的能力，这正是信息与计算科学专业学生的优势所在，也是近几年来国内大型IT企业“抢购”知名高校计算数学专业毕业生的原因所在。

五、小结

通过专业导论的学习，我们知道了信息与计算科学实际上属于数学学科，离计算机学科差着十万八千里！信息与计算科学是以信息领域为背景，将数学与信息、管理相结合的交叉学科，不仅培养扎实的数学功底，还掌握信息科学和计算科学的理论和方法等。当然，现在数学的今后的发展会同计算机有关系。熟练的运用计算机，在今后从事科研工作，设计开发软件，这些都是信息与计算科学专业毕业生必备的能力。

六、本学年以来的学习体会

信息与计算科学专业并不是只学习数学，还是和信息学院的学习差不多吧，该学的还是要学的。而且，数学是学计算机的底子，数学不好，逻辑思维不好，学起计算机来还是很辛苦的。学数学是必须的！知道了我们专业的一些课程后，也学习了数学分析，发现数学分析虽然很难，但是还是跟高中所学的有所关联，不过还是要认真对待了，抱着一种求知的心态看待数学，自然而然的会找到一些学习的技巧，会做题了，做题也做得特爽快。

但是面对高等代数，我还是有点吃不消呀。教我们的老师很有趣，也很自信，脑子灵活到大部分学生都跟不上。上他的课是一种享受，也是一种折磨。虽然在专业导学中也了解了高等代数的特点，抽象、严密、逻辑性强，自己在开始学习之初也做好心理准备，学习上也做好了准备，但是自己的思维还是转不过来，而且计算量大，学习没几节课，就跟不上了。课本上的，很难看明白，现在一直处于混乱的状态。

总不能让自己的学业就此一直往下退吧，总要想些方法来应对。教科书我看不懂，我就去图书馆找高等代数的书，专门找那些易懂的书籍来看。这样不仅可以把高等代数学好，还可以拓宽知识，多一些解题技巧。多与同学交流，了解他人的想法，说不定会对自己很适用呢！当然复习是必不可少的，每天都自觉地空出时间来学习，脑子在转动着，习惯有数学的生活。

除了学习数学，我们还要学习其它课程，必学的英语与计算机基础课程，近代史等。对于学习计算机基础课程，开始还是觉得没必要，因为从小学开始就一直学这些简单的操作，重复又重复，太枯燥了，而且自己是学信息与计算科学专业的，怎么还和其他专业一样要学着学初等的东西？是自己太高估自己了，以往都不太重视计算机课，知道的只是皮毛，一些难一点的操作，一些专业术语，一些理论根本都不懂！越是重要的基础课程就要学得越透越扎实，正如我们的数学分析一样，不仅要知其然，还要知其所以然，所以我们的课程会比其他学高等数学的慢。

大一的生活已过了大半，学习环境和生活环境也都比较适应，也该抛弃那种

大学就该玩的想法，还是得以学习为主，大学的自由我想更多的是学习上的自由，迈出高中，首先我们该学习的就是提高自己的自学能力与控制力，这是一个当代大学生所必备的素质。

七、未来的规划

对于未来的规划，应该要打牢基础，再选择自己比较向往的方向，顺着方向重点学习。

基础打好了，多看多做，一遍不会不要紧，多看几遍，耐心很重要。不要钻牛角尖，先要掌握全局再各个击破，要有跳出去的思想。注重兴趣的培养，不要把通过考试作为学习的唯一目的，这一点非常重要，其实学习是一场对未知的探索，是一次奇妙的旅程，只要认识了这一点，就会产生兴趣，有了兴趣一切都不是问题。

首先，把握老师的脉络。每个老师都有不同的性格气质、不同的语言组织方法、不同的时间安排习惯、更有不同的气场。只要你通过一节课，凭借第一印象，好好体会，就能掌握，就能跟上、预见、甚至纠正他的错误。最高境界：俯视他。

其次，举一反三，不纠结于小处。先全盘接受，在思考、比较、验证。最高境界：老师讲课的同时，于三息间领会、拓展、再疑问，乃至纠错。极致境界：凭一句话能预测出下面若干句话。

再者，虽不用预习和练题，但也不能一题不做，一个类型看两题，在高中的学习方式与大学的很不同。高中时期，对待数学都是题海战术，老师一直在发试卷，我们就一直在做，所以就很少有空余时间给自己归纳总结，往往都是学过就忘了，或是不会将所学的运用到综合题型上。从中学的数学到大学的数学是质的飞跃，因而必然导致大学数学课程的教学内容和教学方式与中学有很大的差别。大学数学更能体现数学学科的特征：高度的抽象性、推理的严谨性和应用的广泛性。和中学相比，大学的数学课程有以下特点：

1.抽象的数学概念多、定理多、公式多（比如“极限和连续”一章就有15个定义，16个定理；关于一元函数求导数、微分和积分的公式有近百个。）但它又不等同于定义、定理、公式的简单汇集，而是包含有“问题”、“语言”、“方法”等多种成分构成的课程体系。

2.严密的逻辑性。其理论、方法都建立在严格的论证、推理或演绎的基础上，前后知识点的关联十分紧密。

3.每单位教学时间内包含的信息容量与中学相比大大增加了。

4.大学教师的授课具有相对的灵活性，就是说，教师不一定完全按照教

材编排的内容和次序讲授，较为注重介绍一个数学概念产生的背景、归纳基本方法、增加实例等等。这些内容往往不会尽收于教材之中，教材毕竟不是数学辅导书。这一特点就是所谓“高于教材，不脱离教材”的原则。因此，有必要探讨适应大学数学课程教学特点的学习方法。

在大学里，应该学会归纳总结，将所学的知识综合运用起来，合理安排复习时间，广泛采用综合复习方法，即通过找出知识的左右关系和纵横之间的内在联系，重视实际应用的复习方法。.端正态度，充分认识到数学练习的重要性，.要有自信心与意志力，要养成先思考，后解答，再检查的良好习惯，认真思考，抓住关键，再作解答，细观察、活运用、寻规律、成技巧，在理解的基础上加深记忆。

参考文献：

[1]信息与计算机科学专业概述．广东远程教育网[引用日期2013-11-12] ．

[2]信息与计算科学专业介绍成都计算机学校[引用日期2014-03-9]

[3]《专业导学》论文https://www.360docs.net/doc/281581716.html,/view/bc226560f5335a8102d22016.html

[4]信息与计算科学百度百科

https://www.360docs.net/doc/281581716.html,/link?url=9nzRvLDMSC9wNOLSS7h9CXvT00lfXNxsW_2l7px1A-uzPImJmEve3WkDC_ kBJi32#refIndex_2_18097

[5]信息与计算科学．新浪院校库[引用日期2012-07-11] ．

[6] 《数学模型》（第四版）姜启源谢金星叶俊编2011版

[7]《计算科学及计算机发展》李惠斌著，科学出版社2002版

[8]数学建模一般步骤https://www.360docs.net/doc/281581716.html,/link?url=_A3GrwgJgHffOGZ4oNa-Qc113EK24kB4ZfUQqdIVQkwj4Cmqjcfv0H73_fKG