抽象思维在计算机中的应用与体现
抽象是一种重要的方法
抽象是一种重要的方法抽象是一种重要的方法，它在人类社会发展中起着重要的作用。
通过抽象，我们能够将世界简化并完善，从而更好地理解和应用知识。
抽象不仅存在于科学和艺术领域，也贯穿于我们生活的方方面面。
抽象的定义与特点抽象是指将具体事物中的共性特征提取出来，形成一种概念或模型的过程。
例如，人们从大自然中抽象出动物、植物、自然规律等概念；从人类社会中抽象出家庭、国家、经济等模型。
抽象可以将事物的本质和特点抽离出来，形成更加简洁和易于理解的描述。
抽象具有以下几个特点：简化复杂性现实世界中的事物常常复杂多样，抽象能够将这些事物的共性特点提取出来，忽略一些无关因素，从而简化复杂性。
例如，我们可以将动物的共同特征提取出来，从而形成一个动物的概念。
这样一来，我们就能够更加便捷地理解和应用动物学的知识。
表达一般性抽象所提取的概念或模型具有一般性，能够代表多个具体事物或情况。
例如，我们可以通过抽象出的“家庭”这个概念来代表不同的家庭和家庭成员。
这样一来，我们就能够在不同的情况下，使用相同的概念和模型进行思考和交流。
提高思维能力通过抽象，我们能够将事物本质和特点抽离出来，形成更加抽象化的概念和模型。
这种思维方式可以培养我们的抽象思维能力，帮助我们更好地理解和解决问题。
抽象思维能力是人类科学、艺术等创造性活动的基础，也是我们解决复杂问题的重要工具。
抽象在科学领域的应用抽象在科学领域中起着重要的作用。
科学家常常通过抽象将实验和观察到的现象整理并归纳，形成科学理论和模型。
这些理论和模型能够帮助科学家更加深入地研究事物的本质和规律。
抽象的经典案例是牛顿的万有引力定律。
牛顿通过观察苹果落地的现象，抽象出了物体间相互吸引的力，从而建立了引力定律。
这个抽象模型可以适用于地球上任何物体之间的相互作用，包括天体运动、地球上物体的运动等。
在物理学中，抽象还体现在粒子物理学中的基本粒子概念上。
科学家将宏观物体抽象成由基本粒子组成的微观世界，从而建立了粒子物理学的理论体系。
数学与计算机的结合应用
数学与计算机的结合应用在当今数字化时代，数学与计算机的结合应用发挥着越来越重要的作用。
数学作为一门抽象思维和逻辑推理的学科，与计算机科学的应用结合，不仅丰富了数学的研究内容和方法，也推动了计算机科学的发展和应用。
本文将从数学与计算机的密切关系、数学在计算机领域的应用以及计算机在数学领域的应用等方面进行探讨。
一、数学与计算机的密切关系数学与计算机科学是紧密相关的学科，两者相辅相成，互为依托。
数学为计算机科学提供了严密的理论基础，而计算机则使数学的研究更加高效和便捷。
数学和计算机科学在方法和思想上有许多共同点：都强调逻辑推理、精确性和抽象思维。
同时，计算机科学注重实际问题的求解和应用，而数学则更加关注问题的本质和证明。
二、数学在计算机领域的应用1. 数据加密与解密数据加密是计算机安全的重要组成部分，而数学在数据加密算法中扮演着重要角色。
例如，RSA加密算法就是基于数论的一个典型例子。
该算法利用了大数分解的困难性，将数据加密成为只有私钥才能解密的形式，保障了数据的安全性。
2. 图像处理与计算机视觉图像处理是计算机视觉中的重要分支，而数学提供了图像处理算法中的数学模型和方法。
例如，数字图像处理中的卷积算法、图像变换等操作都依赖于数学的线性代数和傅里叶分析等理论基础。
这些数学方法能够对图像进行分析、增强、压缩等处理，从而实现计算机对图像的高效处理和识别。
3. 数据分析与机器学习数据分析和机器学习是计算机科学中非常热门的领域，而数学在其中起着至关重要的作用。
数据分析依赖于统计学的方法和模型，而机器学习则基于数学的优化算法和概率模型。
数学方法可以帮助我们从大量的数据中发现规律和模式，进而进行预测和决策，应用广泛。
三、计算机在数学领域的应用1. 符号计算与计算机代数系统符号计算是数学研究中的一项重要工具，可以进行复杂的代数运算和符号推导。
