浅谈数值计算方法的过去和未来
数的发展历程与研究成果

数的发展历程与研究成果数是人类文明发展的重要基础,它随着人类社会的进步和科学技术的发展逐渐演化,并在不同学科领域中取得了丰硕的研究成果。
本文将从数的发展历程和不同领域的研究成果两个方面进行探讨。
一、数的发展历程人类使用数字的历史可追溯至远古时期,随着社会的进步,数的概念也逐渐形成,并发展出各种不同的计数系统。
最早的计数系统据信来源于旧石器时代的人类社群。
他们使用手指和手掌来进行计数,这也是最古老和最基本的计数方法之一。
随着时间的推移,人类开始意识到使用物体作为计数工具的限制,因此开始发展其他计数系统。
埃及人使用了一种称为"基数"计数系统。
这是一种以十为基数的计数系统,即"十进制"计数系统。
在这种计数系统中,每个数字代表一定数量的单位,数字的组合可以表示更大的数值。
古代印度人发展出了一种称为"十进制位值系统"的计数法,这种系统将数值分为个位、十位、百位等,并用不同的符号代表不同位数的数值。
这种计数法被后来的阿拉伯文化引入,成为我们所熟知的十进制计数法。
随着时间的推移,数的概念和计数系统逐渐发展和丰富,包括二进制、八进制、十六进制等不同的计数法被应用于不同的领域和需求中。
二、数的研究成果1. 数学领域数学是研究数、结构、变化和空间等概念和关系的学科。
在数学领域,人们对数的性质、规律和应用进行了深入研究。
在数论领域,数的性质和特殊性质的研究是重要的研究方向之一。
质数理论、同余理论、数论函数等都是数论领域的研究成果。
在代数学领域,数特别是整数和代数结构的研究十分重要。
群论、环论、域论等代数学分支为研究数学结构提供了理论基础。
在应用数学领域,数学理论在物理、工程、计算机科学等领域中的应用产生了众多的研究成果。
例如,微积分理论的发展为科学计算提供了重要工具。
2. 物理学领域在物理学领域,数的研究成果对于研究物质的本质、运动和相互作用具有重要的意义。
浅谈数值计算方法的过去和未来

要求到1996年高性能计算能力提高14 倍,达到每秒万亿次浮点运算速度 (1012 Teraops/S)。计算机网络通迅 能力提高1百倍,达到每秒109位 (Gigabits/S)。
该计划中列举的“挑战”项目有:磁 记录技术、药物设计、催化、燃烧、 海洋模拟、臭氧洞、空气污染、高速 民用运输机、数字解剖、蛋白质结构 设计、金星成像等。
我们常说:
计算物理的物质基础是计算机; 计算物理的关键技术是“计算方法”
和“程序设计”; 计算物理发展的原始动力是美国核
武器研制的刺激。
三位计算机设计大师的贡献
H. Aiken (1900-1973),
哈佛大学的博士研究生毕业。 因做博士论文涉及到空间电 荷传导问题的计算,1937年 提出方案,1939年得到IBM 资助,1944年建成投入使用。 这是继电式计算机-Mark I
1981年,戈尔在美国科学与电视艺术 研究的一次演讲中,首先提出“信息 高速公路”这个很前瞻性的概念,可 能受其父亲以前曾向国会提出“洲际 高速公路”提案的影响。
2.科学计算
1983年一个由美国著名数学家拉克斯 (P. Lax)为首的不同学科的专家委员 会向美国政府提出的报告之中,强调 “科学计算是关系到国家安全、经济 发展和科技进步的关键性环节,是事 关国家命脉的大事。”
“计算数学”就是研究在计算机上 解决数学问题的理论和数值方法。
今天的数值计算方法,无论从形式到内容, 还是从工具到效果,已远非半世纪前Von Neumann、Lax等先驱们所处的环境和条 件了,计算机技术和应用软件的发展,让 计算数学展开了双翼。许多迅速发展的其 他学科和社会进步给计算数学的发展开拓 出 更为广阔的新天地。
1998年9月,美国DOE在全国 范围内倡议实施“科学模拟计 划”(SSP),提出要加速“燃烧系统” 与全球气候系统“这两大应用领域的 科学模拟研究。并希望在以下五个方 面的工作能得到全国的大力支持:
计算机和算力发展历程

计算机和算力发展历程自古以来,人类就一直在寻求高效计算方法以解决各种问题。
从古代的算盘、筹算,到现代的计算机,计算工具的不断发展见证了我们文明的发展历程。
本文将简要回顾计算机和算力发展的历程,探讨计算技术如何推动人类社会进步。
