演算法博弈論

㈠ 區塊鏈金融股權管理系統搭建解決方案

什麼是區塊鏈金融

區塊鏈金融，其實是區塊鏈技術在金融領域的應用。區塊鏈是一種基於比特幣的底層技術，本質其實就是一個去中心化的信任機制。通過在分布式節點共享來集體維護一個可持續生長的資料庫，實現信息的安全性和准確性，也是是一種對分布式存儲、非對稱加密演算法、時間戳等現存技術進行有機整合，並引入演算法博弈論的共識機制而形成的一套新的技術體系。

區塊鏈要實現去中心化的目標，還有很多待解的難題，傳統的供應鏈金融是一種中心化的模式，基本上都是金融機構、保理公司依託一家核心企業，來為供應鏈上的約80%的中小企業提供服務。但是由於供應鏈運行過程中，物流信息、交易信息、資金信息、信息流信息等分散保留在各自企業內部，信息不透明，金融機構無法全面了解企業信用，惜貸現象也就難以避免。

首先，依靠技術大幅度地去中心化會產生新的問題，技術上的去中心化並不等於市場管理的去中心化。區塊鏈在金融領域的應用能否充分地尊重和保護消費者權益，仍需要監管部門予以保證。

金融企業已經開始利用區塊鏈技術進行自我強化。比如，商業銀行利用區塊鏈技術能夠更好地進行積分管理、押品管理，能夠更好地解決互聯網金融發展中的身份認證與反洗錢問題，推動互聯網金融升級。

此外，利用區塊鏈及配套技術，商業銀行能夠更好地提供智能投顧、現金管理服務，向交易銀行方向邁進。未來，匯新雲軟體協同服務平台，平台入駐的產品經理具備鑽研精神將在區塊鏈的應用場景上面深入研究，場景上面將日益豐富，技術創新和模式創新的步伐將提速，而隨著應用范圍從金融向非金融領域加速擴展，區塊鏈將逐漸成為未來互聯網的重要組成部分，為打造價值網路奠定重要基石。

以上內容來自於網路文庫截取部分：區塊鏈金融系統解決方案

望採納，還有不懂可去參考網路文庫：區塊鏈金融系統解決方案

㈡ 最數學的計算機科學方向有哪些

TL;DR: 短的回答就是Theory，TCS（計算機理論/Theorectical Computer Science）以用數學多而出名。TCS包含的太多，數學學科本身也很大很廣，跟題主想像的恐怕不符。若做計算機方向的研究還是只去研讀相關的數學比較有效。
長答案：
首先，對「數學要求最高」其實是一個太過籠統的概念。沒有本科數學專業就做不來的事情很少，工程師甚至data scientists大多都不是數學專業出身，但也會用很多很高深的數學上的成果（不是很懂好像也沒有關系）。
密碼學crypto沒有多「純」，也絕對不是唯一跟數學密切相關的計算機學科。另一方面，學習computer vision所要求的數學，就跟密碼學所要求的數學不一樣。而這些都還只是學習。
研究上，多學數學這一學科而非課題相關數學，最好的結果也只是是剛好用牛刀殺了雞，那還算是幸運的（恰好可以用上這個理論而且還蠻合適）。數學學科之大，泛學之也不一定對你研究的課題有很大幫助。
盡管如此，已經有很好數學基礎的人，在研究課題的時候更容易做出新鮮的學科交叉的突破。但為了計算機研究而企圖「泛讀」數學，實在是得不償失。
若不是數學本科生，與其補課高等數學、抽象代數、偏微分方程、拓撲學，不如好好想想怎麼寫證明題，這才是研究中最需要的: rigor。在此之上，應該學習應用數學中用的多的數學學科：離散，線代，統計，隨機，演算法，科學計算(scientific computing)，數值分析等。
最後，要是我可以用一個同樣籠統的概念來談需要數學的計算機科學方向，我想應該是Theory了，包括演算法研究，並行計算，數據結構，密碼學，機器學習，計算數論，還有很多很多我中文猜了一會兒還不知道怎麼說的東西。