计算机代数系统（如Maple、Mathematica等）的出现使符号计算更加高效和方便。
论计算思维 哈工大计算机作业
周教授说，计算机思维是每个人的基本技能，不只属于计算机科学家。在阅读，书写和算术之外，应该把计算机科学加入每个儿童的分析能力培养。和出版社促进了3个 R（阅读，书写和算术Reading, Writing & Arithmetic）的传播相类似，计算机和使用电脑促进了计算机思维的传播学计算机专业的可以做任何事情。周教授还说，你如果学的是英语或数学，可以从事很多不同的职业。计算机科学也一样。计算机专业的职业可以是医学，法学，商务，政治，任何一种科学或工程学，甚至美学。计算机专业的教授应该给大学新生上一门课，“怎样像计算机科学家一样思考？”，给非计算机专业的人讲，而不仅是给本专业的人听。还应该让要上大学的学生了解计算机方法和模型，而不是叹息对计算机感兴趣的人少了，或者计算机科学的研究经费减少了。我们要想办法激发公众的兴趣和对这个领域的智力的探索。这样我们才可能传播计算机科学的乐趣，地位和力量，普及计算机思维。这样，我们在教学中就需要从小培养学生的计算思维能力。在大学的教学中，涉及了5项计算机科学基础概念，包括，
(1)计算思维是一种形式规整的思维。算法确定性是算法和程序的基本要求，它的实现一定会使用基于数学语言的符号系统，即使用一种有限的确定性符号系统来描述问题和问题求解过程。算法确定性表明算法的每一步操作必须是确切定义的，没有任何二义。所以，计算思维体现的正是严谨的、形式的、规整的逻辑思维。计算思维使用形式化语言来准确描述问题求解过程。自然语言中往往因文化习惯的差异，会出现许多二义性。在计算思维学习中，需要将计算任务用确定化的、形式化的、唯一化的语言进行描述。程序设计语言作为一种确定性符号系统，就可以进行形式化思维训练。
论计算思维
摘要：计算思维自其提出以来就备受关注，本文将介绍计算思维的定义，计算思维在其他学科的应用，计算思维的重要性和局限性，以及如何利用计算思维进行人才的培养。
关于计算机中的抽象
关于计算机中的抽象【摘要】在计算机的学习与研究过程中大家往往是“学其形式，掠其思维”。
从抽象思维的角度，运用计算机中部分抽象的例子，来阐述在计算机学习和研究过程中，应运用抽象思维和方法，达到“学其思维，掠其形式”的目的。
同时论述计算机中的几种抽象，在计算机的应用中，应运用科学的思维方法和注重计算机科学理论的研究。
关键词：计算机，抽象，抽象思维一：抽象以及抽象思维概述1：抽象抽象一词的本意是指人在认识思维活动中对事物表象因素的舍弃和对本质因素的抽取。
抽象的过程大体是这样的：从解答问题出发，通过对各种经验事实的比较，分析，排除那些无关紧要的因素，提取研究对象的重要特征，加以认识从而为解答问题提供某些科学定律或一般原理。
在计算机科学中，抽象释义是基于在有序集合特别是格上的单调函数，计算机程序的语义的可靠逼近理论。
它可以被看作对计算机程序的部分执行，获取关于它的语义信息（比如，控制结构、信息流）而不是进行所有计算。
它的主要具体应用是形式静态分析，关于计算机程序的可能执行的信息的自动提取；比如这两种分析主要有两个用途：在编译器内部，分析程序来确定特定优化或变换是否、是可适用的；针对缺陷类的程序的调试甚至校验。
抽象释义是Patrick cousot和Radhia cousot所形式化的。
2：抽象思维抽象思维是人们在认识活动中运用概念、判断、推理等思维方式，对客观现实进行间接的、概括的反应过程。
属于物理认识阶段。
抽象思维凭借科学的抽象概念对事物的本质和客观世界发展的深远过程反映，使人们通过认识活动获得远远超出靠感觉器官直接感知的知识。
科学的抽象是在概括中反映自然界或社会物质过程的内在本质的思想，它是在对事物的本质属性进行分析、综合、比较的基础上，抽象出事物的本质属性，撇开其非本质属性，使认识从感性的具体进入抽象的规定，形成概念。
空洞地、臆造的、不可捉摸的抽象是不科学的抽象。
科学的、合乎逻辑的抽象思维是在社会实践的基础上形成的。