一、古代计算工具1.算盘:算盘起源于中国古代,距今已有两千多年的历史。
它是一种机械式的计算工具,通过珠子的移动来进行计算。
算盘在世界各地得到了广泛应用,尤其在商业和数学领域。
2.筹算:筹算是中国古代另一种计算方法,它采用竹筹作为计算工具。
筹算在古代中国数学家如张丘建、秦九韶等人的研究中得到了广泛应用,为后来的计算机发展奠定了基础。
二、近代计算工具1.机械计算器:19世纪,机械计算器诞生,如著名的英国数学家巴贝奇设计的差分机。
机械计算器的出现极大地提高了计算效率,但仍然存在局限性,如速度慢、易出错等问题。
2.电子计算机:20世纪初,电子计算机问世。
1946年,美国宾夕法尼亚大学的约翰·马奇利和普雷斯珀·艾克特成功研制出世界上第一台通用电子计算机ENIAC。
电子计算机的发明标志着现代计算技术的诞生。
三、现代计算机发展1.计算机体系结构的发展:从最初的冯·诺依曼体系结构,到哈佛结构、堆栈式结构等,计算机体系结构不断演进,为提高计算性能提供了基础。
2.计算机硬件的发展:从电子管到晶体管,再到集成电路,计算机硬件的不断小型化、高速化、低功耗化,使计算机性能得到了大幅提升。
3.计算机软件的发展:操作系统、编程语言、应用软件等不断完善,使计算机变得更加易用、高效。
4.互联网与云计算:互联网的普及使全球范围内的信息共享成为可能。
云计算的出现,更让算力得到了大规模、弹性、高效的利用。
四、未来计算革命1.量子计算机:量子计算机作为一种全新的计算方式,有望解决传统计算机难以解决的问题。
谷歌、IBM等科技公司纷纷投入量子计算研究,力争在量子计算领域取得突破。
2.神经网络与人工智能:借助神经网络技术,计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
数论研究动态与趋势

数论研究动态与趋势数论是数学的一个重要分支,研究整数的性质和关系。
自古以来,数论一直是数学研究的热点之一。
随着科学技术的发展和人们对数学深入理解的提升,数论研究也在不断发展。
本文将探讨数论研究的一些动态和趋势。
一、数论的历史回顾数论的历史可以追溯到古希腊时期。
毕达哥拉斯学派是最早研究数论的学派之一,他们发现了许多整数的性质和规律。
在欧几里得的《几何原本》中,数论开始得到系统的发展。
随后,数论的研究逐渐深入,并与其他数学分支相互交叉。
二、数论的应用领域数论不仅仅是一门纯粹的数学学科,它还有广泛的应用领域。
其中一个重要的应用领域是密码学。
在现代信息社会中,保护数据的安全至关重要。
数论中的素数、模运算等概念被广泛应用于密码学算法的设计和分析中。
另外,数论还在编码理论、通信系统等领域有重要应用。
三、数论的研究动态1. 素数分布问题素数是数论研究的核心内容之一。
素数分布问题一直是数学界的难题之一。
数学家们一直在探索素数的分布规律,如素数定理、孪生素数猜想等。
近年来,数学家们通过大规模计算和数值模拟,取得了一些重要的进展,但仍然有许多问题有待解决。
2. 算术基本定理算术基本定理是数论中的经典定理之一,它指出每个大于1的整数都可以唯一地表示为素数的乘积。
数学家们一直在研究算术基本定理的推广和相关问题。
例如,费马大定理是算术基本定理的一个重要推广,它指出对于大于2的整数n,不存在满足a^n + b^n = c^n的正整数解。
费马大定理经过数学家们的努力,于1994年被安德鲁·怀尔斯证明。
四、数论的研究趋势1. 算法和计算机辅助证明随着计算机技术的发展,数论研究中的算法和计算机辅助证明越来越受重视。
数学家们通过计算机的帮助,进行大规模计算和数值模拟,加速了数论研究的进程。
同时,计算机辅助证明也为数论研究提供了新的思路和方法。
2. 数论与其他学科的交叉研究数论与其他学科的交叉研究是数论研究的一个重要趋势。
浅谈计算数学过去和未来

计算数学与其他学科的交叉融合
物理科学计算
计算数学将与物理科学进行更紧密的结合,为物理现象的模拟和预测提供更精确 的模型和算法。
工程计算
计算数学将应用于各种工程领域,如机械、航空航天、土木工程等,为工程设计 和优化提供支持。
04 计算数学面临的挑战和机 遇
算法复杂度与可扩展性
算法复杂度
随着数据规模的不断扩大,算法复杂度成为制约计算数学发 展的一个重要因素。为了提高计算效率,需要不断优化算法 ,降低复杂度。