㈢ 計算博弈理論改變著誰的思考方式

計算思維
一．計算思維的定義
計算思維是運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統設計、以及人類行為理解等涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動。
進一步地定義為：
1．通過約簡、嵌入、轉化和模擬等方法，把一個看來困難的問題重新闡釋成一個我們知道問題怎樣解決的方法；
2．是一種遞歸思維，是一種並行處理，是一種把代碼譯成數據又能把數據譯成代碼，是一種多維分析推廣的類型檢查方法；
3．是一種採用抽象和分解來控制龐雜的任務或進行巨大復雜系統設計的方法，是基於關注分離的方法（S oc方法）；
4．是一種選擇合適的方式去陳述一個問題，或對一個問題的相關方面建模使其易於處理的思維方法；
5．是按照預防、保護及通過冗餘、容錯、糾錯的方式，並從最壞情況進行系統恢復的一種思維方法；
6．是利用啟發式推理尋求解答，也即在不確定情況下的規劃、學習和調度的思維方法；
7．是利用海量數據來加快計算，在時間和空間之間，在處理能力和存儲容量之間進行折衷的思維方法。
計算思維吸取了問題解決所採用的一般數學思維方法，現實世界中巨大復雜系統的設計與評估的一般工程思維方法，以及復雜性、智能、心理、人類行為的理解等的一般科學思維方法。
二．計算思維的深層次理解
1．計算思維的優點
計算思維建立在計算過程的能力和限制之上，由人由機器執行。計算方法和模型使我們敢於去處理那些原本無法由個人獨立完成的問題求解和系統設計。
2．計算思維的內容
計算思維最根本的內容，即其本質（Essence）是抽象（Abstraction）和自動化（Automation）。計算思維中的抽象完全超越物理的時空觀，並完全用符號來表示，其中，數字抽象只是一類特例。與數學和物理科學相比，計算思維中的抽象顯得更為豐富，也更為復雜。數學抽象的最大特點是拋開現實事物的物理、化學和生物學等特性，而僅保留其量的關系和空間的形式，而計算思維中的抽象卻不僅僅如此。操作模式 計算思維建立在計算過程的能力和限制之上，由人由機器執行。計算方法和模型使我們敢於去處理那些原本無法由任何個人獨自完成的問題求解和系統設計。
3．計算思維用途
計算思維是每個人的基本技能，不僅僅屬於計算機科學家。我們應當使每個孩子在培養解析能力時不僅掌握閱讀、寫作和算術（Reading, writing, and arithmetic——3R），還要學會計算思維。正如印刷出版促進了3R的普及，計算和計算機也以類似的正反饋促進了計算思維的傳播。
計算思維是運用計算機科學的基礎概念去求解問題、設計系統和理解人類的行為。它包括了涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動。
當我們必須求解一個特定的問題時，首先會問：解決這個問題有多麼困難？怎樣才是最佳的解決方法？計算機科學根據堅實的理論基礎來准確地回答這些問題。表述問題的難度就是工具的基本能力，必須考慮的因素包括機器的指令系統、資源約束和操作環境。
為了有效地求解一個問題，我們可能要進一步問：一個近似解是否就夠了，是否可以利用一下隨機化，以及是否允許誤報（false positive）和漏報（false negative）。計算思維就是通過約簡、嵌入、轉化和模擬等方法，把一個看來困難的問題重新闡釋成一個我們知道怎樣解決的問題。
4．計算思維是一種遞歸思維