计算机导论心得
千里之行，始于足下。
计算机导论心得《计算机导论》是一门系统全面介绍计算机科学和技术的课程。
通过学习这门课程，我深深感受到了计算机的巨大影响和普遍应用，同时也对计算机的发展历程和基本原理有了更加全面的了解。
在学习过程中，我从中收获了很多知识和启发，下面就来分享一下我的心得体会。
首先，计算机导论课程让我对计算机技术有了更深入的了解。
在课堂上，我们系统地学习了计算机的基本概念、组成结构和工作原理，如中央处理器、存储器、输入输出设备等。
通过对计算机硬件的学习，我了解到了计算机是由许多不同的组件组成的，并且这些组件相互协作完成各种任务。
此外，我们还学习了计算机软件的基本概念和分类，如操作系统、应用软件等。
了解计算机技术的基本原理和架构，让我对计算机的工作过程有了更清晰的认识，对今后的学习和应用都有了很好的帮助。
其次，计算机导论课程培养了我良好的计算机科学思维。
在课程中，我们不仅学习了计算机的基本原理和技术，还学习了一些计算机科学领域的基本概念和方法，如算法、数据结构、计算机网络等。
通过学习这些内容，我逐渐培养了抽象思维、逻辑思维和问题解决能力。
在解决问题的过程中，我学会了通过分析和综合不同的信息，找到解决问题的方法，培养了自己的计算机科学思维。
另外，计算机导论课程让我认识到计算机在现代社会中的广泛应用。
在课堂上，我们学习了计算机在各个领域的应用，如教育、医疗、金融等。
通过了解这些应用，我认识到计算机的普遍性和重要性，它已经深入到我们生活的方方面面。
同时，我也认识到计算机技术的发展对社会和经济的影响是巨大的。
在计算机飞速发展的时代，掌握计算机技术成为了现代人的必备能力之一，而计算机导论课程为我提供了这方面的基础知识。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
最后，计算机导论课程也让我对将来的发展和学习方向有了更清晰的规划。
通过学习计算机导论，我对计算机科学和技术的广度和深度有了更全面的了解，也认识到计算机科学的研究和创新会对社会产生深远的影响。
计算思维概念知识点总结
计算思维概念知识点总结计算思维概念知识点总结计算思维是一种关于解决问题和处理信息的思维方式，强调运用信息技术和计算方法来分析和解决问题。
随着智能时代的到来，计算思维的重要性日益凸显，对于培养创新能力和解决实际问题具有重要意义。
本文将综述计算思维的相关概念和知识点，包括算法思维、抽象思维、系统思维、逻辑思维、创新思维等。
一、算法思维算法思维是指从问题到解决方案的过程中，通过设计和运用算法的思维方式。
算法思维强调问题的分解和解决方案的设计，需要具备分析问题的能力和设计解决方案的能力。
对于初学者而言，可以通过学习和实践编程来培养算法思维，掌握常见的算法和数据结构。
二、抽象思维抽象思维是将事物或问题的共性和关键特征抽取出来，形成概念和模型的思维方式。
抽象思维能够帮助我们理清事物之间的关系和逻辑，从而更好地分析和解决问题。
在计算思维中，抽象思维常见于问题建模、问题转化和解决方案的设计过程中。
三、系统思维系统思维是指从整体和结构的角度来看待问题，考虑事物之间的相互关系和影响。
系统思维能够帮助我们发现问题的本质和内在规律，从而提出更好的解决方案。
在计算思维中，系统思维常见于设计复杂系统和优化方案的过程中。
四、逻辑思维逻辑思维是指按照严谨的逻辑和推理方式来分析和解决问题的思维方式。
逻辑思维能够帮助我们通过推理和演绎来验证和证明问题的正确性，从而提高问题解决的准确性和效率。
在计算思维中，逻辑思维常见于设计算法和程序的过程中。
五、创新思维创新思维是指突破传统思维模式，寻找新的解决方案和方法的思维方式。
创新思维能够帮助我们发现和解决问题的新角度和新思路，从而提出更具创新性和独特性的解决方案。
在计算思维中，创新思维常见于设计新的算法和应用的过程中。
六、综合运用在实际问题解决中，计算思维的不同思维方式往往需要综合运用。