算法设计与分析是计算数学的重要分支, 主要研究如何设计高效、稳定的算法, 并对算法性能进行分析。
算法设计与分析涵盖了各种算法设计技术, 如贪心算法、动态规划、分治算法等,以及 算法性能分析方法,如时间复杂度分析、空 间复杂度分析等。
算法设计与分析在计算机科学、数 据科学等领域有广泛应用,如排序 算法、图算法等。
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计算数学的发展历程
20世纪50年代,随着计算机的 普及,计算数学得到了快速发
展。
20世纪60年代,随着数值分析 和线性代数的应用,计算数学 在科学计算领域发挥了重要作
用。
20世纪70年代,随着计算机图 形学和数值分析的结合,计算 数学在计算机图形学领域得到 了广泛应用。
21世纪以来,随着大数据和人 工智能的兴起,计算数学在数 据分析和机器学习等领域的应 用越来用计算机技术对现实世界中的现象进行模拟和仿真,以揭示其内在规律和特性。
计算机模拟与仿真涉及多个学科领域,如物理、化学、生物等,旨在通过建立数学模型和计算机程序来 模拟真实世界的各种现象。
计算机模拟与仿真在科学研究、工程设计、军事等领域有广泛应用,如流体动力学模拟、气象预报等。
浅谈大数据的过去、现在和未来

浅谈大数据的过去、现在和未来相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到,大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和HTAP、流批一体的大趋势,之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。
关于该话题,笔者早已如鲠在喉,但因拖延症又犯迟迟没有动笔,最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
本文旨在简单回顾大数据的历史,然后概括当前的主要发展趋势以及笔者的思考,最后不免主观地展望未来。
一、过去:先进与落后并存大数据起源于21 世纪初Web 2.0 带来的互联网爆发性增长,当时Google、雅虎等头部公司的数据量级已经远超单机可处理,并且其中大部分数据是网页文本这样的非结构化、半结构化数据,用传统的数据库基本无法处理,因此开始探索新型的数据存储和计算技术。
在2003-2006 年里,Google 发布了内部研发成果的论文,即被称为Google 三驾马车的GFS、MapReduce 和Bigtable 论文。
在此期间,雅虎基于GFS/MapReduce 论文建立了开源的Hadoop 项目,奠定了后续十多年大数据发展的基础,也在同时大数据一词被广泛被用于描述这类数据量过大或过于复杂而无法通过传统单机技术处理的系统。
然而,虽然以MapReduce 作为代表的通用数据存储计算框架在搜索引擎场景获得巨大成功,但是在于之存在竞争关系的数据库社区看来,MapReduce 是一次巨大的倒退(”A major step backwards”)。
主要原因大致如下:•编程模型的巨大倒退,缺乏schema 和高级数据访问语言•实现非常原始,基本是暴力遍历而不是使用索引•理念落后,是25 年前的技术实现•缺少当时DBMS 标配的大部分特性,比如事务、数据更新•与当时DBMS 用户依赖的工具不兼容在笔者看来,这篇论文直言不讳地指出了大数据系统的不足,时至今日仍非常有指导意义。
数值计算方法的意义内容

数值计算方法的意义内容数值计算方法是现代科学和工程领域中的一种重要方法,它利用数学和计算机科学的理论和技术,对各类数值问题进行求解和分析。
数值计算方法包括数值逼近、数值积分、数值代数方程求解、数值微分、数值微分方程求解等。
这些方法的研究和应用具有重要的意义,以下将从如下几个方面加以说明。
首先,数值计算方法的发展为科学和工程领域提供了一种高效和精确的分析工具。
科学和工程问题往往包含大量的数据和复杂的数学模型,通过数值计算方法可以准确地对这些问题进行求解。
例如,在物理学研究中,计算机模拟与数值计算方法的结合使得科学家们能够模拟复杂的物理过程,并预测其行为。
在工程领域,数值计算方法可以帮助工程师们对结构和流体力学等问题进行分析和优化设计,提高工程的安全性和可靠性。