它是並行處理。它是把代碼譯成數據又把數據譯成代碼。它是由廣義量綱分析進行的類型檢查。對於別名或賦予人與物多個名字的做法，它既知道其益處又了解其害處。對於間接定址和程序調用的方法，它既知道其威力又了解其代價。它評價一個程序時，不僅僅根據其准確性和效率，還有美學的考量，而對於系統的設計，還考慮簡潔和優雅。
5．抽象和分解
來迎接龐雜的任務或者設計巨大復雜的系統。它是關注的分離（SOC方法）。它是選擇合適的方式去陳述一個問題，或者是選擇合適的方式對一個問題的相關方面建模使其易於處理。它是利用不變數簡明扼要且表述性地刻畫系統的行為。它使我們在不必理解每一個細節的情況下就能夠安全地使用、調整和影響一個大型復雜系統的信息。它就是為預期的未來應用而進行的預取和緩存。計算思維是按照預防、保護及通過冗餘、容錯、糾錯的方式從最壞情形恢復的一種思維。它稱堵塞為「死鎖」，稱約定為「界面」。計算思維就是學習在同步相互會合時如何避免「競爭條件」（亦稱「競態條件」）的情形。計算思維利用啟發式推理來尋求解答，就是在不確定情況下的規劃、學習和調度。它就是搜索、搜索、再搜索，結果是一系列的網頁，一個贏得游戲的策略，或者一個反例。計算思維利用海量數據來加快計算，在時間和空間之間，在處理能力和存儲容量之間進行權衡。
計算思維將滲透到我們每個人的生活之中，到那時諸如演算法和前提條件這些詞彙將成為每個人日常語言的一部分，對「非確定論」和「垃圾收集」這些詞的理解會和計算機科學里的含義驅近，而樹已常常被倒過來畫了。
6．計算思維在其他學科中的影響
例如，機器學習已經改變了統計學。就數學尺度和維數而言，統計學慣用於各類問題的規模僅在幾年前還是不可想像的。各種組織的統計部門都聘請了計算機科學家。計算機學院（系）正在與已有或新開設的統計學系聯姻。
計算機學家們對生物科學越來越感興趣，因為他們堅信生物學家能夠從計算思維中獲益。計算機科學對生物學的貢獻決不限於其能夠在海量序列數據中搜索尋找模式規律的本領。最終希望是數據結構和演算法（我們自身的計算抽象和方法）能夠以其體現自身功能的方式來表示蛋白質的結構。計算生物學正在改變著生物學家的思考方式。類似地，計算博弈理論正改變著經濟學家的思考方式，納米計算改變著化學家的思考方式，量子計算改變著物理學家的思考方式。
這種思維將成為每一個人的技能組合成分，而不僅僅限於科學家。普適計算之於今天就如計算思維之於明天。普適計算是已成為今日現實的昨日之夢，而計算思維就是明日現實。
計算機科學是計算的學問——什麼是可計算的，怎樣去計算。計算機科學不是計算機編程。像計算機科學家那樣去思維意味著遠不止能為計算機編程，還要求能夠在抽象的多個層次上思維。
7．計算思維是根本的，不是刻板的技能
根本技能是每一個人為了在現代社會中發揮職能所必須掌握的。刻板技能意味著機械的重復。具有諷刺意味的是，當計算機像人類一樣思考之後，思維可就真的變成機械的了。
8．計算思維是人的，不是計算機的思維方式
計算思維是人類求解問題的一條途徑，但決非要使人類像計算機那樣地思考。計算機枯燥且沉悶，人類聰穎且富有想像力。是人類賦予計算機激情。配置了計算設備，我們就能用自己的智慧去解決那些在計算時代之前不敢嘗試的問題，實現「只有想不到，沒有做不到」的境界。
9．計算思維是數學和工程思維的互補與融合
計算機科學在本質上源自數學思維，因為像所有的科學一樣，其形式化基礎建築於數學之上。計算機科學又從本質上源自工程思維，因為我們建造的是能夠與實際世界互動的系統，基本計算設備的限制迫使計算機學家必須計算性地思考，不能只是數學性地思考。構建虛擬世界的自由使我們能夠設計超越物理世界的各種系統。