例如，在解决一个复杂问题时，可以先通过系统思维分析问题的整体结构和关键因素，然后运用抽象思维和算法思维进行问题建模和解决方案的设计，最后运用逻辑思维验证解决方案的正确性。
学习计算机技术需要具备的思维方式与逻辑能力
学习计算机技术需要具备的思维方式与逻辑能力随着信息技术的迅速发展，计算机技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
无论是在工作中还是在生活中，我们都离不开计算机。
因此，学习计算机技术成为了当今社会中一项必不可少的技能。
然而，要想在这个领域中取得成功，除了掌握具体的技术知识外，还需要具备一定的思维方式和逻辑能力。
首先，学习计算机技术需要具备的思维方式之一是抽象思维。
计算机是一个抽象的概念，它并不存在于现实世界中，而是由一系列的电子元件组成的。
因此，要想理解计算机的工作原理和内部结构，就需要具备抽象思维的能力。
抽象思维能够帮助我们将复杂的问题简化成易于理解的模型，从而更好地解决问题。
在学习编程语言时，抽象思维也非常重要。
编程语言本身就是一种抽象的工具，通过它我们可以用简洁的代码来实现复杂的功能。
因此，只有具备了抽象思维的能力，我们才能更好地理解和运用计算机技术。
其次，学习计算机技术还需要具备的思维方式是系统思维。
计算机是一个由多个组件组成的系统，各个组件之间相互协作，共同完成各种任务。
因此，要想理解计算机系统的运行原理，就需要具备系统思维的能力。
系统思维能够帮助我们从整体的角度来看待问题，分析问题的各个方面以及它们之间的相互关系。
在编写程序时，系统思维也非常重要。
一个好的程序不仅要考虑到各个部分的功能，还要考虑到它们之间的协作和相互影响。
只有具备了系统思维的能力，我们才能编写出高效、稳定的程序。
此外，学习计算机技术还需要具备的思维方式是逻辑思维。
计算机是一个严谨的系统，它遵循着严格的逻辑规则。
因此，要想编写出正确的程序，就需要具备良好的逻辑思维能力。
逻辑思维能够帮助我们分析问题的因果关系，找出问题的症结所在，并采取相应的解决方法。
在调试程序时，逻辑思维也非常重要。
通过逻辑思维，我们可以有条不紊地排查程序中的错误，并找出解决问题的最佳路径。
只有具备了逻辑思维的能力，我们才能编写出没有漏洞的程序。
最后，学习计算机技术还需要具备的思维方式是创新思维。
计算机教学论文：聚焦计算思维的算法分析与设计课程教学改革
计算机教学论文：聚焦计算思维的算法分析与设计课程教学改革0 引言算法是计算机科学中最具方法论性质的核心概念，被誉为计算机学科的灵魂。
图灵奖获得者Niklaus Wirth提出：算法+数据结构=程序，强调了算法在计算机领域的重要性。
在现实生活中，算法、算据和算力组成了人工智能技术的三要素；算法的新颖性和性能决定了学术论文在高水平期刊或会议上发表的可能性；算法能力测试是研究生复试和求职面试等场合常见的环节。
因此，学习并掌握好算法相关知识，对一名本科生的综合能力培养和职业发展来说非常重要。
国内外各大高校计算机专业在培养方案中，普遍开设了算法分析与设计（以下简称算法）课程，该课程以高级程序设计和数据结构为先导课程，又为人工智能等专业课程提供算法支撑，是培养方案的重要枢纽之一。
算法课程既包含抽象的理论，又强调算法的实践，对学生的逻辑思维和计算建模等能力有较高的要求，因此有必要聚焦计算思维，开展面向能力提升的课程教学改革。
1 课程教学和改革现状1.1 共性问题目前，采取小班化策略开展算法课程教学已比较普遍；多数高校选用MIT经典书籍《Introduction to Algorithms》作为教材；依托在线平台开展编程训练取得了良好的教学效果。
但在教学过程中，还存在一些共性问题。
（1）学生在理论学习时普遍存在畏难心理。
算法要求学生不仅掌握算法的实施，更强调对算法原理的理解；一些关键的算法要进行证明，如主方法、最优前缀码等，这需要大量的理论知识，涉及不少数学符号，学生容易感到枯燥和抽象，降低了学习兴趣。
（2）学生难以灵活运用算法解决实际问题。