其次,数值计算方法的研究和应用也对科学和工程领域的发展起到了促进作用。
随着计算机技术的发展,数值计算方法的应用范围和精度得到了极大的提高。
同时,数值计算方法本身也得到了快速的发展和改进,从经典的数值方法到高阶和自适应方法的出现,大大提高了计算的效率和准确度。
这些方法的研究和应用不仅带来了科学和工程计算领域的更多新的领域和问题,也为科学和工程领域提供了更多的解决问题的思路和方法,推动了科学和工程领域的进步。
第三,数值计算方法的研究和应用对于解决现实生活中的实际问题具有重要的意义。
计算机已经成为了我们日常生活和工作的重要工具,数值计算方法的研究和应用使得我们能够更好地利用计算机来解决实际问题。
例如,在天气预报中,数值计算方法可以通过收集大量的观测数据和数学模型,对天气系统进行模拟和预测,帮助人们做出更加准确的天气预报和相关决策。
在金融领域,数值计算方法可以对金融市场进行建模和分析,辅助投资者进行投资决策。
数值计算方法的研究和应用不仅提高了我们对现实世界的认识和理解,也为我们提供了更多的工具和方法来应对现实生活中的各种问题和挑战。
最后,数值计算方法的研究对于推动计算机科学的发展也具有重要意义。
数学的发展与变革趋势

数学物理学的兴起
数学公理化运动
代数几何的创立
数学分析的严密化
现代数学研究
数学研究的未来趋势:人工智能、大数据分析、复杂系统等领域对数学研究的挑战和机遇
数学研究的应用价值:数学在解决实际问题中的应用,如金融、物理、工程等领域
数学与其他学科的交叉:数学与计算机科学、物理学、工程学等学科的相互影响和促进
数学教育改革与人才培养
数学在解决实际问题中的应用
物理学:数学在量子力学、相对论等理论物理学领域不可或缺
生物信息学:数学在基因组学、蛋白质组学等领域的数据分析中扮演重要角色
金融工程:数学在金融衍生品定价、风险管理等领域发挥关键作用
人工智能:数学为机器学习、深度学习等领域提供理论基础
数学与其他学科的交叉研究
数学与其他学科的交叉融合不足
数学在人工智能等新兴领域的应用挑战
数学发展的机遇
人工智能与数学:深度学习、机器学习等领域的发展为数学提供了新的应用场景和挑战。
金融科技与数学:大数据、量化交易等领域的发展为数学在金融领域的应用提供了更多机会。
生物信息学与数学:基因组学、蛋白质组学等领域的发展为数学在生命科学领域的应用提供了更多机会。
数学与生物学的交叉融合:在生物信息学、系统生物学等领域,数学方法的应用越来越广泛,推动了生物学的发展。
数学与经济学的交叉融合:在计量经济学、金融数学等领域,数学方法的应用越来越广泛,推动了经济学的发展。
数学在计算机科学中的应用
算法设计:数学提供理论基础,优化计算过程
数据处理:数学统计方法用于数据挖掘和分析
汇报人:XX
数学的发展与变革趋势
数学的历史发展
数学的变革趋势
数学的挑战与机遇
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J. W. Manchly (1907-1980),
宾夕法尼亚物理博士,因从 事天气预报需要想设计计算 机,1942年提出计算机方案, 1945年底竣工,这就是世界 上第一台电子计算机- ENIAC机
J. Von Neumann (1903-1956)
普林斯顿高级研究所,1945年 在普林斯顿研制成MANIAC机, 有力地支持美国氢弹研制,称 为计算机之父。(与中国的 109丙机、J-501机相当)。
1990年美国国家研究委员会发表《振 兴美国数学:90年代的计划》的报告 ,建议对由计算引发的数学给予特殊 的鼓励和资助。
报告指出由于大存储的高速计算机的 使用已导致了科学和技术方面的两大 突出进展:
一是大量用于设计工作的实验被数学 模型的研究逐步取代,如航天飞机设 计、反应堆设计、人工心瓣膜设计等; 二是能获取和存储大量的数据,并能 提取隐秘的信息,如计算机层析X射 线摄影,核磁共振等。
这是因为美国克林顿总统在1995年8 月11日宣布:“美国决定谋求真正的 “零当量”全面禁止试验核武器条 约”。
这并不意味着核竞赛的结束,恰恰相 反是核武器计划新时代的开始,要求 通过逼真的建模和模拟计算来取代传 统的反复试验的工程处理方法。
