软计算研究综述
国内外计算思维研究与发展综述
国内外计算思维研究与发展综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和全球数字化的深入推进，计算思维作为一种全新的思维方式，日益受到国内外学者的广泛关注。
计算思维是指运用计算机科学的基本概念、思想和方法进行问题求解、系统设计和人类行为理解的一种思维方式。
它不仅在计算机科学领域具有重要的理论价值，而且对其他学科领域的发展也产生了深远的影响。
本文旨在综述国内外计算思维研究的发展历程、现状以及未来趋势，以期为我国计算思维教育的推广和实践提供有益的参考。
本文将对计算思维的概念、内涵和特点进行界定和阐述，明确计算思维在科学研究和实际应用中的重要作用。
通过对国内外计算思维研究的发展历程进行梳理，分析国内外在计算思维理论和应用方面的差异和联系。
接着，本文将从教育、工业、医疗、社会科学等多个领域出发，深入探讨计算思维在不同领域的应用案例和实践经验。
本文还将对计算思维的发展趋势和前景进行展望，探讨未来计算思维可能带来的变革和挑战。
本文将总结国内外计算思维研究的成果与不足，提出促进计算思维研究和发展的建议，以期为我国计算思维教育的普及和提高国际竞争力提供有益的参考。
通过本文的综述，读者可以全面了解计算思维的发展历程、现状和未来趋势，为我国计算思维的研究和实践提供有益的启示和借鉴。
二、国外计算思维研究现状在国外，计算思维的研究和发展已经取得了显著的成果。
从学术研究到教育实践，计算思维的概念和应用都在不断深入和拓展。
在学术研究方面，国外的学者对计算思维进行了深入的理论探讨。
他们不仅界定了计算思维的概念和内涵，还研究了计算思维与其他思维方式的关系，以及计算思维在解决问题中的应用。
国外的学者还从认知科学、心理学、教育学等多个角度对计算思维进行了跨学科的研究，为计算思维的发展提供了丰富的理论基础。
在教育实践方面，国外的教育者积极探索将计算思维融入课程教学的方法。
他们不仅将计算思维应用于计算机科学专业的教学中，还尝试将其引入其他学科的教学中，如数学、物理、工程等。
软件研究报告模板
软件研究报告模板1.引言1.1 概述概述部分应该对整篇文章进行简要介绍，包括软件研究的背景、目的以及文章的结构安排。
根据提供的文章目录，可以编写如下内容：概述在当今信息技术的高速发展和应用的背景下，软件研究作为一个重要领域，受到了广泛的关注和深入的探讨。
本篇报告旨在对软件研究进行全面的分析和总结，以期为软件开发和研究提供有益的参考和指导。
本文主要分为三个部分。
首先，在引言部分，我们将概括性地介绍软件研究报告的目的和结构，为读者提供一个整体的认知框架。
其次，正文部分将详细探讨软件研究的背景和方法。
其中，软件研究背景一节将介绍软件行业的发展趋势和挑战，并探讨软件研究的重要性和意义。
软件研究方法一节将介绍常用的研究方法和技术工具，以及其在软件研究中的应用案例和效果。
最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，并对未来的软件研究进行展望和建议。
总结一节将回顾本文的主要内容，并指出研究的亮点和不足之处。
对未来研究的展望一节将探讨软件研究领域的前景和发展趋势，以及可能的研究方向和重点。
通过对软件研究报告的概述，读者可以更好地理解本文的主题和目标，并对后续内容有一个清晰的预期。
接下来，我们将深入探讨软件研究的背景和相关方法，为读者带来更加详实和有益的信息。
文章结构部分的内容应该包括一系列的子节标题，用于指导读者整体了解文章的结构。
下面是一个可能的内容：1.2 文章结构本研究报告按照以下结构组织：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 软件研究背景2.2 软件研究方法3. 结论3.1 总结3.2 对未来研究的展望以上是本研究报告的整体结构安排。
下面将详细介绍各个部分的内容，以帮助读者更好地理解整个报告。
1.3 目的在软件研究报告中，目的部分主要用于明确本研究报告的目标和意义。
本次软件研究报告的目的如下：1. 探索软件发展的研究趋势：通过对软件研究背景的分析，我们旨在揭示当前软件领域的最新发展趋势，了解并评估已有研究的成果，以及软件技术应用的现状和问题。
粗糙集与其他软计算理论结合情况进行综述研究
粗糙集与其他软计算理论结合情况进行综述研究摘要:最近几年,对于粗糙集的研究越来越多,尤其是粗糙集与其他软计算理论相结合的研究更为突出,取得了很多有意义的研究成果。
因此,将此方面目前的主要研究情况进行一个总结,主要介绍了目前粗糙集与模糊集、神经网络、证据理论等一些其他软计算理论之间的结合研究情况,并对这方面未来的发展提出了自己的一些观点。