学生往往能够较好地掌握教材中的经典问题和相应的算法，并完成课后习题和部分在线训练题，但遇到复杂的现实问题或工程问题时，要么没有思路，要么依赖直觉，无法准确构建输入输出间的解析关系。
（3）学生的基础水平和学习需求差异明显。
修读课程的学生水平参差不齐，学习动力和学习方法也各不相同，因此处在两极的学生的学习需求通常难以得到精细满足；另外，创新实验活动和程序设计竞赛吸引了部分学有余力的学生，但课程教学和第二课堂缺乏深度结合。
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抽象思维在计算机中的应用与体现
在计算机的学习与研究过程中，大家往往是“学其形式，掠其思维”。
从抽象思维的角度，运用《数据结构》中的经典例子，来阐述在计算机的学习与研究过程中，应运用抽象思维的方法，达到“学其思维，掠其形式”的目的。
同时力图论述，在计算机的应用中，应运用科学的思维方法和注重计算机科学理论的研究。
抽象思维是人们在认识活动中运用概念、判断、推理等思维形式，对客观现实进行间接的、概括的反映的过程。
属于理性认识阶段。
抽象思维凭借科学的抽象概念对事物的本质和客观世界发展的深远过程进行反映，使人们通过认识活动获得远远超出靠感觉器官直接感知的知识。
科学的抽象是在概念中反映自然界或社会物质过程的内在本质的思想，它是在对事物的本质属性进行分析、综合、比较的基础上，抽取出事物的本质属性，撇开其非本质属性，使认识从感性的具体进入抽象的规定，形成概念。
空洞的、臆造的、不可捉摸的抽象是不科学的抽象。
科学的、合乎逻辑的抽象思维是在社会实践的基础上形成的。
抽象是对抗程序设计复杂性的一种武器，其目的是要简化程序设计的过程，在计算机学科中，抽象思维则在程序设计中有重要应用与体现。
当代程序设计语言中基本的两类抽象为:过程抽象和数据抽象。
过程抽象的概念是程序设计语言的设计中最老的概念之一，所有的子程序都是过程抽象。
因为它们提供了一种方式，让一个程序说明要完成的某些过程，而不是要提供如何来完成的细节，以使程序设计的过程逐步趋于简单化。
例如：当一个程序需要将某种类型的数值数据对象数组排序时，它通常使用一个子程序来进行这种排序过程，在程序中需要进行排序的位置。
一条这样的语句：sort-int(list;list-lon)被放置于程序内，这个调用是实际排序过程的一种抽象，这种调用独立于被调用程序中的算法实现。
在子程序sort-int的情形，其重要属性是：将要排序的数组名字，它的元素的类型，数组的长度以及对于sort-int的调用，将导致数组被排序的这个事实。
Sort-int所实现的算法是一个用户并不重要的属性。
过程抽象对于程序设计过程十分关键，这种将子程序中的算法的许多的细节抽象出来的能力，使得人们有可能来构造、阅读和理解大程序，现在被认为的大程序必须至少其有好几十万代码。
所有的子程序，包括并发子程序和异常处理程序都是过程抽象。
数据抽象必然跟随着过程抽象的发展而发展，因为每一种数据抽象中的一个不可分割的中心部分都是操作，而操作被定义成过程抽象。
数据抽象的动机之一与过程抽象的类似，它是对抗复杂性的一种武器，是使得大型以及复杂的程序比较容易管理的一种方法。
在程序设计当中，所有内置数据类型都是抽象数据类型，例如：
考虑一个浮点的数据类型。
在高级语言中，封装是抽象数据类型的先驱及支持机制。
一个封装可以分割编译或者是独立编译，对一组相关的计算机提供了一个抽象系统和一个逻辑组织。
另外，在高级语言中的浮点类型也采用了数据抽象中的一个关键概念：信息隐藏，浮点存储单元中数据值的实际格式，是对用户隐藏的，除了那些可以用内置操作来构造的操作之外，不允许用户在这种类型的数据上创建新的操作，用户不能直接操纵浮点对象的实际表示的部分。
数据抽象在以下几种语言中的示例
1.SIMULA 67中的类。
它定义了一种类型的描述，实例是应用户程序
的要求被动点地创建于堆上的，并且只能由指针变量来引用，类的对象是堆动态的。