㈣ 張捷的簡介

2011年1月至6月訪問哈佛大學，2011年10月至2014年3月期間在丹麥奧胡斯大學做博士後。 2014年3月至今在牛津大學做博士後 。
研究方向：理論計算機，演算法博弈論，不動點及納什均衡計算，市場均衡，網路經濟，機制設計，圖論，數學規劃。

㈤ 多倫多大學有什麼計算機課比較簡單

課程難度還是要看學生的自身情況哦，多倫多大學計算機專業開設了一系列課程。

課程包括：

CSC104H1 - 計算思維

CSC108H1 - 計算機編程簡介

計算機課程輔導

CSC120H1 - 科學計算機科學

CSC121H1 - 統計計算機科學

CSC148H1 - 計算機科學概論

CSC165H1 - 計算機科學的數學表達和推理

CSC204H1 - 與計算機科學家合作

CSC207H1 - 軟體設計

CSC209H1 - 軟體工具和系統編程

CSC236H1 - 計算理論導論

CSC240H1 - 豐富的計算理論導論

CSC258H1 - 計算機組織

CSC263H1 - 數據結構和分析

CSC265H1 - 豐富的數據結構和分析

JSC270H1 - 數據科學I

CSC300H1 - 計算機與社會

CSC301H1 - 軟體工程簡介

CSC302H1 - 工程大型軟體系統

CSC303H1 - 社會和信息網路

CSC304H1 - 演算法博弈論與機制設計

CSC309H1 - 在網上編程

CSC310H1 - 資訊理論

CSC318H1 - 互動式計算媒體的設計

CSC320H1 - 視覺計算簡介

CSC324H1 - 編程語言原則

CSC336H1 - 數值方法

CSC343H1 - 資料庫簡介

CSC358H1 - 計算機網路原理

CSC367H1 - 並行編程

CSC369H1 - 操作系統

CSC373H1 - 演算法設計，分析和復雜性

CSC384H1 - 人工智慧簡介

CSC385H1 - 微處理器系統

CSC396Y0 - 設計現實世界問題的系統

CSC399Y1 - 研究機會計劃

CSC401H1 - 自然語言計算

CSC404H1 - 視頻游戲設計簡介

CSC410H1 - 軟體測試和驗證

CSC411H1 - 機器學習和數據挖掘

CSC412H1 - 概率學習與推理

CSC418H1 - 計算機圖形學

CSC420H1 - 圖像理解介紹

CSC421H1 - 神經網路和深度學習

CSC428H1 - 人機交互

CSC436H1 - 數值演算法

CSC438H1 - 可計算性和邏輯

CSC443H1 - 資料庫系統技術

CSC446H1 - 偏微分方程的計算方法

CSC448H1 - 正式語言和自動機

CSC454H1 - 軟體業務

CSC456H1 - 高性能科學計算

CSC458H1 - 計算機網路系統

CSC463H1 - 計算復雜性和可計算性

㈥ 計算博弈理論改變著誰的思考方式

計算思維
Jeannette M. Wing (周以真)
(翻譯：徐韻文，王飛躍, 校對：王飛躍）

美國卡內基-梅隆大學計算機系 周以真教授(圖片來自網路)

計算思維代表著一種普遍的認識和一類普適的技能，每一個人，不僅僅是計算機科學家，都應熱心於它的學習和運用。

計算思維建立在計算過程的能力和限制之上，由人由機器執行。計算方法和模型給了我們敢於去處理那些原本無法由任何個人獨自完成的問題求解和系統設計。計算思維直面機器智能的不解之謎：什麼人類能比計算機做得更好？什麼計算機能比人類做得更好？最基本的是它涉及這樣的問題：什麼是可計算的？今天，我們對這些問題仍是一知半解。

計算思維可以做什麼？

計算思維是每個人的基本技能，不僅僅屬於計算機科學家。我們應當使每個孩子在培養解析能力時不僅掌握閱讀、寫作和算術(Reading,writing,and arithmetic---3R),還要學會計算思維。正如印刷出版促進了3R的普及，計算和計算機也以類似的正反饋促進了計算思維的傳播。

計算思維涉及運用計算機科學的基礎概念去求解問題、設計系統和理解人類的行為。它包括了涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動。

當我們必須求解一個特定的問題時，首先會問：解決這個問題有多麼困難？怎樣才是最佳的解決方法? 計算機科學根據堅實的理論基礎來准確地回答這些問題。表述問題的難度就工具的基本能力。必須考慮的因素包括機器的指令系統、資源約束和操作環境。

為了有效地求解一個問題，我們可能要進一步問：一個近似解是否就足夠了，是否可以利用一下隨機化，以及是否允許誤報(false postive)和漏報(false negative)?計算思維就通過約簡、嵌入、轉化和模擬等方法，把一個看來困難的問題重新闡釋成一個我們知道怎樣解決的問題。

計算思維是一種遞歸思維。它是並行處理。它是把代碼譯成數據又把數據譯成代碼。它是由廣義量綱分析進行的類型檢查。對於別名或賦予人與物多個名字的做法，它既知道其益處又了解其害處。對於間接定址和程序調用的做法，它既知道其威力又了解其代價。它評價一個程序時，不僅僅根據其准確性和效率，還有美學的考量，而對於系統的設計，還考慮簡潔和優雅。
計算思維採用了抽象和分解來迎戰龐大的任務或者設計巨大復雜的系統。它關注的是分離(SOC方法)。它是選擇合適的方式去陳述一個問題，或者是選擇合適的方式對一個問題的相關方面建模使其易於處理。它是利用不變數簡明扼要且表述性地刻畫系統的行為。它是我們在不必理解每一個細節的情況下就能夠安全地使用、調整和影響一個大型復雜系統(黑箱方法——原編者注)的信心。它就是為預期的多個用戶而進行的模塊化，它就是為預期的未來應用而進行的預置和緩存(預測執行——原編者注)。