这主要依赖于先进的数值计算和模拟 能力,为此应用程序必须达到高分辩、 三维、全物理和全系统的水平。
1991年以美国总统倡议的形式提出了 “高性能计算与通信(HPCC) 计划”。这是为了保持和提高美国在 计算和网络的所有先进领域中的领导 地位而制定的。
该计划为期五年(1992-1996),由 美国8个重要部门负责实施。投资的 重点(43%)是发展先进的软件技术 与并行算法,关键技术是可扩展的大 规模并行计算。
1981年,戈尔在美国科学与电视艺术 研究的一次演讲中,首先提出“信息 高速公路”这个很前瞻性的概念,可 能受其父亲以前曾向国会提出“洲际 高速公路”提案的影响。
2.科学计算
1983年一个由美国著名数学家拉克斯 (P. Lax)为首的不同学科的专家委员 会向美国政府提出的报告之中,强调 “科学计算是关系到国家安全、经济 发展和科技进步的关键性环节,是事 关国家命脉的大事。”
science: As machines become
more powerful, the efficiency of
algorithms grows more
important, not less.
这里主要谈二个方面:从计算物理的 发展过程来看计算数学的过去;计算 数学的未来50年.[1--3].
1993年初美国总统发布“发展信息 高速公路”(NII)的总统令。 1994年4月美国总统发布“建立国家 (地球)空间数据基础实施” (NSDI)的总统令。
3.战略计算
“战略计算”一词首次 出现在1995年美国为了 确保核库存的性能、安 全性、可靠性和更新需 要而实施的“加速战略 计算创新(ASCI)计 划”。
1984年美国政府大幅度地增加对科学 计算经费的支持, 新建成五个国家级 超级计算中心(分别在普林斯顿大学、 圣地亚哥、伊里诺大学、康奈尔大学、 匹兹堡),配备当时最高性能的计算 机,建立NSF-net新网络。
80年代中期我国将“大规模科学与工 程计算”列入国家资助重大项目。
1987年起美国NSF把“科学与工程计 算”、“生物工程”“全局性科学” 作为三大优先资助的领域。
1996年2月20日,能源部公开招标, 将购买两台每秒运算速度达3万亿次 的计算机。并竞争下一代系统,2000 年达10万亿次。本计划实现的最后日 期为2003或2004年,达到100万亿次 (我国2000年8月宣布达3000亿次)。
1997财政年度美国总统提出1.216亿美 元作为实施五个策略的经费预算。 ASCI的学术战略合作计划(ASAP) 在1997年8月通过招标和签订合同方 式,建立了五家合作中心:
1970-2000
quasi-Newton iterations; adaptivity; stiff ODE solvers; software libraries; Matlab; multigrid; sparse and iterative linear algebra; spectral methods; interior point methods
二.计算数学未来50年的 展望
我们将更多的通过声音, 而不是键盘向计算机传 递信息,而计算机将更 多地以图象而不是数字 反映结果。
数值计算将更具有适应 性、迭代性、灵活性。 计算能力大得惊人。
数值计算中更具智能性。
求解线性方程组的浮点 运算量会下降。
美国从1942年8月13日开始曼哈顿计 划,到1945年制造出三颗原子弹:代 号为:“三一”,用于试验(7月16 日),“瘦子”投于广岛(8月6日), “胖子”投于长崎(8月9日)。历时三 年,涉及到理论物理、爆轰物理、中 子物理、金属物理、弹体弹道等大量 的数值计算。
1949年8月苏联第一次原子弹爆炸后, 杜鲁门总统在1950年1月31日下令继 续研究各种类型的原子弹武器,成立 以氢弹之父特勒(E. Teller)为首的氢弹 研制小组。直到1952年10月31日爆炸 了代号为“麦克”的核试验。
为此需要的技术有:计算科学、海量 储存、卫星图像、宽带网络、互操作、 元数据等。
1998年7月30-31日,美 国的DOE/FNS共同联合组织召开了 关于“先进科学计算”的全国会议。 会议强调科学模拟的重要性,希望 应用科学模拟来攻克复杂的科学与 工程难题。