关键词:粗糙集; 软计算; 模糊集; 粗糙模糊集; 模糊粗糙集Survey on com bination of rough sets and other soft computing theoriesTANG Jian-guo??1,2, William ZHU?1,SHE Kun?1, CHEN Wen??1,3(1.School of Computer Science & Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu 611731, China;2.School of Computer Science & Engineering, Xinjiang University of Finance & Economics, Urumqi 830012, China;3.Dept. of Computer Science, Fuzhou Polytechnic, Fuzhou 350108, China)?Abstract:In recent years, there are m ore and more research on rough sets.Especially,the com binations of rough sets and other soft computing theories have becam e more prominent,and have made a lot of m eaningful research results. In view of this, this paper gave a summary of the current status of these m ajor researchs.It focused on the com bination of rough sets and other soft computing theories such as fuzzy sets,neural net,evidence theory,and so on. In the end, it put forward the own viewpoint of the future development in this area.Key words:rough sets; soft com puting; fuzzy sets; rough-fuzzy sets;fuzzy-rough sets0 引言随着计算机技术和网络技术的迅速发展与广泛应用,人类社会进入了信息爆炸的时代,如何处理并有效利用这些信息已经成为世界各国学者研究的热点问题。
alps软件的强关联电子计算研究
alps软件的强关联电子计算研究强关联电子计算研究是一项涉及到计算机科学和电子工程的前沿领域，其中alps软件成为了一个重要的研究工具。
以下是一份超过1200字的关于alps软件在强关联电子计算研究领域的综述。
第一部分：alps软件的概述alps（Algorithms and Libraries for Physics Simulations）是一个为物理学研究领域开发的开源软件包，旨在提供一种易于使用且灵活的框架来进行复杂系统的模拟和计算。
alps软件提供了一系列高效且可扩展的算法和库，适用于在强关联电子系统中进行计算。
在alps软件的开发过程中，研究人员对于强关联电子系统中出现的各种复杂问题进行了深入的研究，并整合了最新的数值计算方法和技术，以实现对这些系统的精确模拟和计算。
第二部分：alps软件的主要功能和特点1. 支持多种强关联电子模型：alps软件支持多种常见的强关联电子模型，包括Hubbard模型、Heisenberg模型、Kondo模型等。
用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行计算。
2. 灵活的数据处理和分析：alps软件提供了丰富的数据处理和分析工具，包括各种实空间和动量空间表示方法、相关函数的计算、配对相关性的分析等。
用户可以通过这些工具对模拟结果进行深入的研究和分析，以获得对系统行为的更深入理解。
3. 高度可扩展的计算资源：alps软件的设计充分考虑到了大规模计算资源的利用。
它可以在单个计算机节点上运行，也可以通过并行计算在多个计算机节点上同时运行，以实现更高效的计算。
4. 支持多种数值计算方法：alps软件集成了多种数值计算方法，包括精确对角化、蒙特卡洛模拟、图论方法等。
这些方法可以根据具体问题的性质和要求进行选择和组合，以实现对系统的全面模拟和计算。
第三部分：alps软件在强关联电子计算研究中的应用案例1. 铁基超导体的强关联效应研究：铁基超导体是当今强关联电子研究领域的热点之一、研究人员使用alps软件对铁基超导体中的强关联效应进行深入研究，以揭示其超导机制和相关性质。
计算机科学技术文献综述
计算机科学技术文献综述计算机科学技术是当今世界发展最为迅速的领域之一，随着科技的不断进步和创新，大量的研究成果被发表在各种学术期刊、会议论文以及专业书籍中。
本文将对计算机科学技术领域的文献进行综述，探讨当前研究的热点和趋势，帮助读者了解该领域的最新进展。
1. 人工智能与机器学习人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）是当前计算机科学技术领域的热门话题。
随着深度学习（Deep Learning）的兴起，神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
近年来，基于深度学习的模型如Transformer、BERT等在自然语言处理任务上表现出色，引领了该领域的发展方向。
2. 云计算与大数据云计算（Cloud Computing）和大数据（Big Data）技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革。
云计算平台如AWS、Azure、Google Cloud等提供了弹性计算、存储等服务，大大降低了企业的IT 成本。
而大数据技术则通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为企业决策提供了更加准确和及时的支持。