計算思維是按照預防、保護及通過冗餘、容錯、糾錯的方式從最壞情形恢復的一種思維。它稱堵塞為「死鎖」，稱約定為「界面」。計算思維就是學習在同步相互會合時如何避免「競爭條件」(亦稱「競態條件」)的情形。

計算思維利用啟發式推理來尋求解答，就是在不確定情況下的規劃、學習和調度。它就是搜索、搜索、再搜索，最後得到的是一系列的網頁，一個贏得游戲的策略，或者一個反例。計算思維利用海量數據來加快計算，在時間和空間之間，在處理能力和存儲容量之間進行權衡。

考慮這些日常中的事例：當你女兒早晨去學校時，她把當天需要的東西放進背包，這就是預置和緩存；當你兒子弄丟他的手套時，你建議他沿走過的路尋找，這就是回推；在什麼時候停止租用滑雪板而為自己買一付呢？這就是在線演算法；在超市付賬時，你應當去排哪個隊呢？這就是多伺服器系統的性能模型；為什麼停電時你的電話仍然可用？這就是失敗的無關性和設計的冗餘性；完全自動的大眾圖靈測試是如何區分計算機和人類，即CAPTCHA程序是怎樣鑒別人類的？這就是充分利用求解人工智慧難題之艱難來挫敗計算代理程序。

計算思維將滲入到我們每個人的生活之中，到那時諸如演算法和前提條件這些詞彙將成為每個人日常語言的一部分，對「非確定論」和「垃圾收集」這些詞的理解會和計算科學里的含義趨近，而樹已常常被倒過來畫了。

我們已見證了計算思維在其它學科中的影響。例如，機器學習已經改變了統計學。就數據尺度和維數而言，統計學慣用於各類問題的規模僅在幾年前還是不可想像的。各類機構的統計部門都聘請了計算機科學家。計算機學院(系)正在與已有或新開設的統計學系聯姻。

近來，計算機學家們對生物科學越來越感興趣，因為他們堅信生物學家能夠從計算思維中獲益。計算機科學對生物學的貢獻決不限於其能夠在海量時序數據中搜索尋找模式規律的本領。最終希望是數據結構和演算法（我們的計算抽象和方法）能夠以闡釋其功能的方式表示蛋白質的結構。計算生物學正在改變著生物學家的思考方式。類似地，計算博弈理論正改變著經濟學家的思考方式，納米計算改變著化學家的思考方式，量子計算改變著物理學家的思考方式。

這種思維將成為每一個人的技能組合成分，而不僅僅限於科學家。普適計算之於今天就如計算思維之於明天。普適計算是已變為今日現實的昨日之夢，而計算思維就是明日現實。

它是什麼，又不是什麼？

計算機科學是計算的學問——什麼是可計算的，怎樣去計算。因此，計算思維具有以下特性：

概念化，不是程序化。計算機科學不是計算機編程。像計算機科學家那樣去思維意味著遠不止能為計算機編程，還要求能夠在抽象的多個層次上思維。
根本的，不是刻板的技能。基本技能是每一個人為了在現代社會中發揮職能所必須掌握的。刻板技能意味著機械的重復。具有諷刺意味的是，當計算機科學真正解決了人工智慧的大挑戰——使計算機像人類一樣思考之後，思維可能真的變成機械的了。
是人的，不是計算機的思維。計算思維是人類求解問題的一條途徑，但決非要使人類像計算機那樣地思考。計算機枯燥且沉悶，人類聰穎且富有想像力。是人類賦予計算機激情。配置了計算設備，我們就能用自己的智慧去解決那些計算時代之前不敢嘗試的問題，實現「只有想不到，沒有做不到」的境界。
數學和工程思維的互補與融合。計算機科學在本質上源自數學思維，因為像所有的科學一樣，其形式化解析基礎建築於數學之上。計算機科學又從本質上源自工程思維，因為我們建造的是能夠與實際世界互動的系統，基本計算設備的限制迫使計算機學家必須計算性地思考，不能只是數學性地思考。構建虛擬世界的自由使我們能夠設計超越物理世界的各種系統。
是思想，不是人造物。不只是我們生產的軟體硬體等人造物將以物理形式到處呈現並時時刻刻觸及我們的生活，更重要的是還將有我們用以接近和求解問題、管理日常生活、與他人交流和互動的計算概念；而且，
面向所有的人，所有地方。當計算思維真正融入人類活動的整體以致不再表現為一種顯式之哲學的時候，它就將成為一種現實。