号召全国科学技术工程界更广泛地使 用高性能超级计算机,动员更多的人 来从事软件、算法、通信基础设施、 可视化系统的研究和开发。
在研制原子弹和氢弹过程中,许多物 理规律必须通过计算机上的计算摸清 楚。计算物理、理论物理与实验物理 相辅相成相互促进共同发展,形成现 代物理学的三大分支。
由于核武器研制需要,1950年全球只 有15台,到了1962年9月仅美国就有 16187台计算机。
60年代中期,由于硅平面工艺的出现, 集成电路成为独立的工艺,并且可借 助计算机本身的力量而精益求精。硅 的集成度平均三年增加4倍,而计算 机本身每三年更新一次。
浅谈计算数学的过 去和未来
赵金熙
南京大学计算机科学与技术系
2022/3/24
1.引言
Numerical analysis
is the study of
algorithms for the
problems of
continuous2022/3/24
1
mathematics
----Lloyd N. Trefethen
一. 计算数学发展的历史 回顾
2
1. 从计算物理谈起
计算数学的发展与科学工程 计算是紧密相联的,计算数 学的发展历史也就是与其他 学科结合,利用计算机不断 形成新的理论及数值方法并 不断形成新的学科的历史, 例如:“计算物理”。
1959年5月美国总统 发布命令,可以揭开曼哈 顿计划的内幕,部分内容 可以解密。故以“计算物 理方法”丛书的名义陆续 编辑出版
1940-1970
floating point arithmetic; Fortran ; finite differences; finite elements; FFT; simplex algorithm; Monte Carlo; orthogonal linear algebra; spline function
ห้องสมุดไป่ตู้
为了确保ASCI目标的实现,采取一 项相互关联的策略措施: ① 建立协调一致的管理,在三个防 务计划实验室的基础上组成“战略计 算和模拟办公室”,统一指挥,由负 责国家防务的副部长领导。
② 致力于开发高级应用软件。 ③ 致力于发展高性能计算。 ④ 建立解决问题的环境。 ⑤ 促进战略联合和协作。
1995年8月22日(即美国总统宣布决 定后的11天),能源部(DOE) 就采购世界上最快的一台计算机(运 算速度超过万亿次)交付圣地亚实验 室(96年12月安装)。
“计算数学”就是研究在计算机上 解决数学问题的理论和数值方法。
今天的数值计算方法,无论从形式到内容, 还是从工具到效果,已远非半世纪前Von Neumann、Lax等先驱们所处的环境和条 件了,计算机技术和应用软件的发展,让 计算数学展开了双翼。许多迅速发展的其 他学科和社会进步给计算数学的发展开拓 出 更为广阔的新天地。
要求到1996年高性能计算能力提高14 倍,达到每秒万亿次浮点运算速度 (1012 Teraops/S)。计算机网络通迅 能力提高1百倍,达到每秒109位 (Gigabits/S)。
该计划中列举的“挑战”项目有:磁 记录技术、药物设计、催化、燃烧、 海洋模拟、臭氧洞、空气污染、高速 民用运输机、数字解剖、蛋白质结构 设计、金星成像等。
Maxims About Numerical Mathematics and Computers ----L.N. Trefethen
There are three great branches
of science: theory, experiment,
and computation.
The
fundamental law of computer
60年代中期开始推出小型计算机,70 年代末推出个人计算机,80年代中期 又推出高性能的超级微机。而计算物 理发展所涉及的大规模科学计算和模 拟所需要的大型计算机却得到发展。
1981年以哈佛大学普雷斯(W. H. Press) 为首的11位著名科学家联名上书,向 美国国家科学基金会(NSF)呈送“发 展计算物理的建议书”,大声疾呼计 算物理发展正处于一个危机阶段,是 NSF采取实质性行动的时候了。
1999年初美国总统信息技术顾问委员 会提出一项题为《21世纪的信息技术: 对美国未来的大胆投资》的报告(即 IT2计划)。