SIMULA 67对于数据抽象的贡献是类构造的封装功能。
因此，SIMULA 67提供了封装数据对象及其操作的第一个构造—类
2.Ada中的抽象数据类型
Ada提供能用来模拟抽象数据类型的封装设施包括隐藏的内部表示的能力，其将封装称为包，包又分为说明包与体包。
说明包提供封装接口，体包提供在说明中被命名的实体的实现。
对于信息隐藏，用户可以选择产生一个对客户完全可见的实体，也可以仅仅提供接口信息。
因此，Ada提供了可以用来模拟抽象数据类型的封装。
3.C++中的抽象数据类型
C++的类是一种数据类型的描述，在类中被定义的数据被称为数据成员，而在一个类中被定义的函数被称为成员函数，可见C++是由类来提供数据抽象。
4.Java中的抽象数据类型
Java对抽象数据类型的支持与C++类似，但也有重要的不同，Java中所有用户定义数据类型都是类，并且所有对象都从堆上分配并通过引用变量来访问，Java中的了程序只能够在类中被定义。
此外对于有参数的抽象数据类型，Ada与C++都允许它们的抽象数据类型具有参数，Ada是通过它的包，而C++是通过它的模板类。
用户自定义的抽象数据类型应该提供与浮点类型所提供的相同特征：（1）一种类型定义。
它允许程序单元声明这种类型的变量但隐藏这些变量的表示（2）一组操作来操纵这种类型的对象。
数据抽象的目标是允许程序来定义具有内置类型的特征及行为的数据类型，抽象数据类型的两个主要特征是：将数据对象和与它们相关联的操作包装在一起以及信息隐藏，一种语言可以直接支持抽象数据类型或者使用更为一般的封装来模拟抽象数据类型。
抽象数据类型的概念以及它们在程序设计中的应用是作为工程学科的程序设计发展的里程碑，尽管这种概念相对简单，但是直到语言被设计来支持它时，它的使用才是方便，安全的。
虽然抽象思维在计算机中应用有诸多方面，但任何事物的发展与形成都是有其相对规律的，就像抽象思维和平衡量化都是相互共存的。
下面就对平衡量化的相关知识做以对抽象的理解。
平衡就是保证开发过程中考虑各方面，如性能进度与成本，测试与成本，可行性与技术先进性。
在软件测试中需要进行测试管理，目的在于通过对产品的整个测试流程进行控制和管理，从而提高软件测试的管理水平，确保开发产品和质量，进一步提高产品的竞争力，也就是说要平衡各方面的关系。
量化就是把经过抽样得到的瞬时值，将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。
在预测编码中，较典型的方法是：自适应差分脉冲编码调制和差分脉冲编码调制。
在PCMC脉冲编码调制系统中，原始的模拟信号，首先经过时间采样，然后将每一样值进行量化，作为数字信号传输，为了压缩传输的数码，可以不对每一样值进行量化，而是预测下一个样值，并量化实际值与预测值之间的差，这是差分脉冲编码调制。
自适应差分脉冲调制进一步改善量化性能或压缩数据率的方法，是来用自适应量化或自适应预测，任何一种采用自适应方法都称为自适应差分脉冲调制。
抽象思维方法本身随着人类文明的进化也在不断演化。
从大类看，抽象思维方法分为抽象思维的形而上学方法和抽象思维的辩证方法。
抽象思维的这两种具体形式不象有些人认为的那样，是对立的和没有共同基础贩。
实际上，抽象思维的辩证方法是建立在抽象思维的形而上学方法之上的，在运用分析、综合、归纳、演绎方法来形成概念并确定概念与概念之间演绎的关系、概念外延的数量属性关系这些
内容上，抽象思维的辩证方法和抽象思维的形而上学方法完全一样；只是面对发展和变化着的世界，为了提高思维的形而上学方法完全一样；只是面对发展和变化着的世界，为了提高思维的精确度从而减少思维对现实的偏差，抽象思维的辩证方法才增加了对概念内涵的数量属性关系的考察。
可以说，抽象思维的辩证方法是对抽象思维的形而上学方法的补充的提高。
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参考文献：《计算机机导论》，《百度文库》。