3. 物联网与边缘计算物联网（Internet of Things, IoT）作为连接实体世界和数字世界的桥梁，正在改变人们的生活方式和工作方式。
边缘计算（Edge Computing）则通过将计算资源放置在接近数据源的地方，降低了数据传输延迟，提高了系统响应速度。
物联网与边缘计算的结合将进一步推动智能化设备和系统的发展。
4. 软件工程与开发方法软件工程是保证软件质量和项目管理效率的重要手段。
敏捷开发（Agile Development）方法、DevOps等新型开发模式正在逐渐取代传统的瀑布模型，以适应快速变化的市场需求。
同时，软件测试、代码质量管理等也成为软件工程领域关注的焦点。
5. 网络安全与隐私保护随着网络攻击手段不断升级和演变，网络安全问题日益凸显。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述-最新范文
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
粗糙集理论研究综述
活跃 期 。经过 十 几 年 的 发 展 以及 研 究 的 深 入 ，在 理 论
关 键 词 ：粗 糙 集 理 论 ；智 能 方 法 ；Ｆ Ｇ Ｐ Ａ；硬 件 实 现 中 图 分 类 号 ：Ｎ ４ ９１ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １０ ０ ２—６ ６ （ ０ ８ ０ ０ １ ２ ０ ） ６—０ ０ ０ １—０ ４
Ａ ｒ ｅ ｎ Ｒｏ ｇｈ Ｓｅ Ｓｕ ｖ ｙ ｏ ｕ ｔ Ｔｈｅ ｙ ｏｒ
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Gaussian计算软件的使用综述(完整版)
TD相关关键词
• Singlets 只算单重态 • Triplets 只算三重态 • 50-50 单重和三重态各占一半 • Root=N 研究TD计算的第几个激发态Direct
加快计算速度，减小硬盘使用空间 • Read 从Chk文件中读 TD （G03有，好
像G98 A11.2也有） • SOS Do sum-over states polarizabilities,
maxcycle=200,restart) SCF(direct,maxcycle=200) GFINPUT IOP(6/7=3) TEST • • td at 12.26
• 01 • …..
频率或者NMR计算
• #P B3LYP/6-31G* FREQ GFINPUT IOP(6/7=3) TEST
etc.
Gaussian中NBO计算
• # B3LYP/6-31G(d,p) Pop=(NBO, NPA, NBORead)
• Example of NBO bond orders
• 01 • C 0.000000 0.665676 0.000000 • H 0.919278 1.237739 0.000000 • H -0.919239 1.237787 0.000000 • C 0.000000 -0.665676 0.000000 • H -0.919278 -1.237739 0.000000 • H 0.919239 -1.237787 0.000000
• $nbo bndidx file … $end
消除自旋污染
• SCF Done: E(UHF) = -111.945340085 A.U. after 19 cycles
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人工神经网络
神经网络是由大量处理单元(神经元、处理元件等)广泛互连 而成的网络，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的， 反映了人脑功能的基本特性。但它并不是人脑的真实描写， 而是人脑的某种抽象、简化与模拟。网络的信息处理由神经 元之间的相互作用来实现，知识与信息的存贮表现在网络元 件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别则是决定于 各神经元连接权系数的动态演化过程。 从仿生学角度提出的神经元一般由三部分组成：加权求各部 分、线性动态系统部分和非线性函数映射部分。
模糊逻辑
模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方 式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线 性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行 推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式， 实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则 型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性 知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合， 处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排 中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 。
粗糙集
粗糙集理论是波兰科学家Pawlak在1982年提出的，借鉴了 逻辑学和哲学中对不精确、模糊的各种定义，针对知识库， 提出不精确范畴等概念，并在此基础上形成了完整的理论 体系——粗糙集理论。
粗糙集理论的中心观点是集合的近似表示：任何在其上的 集合概念都能用它的下近似集合和上近似集合表示。粗糙 集理论是一种处理不精确、不确定和不完整数据的新的数 学计算理论，能够有效地处理不确定的信息，并从中发现 隐含知识，揭示事物与事件之间的内在联系。
软计算研究综述
进化计算
进化计算是一种模拟生物进化过程与机制求解问题的自组织、自适应 性人工智能技术。它是以生物界的“优胜劣汰、适者生存”作为算法 的进化规则，结合达尔文的自然选择与孟德尔的遗传变异理论，将生 物进化中的四种基本形式：繁殖(reproduction)、变异(Mutation)、 竞争(Competition)和选择(Selection)引人到算法的过程中,指导算法 的进行。
软计算分类
针对软计算中各种方法的特点，关于软计算的分类主要有以下两种:
1
按方法的种类来划分
{模糊逻辑或模糊计算、神经计算、概率推理、进 化计算、混沌系统、序数优化、模拟退火、粗糙 集计算、其他}。
2
按方法的性质来划分
{知识驱动方法集(模糊计算、近似计算、粗糙集计 算、其他 ), 数据驱动搜索和优化算法集 ( 神经计算、 进化计算、模拟退火、其他)}。
软计算研究综述
Contentห้องสมุดไป่ตู้(目录)
软计算概述
软计算组成
软计算特点
软计算分类 软计算融合
软计算概述
信息处理问题大致可分为两类：结构性问题和非结构性问题。 传统观点中计算是和数字相联系的。随着计算机技术发展，计算又和 字符联系在一起。这两种计算都和精确性有关，此时计算概念的含义 就是要产生精确的计算结果。 但实际中一些与复杂知识和智能机理有关的问题，或由于不要求精确 解，或由于求精确解代价太大，这时一些近似解或次优解己能满足需 要并被接受。 从这一角度出发，1992年模糊集奠基人Zadeh提出了软计算的概念。
粗糙集
软计算融合
目前， 存在多种软计算融合技术。 软计算融合技术的分 类有不同的方式， 可以从逻辑结构、 融合内容、融合成 员性质、融合时序等方面进行分类 。按照逻辑结构， 可 分为串联结构、 镶嵌结构 、并联结构。 按照融合内容， 可分为组合融合、 容错融合、 分层融合。 按照融合成员 性质可分为: 软计算之间融合 、软计算与硬计算之间融合。 按照融合时序， 可分为同步融合、 异步融合。
概率推理
概率推理就是根据某一类事件中部分事件出现的概率,推 出该类所有事件出现的概率的推理。 其方法可以分为两类：单值(single一value)系统和间隔 取值(interval一value)系统。 概率计算提供了一种估计随机性对系统结果影响的方法。
软计算特点
传统计算（硬计算）的主要特征是严格、确定和精确。但是硬 计算并不适合处理现实生活中的许多问题 ，例如驾驶汽车。而软 计算（Soft Computing, SC）通过对不确定、不精确及不完全真 值的容错以取得低代价的解决方案和鲁棒性。它模拟自然界中智 能系统的生化过程（人的感知、脑结构、进化和免疫等）来有效 处理日常工作。 硬计算的主要特征：（1）易于建立问题的规范数学模型；（2） 建立的数学模型易于求解，且能达到较高的精确度；（3）解具有 较好的稳定性。 软计算的主要特征：（1）难于建立问题的规范数学模型；（2） 难于得到问题的较高精度的解；（3）算法具有较好的适应性，能 够适应动态环境。
总结
随着信息技术的发展， 人们获得大量结构复杂 、内容不确 定的数据， 如何快速有效地从这些数据中取出有用的知识 成为一个重要问题 软计算方法是解决该问题的有效工具， 然而每个软计算方法在理论上和应用上都存在一些不足， 融合而不是互斥地使用各种方法将可以进一步提高软计算 方法的发展水平， 拓宽软计算方法的实际应用范围 。
软计算组成
根据Zadeh对软计算方法的概括性基本划分，软计算包 括五种主要方法：“进化计算”(Evolutionary Computation)、模糊逻辑(Fuzzy Logieal)、人工神经网 络(ANNs)、粗糙集(Rough SetS)和概率推理 (Probabilistic Reasoning) 。 有学者认为还应该包括混沌理论(chaos Theory)、分类 系统(Classifier System)、一些和认知(Cognitive)有关的 学习规则；还有的学者认为还应包括免疫网络(Immune NetworkS)、分形(Fractal)和小波(Wavelet)等方法。
软计算融合
优势 神经网络 局限性 具有自组织 自学习 高度容错和泛化能力 存在训练时间长 知识解释性差等问题 强的特点
模糊逻辑
具有人类思维的某些特点， 具有不精确 不确定的推理能力
因过度依赖专家知识使其应用范围受到 限制
进化算法
具有能够处理参数多 结构复杂问题的全 因过度依赖专家知识使其应用范围受到 局寻优能力 限制 无需任何先验知识， 可以从大量的数据 对噪声敏感， 在最优约简中存在 NP 问 中获取隐含知识的能力 题
1994年,他提出了将计算分成两类：硬计算(Hard Computing,HC)和 软计算。软计算(Soft Computing,SC)概念由此形成并被广泛接受。
软计算概述
软计算( Soft Computing) 方法是将模糊技 术与智能技术相结合来解决不确定性问题而 提出的， 是能够处理现实环境中一种或多种 复杂信息的方法集合。