許多人將計算機科學等同於計算機編程。有些家長為他們主修計算機科學的孩子看到的只是一個狹窄的就業范圍。許多人認為計算機科學的基礎研究已經完成，剩下的只是工程問題。當我們行動起來去改變這一領域的社會形象時，計算思維就是一個引導著計算機教育家、研究者和實踐者的宏大願景。我們特別需要走進大學之前的聽眾，包括老師、父母、學生，向他們傳送下面兩個主要信息：

智力上的挑戰和引人入勝的科學問題依舊亟待理解和解決。這些問題和解答僅僅受限於我們的好奇心和創造力；同時

一個人可以主修計算機科學而從事任何行業。一個人可以主修英語或者數學，接著從事各種各樣的職業。計算機科學也一樣。一個人可以主修計算機科學，接著從事醫學、法律、商業、政治，以及任何類型的科學和工程，甚至藝術工作。

計算機科學的教授應當為大學新生開一門稱為「怎麼像計算機科學家一樣思維」的課程，面向所有專業，而不僅僅是計算機科學專業的學生。我們應當使入大學之前的學生接觸計算的方法和模型。我們應當設法激發公眾對於計算機領域中的科學探索之興趣，而不是悲嘆對其興趣的衰落或者哀泣其研究經費的下降。所以，我們應當傳播計算機科學的快樂、崇高和力量，致力於使計算思維成為常識。

㈦ 金融工程要修那些課

《B17 985高校精品課程《金融工程》全套教學視頻》網路網盤資源免費下載

鏈接:https://pan..com/s/1E7cCH8E76qdn9j_ynnxJKg

B17 985高校精品課程《金融工程》全套教學視頻|985高校精品課程《金融工程》全套教學視頻|第89講 股指、外匯、期貨與利率為標的的期權.flv|第88講 期權價格的敏感性和期權的套期保值（二）.flv|第87講 期權價格的敏感性和期權的套期保值（一）.flv|第86講 期權的交易策略及其應用（四）.flv|第85講 期權的交易策略及其應用（三）.flv|第84講 期權的交易策略及其應用（二）.flv|第83講 期權的交易策略及其應用（一）.flv|第82講 期權定價的數值方法（六）.flv|第81講 期權定價的數值方法（五）.flv|第80講 期權定價的數值方法（四）.flv|第79講 期權定價的數值方法（三）.flv|第78講 期權定價的數值方法（二）.flv|第77講 期權定價的數值方法（一）.flv

㈧ 什麼是二進制

二進制數據的表示法 二進制數據也是採用位置計數法，其位權是以2為底的冪。例如二進制數據110.11，其權的大小順序為2^2、2^1、2^0、2^-1、2^-2。對於有n位整數，m位小數的二進制數據用加權系數展開式表示，可寫為： （a(n-1)a(n-2)…a(-m)）2＝a(n-1)×2^(n-1)+a(n-2)×2^(n-2)+……+a(1)×2^1+a(0)×2^0+a(-1)×2^(-1)+a(-2)×2^(-2)+……+a(-m)×2^(-m) 二進制數據一般可寫為：（a(n-1)a(n-2)…a(1)a(0).a(-1)a(-2)…a(-m)）2。 注意： 1.式中aj表示第j位的系數，它為0和1中的某一個數。 2.a(n-1)中的(n-1)為下標，輸入法無法打出所以用括弧括住，避免混淆。 3.2^2表示2的平方，以此類推。 【例1102】將二進制數據111.01寫成加權系數的形式。 解：（111.01）2＝(1×2^2)+(1×2^1)+(1×2^0)+(0×2^-1)+(1×2^-2) 二進制和十六進制，八進制一樣，都以二的冪來進位的。
[編輯本段]二進制運算
二進制數據的算術運算的基本規律和十進制數的運算十分相似。最常用的是加法運算和乘法運算。 二進制數據1. 二進制加法
有四種情況： 0+0＝0 0+1＝1 1+0＝1 1+1＝10 進位為1 【例1103】求 (1101)2+(1011)2 的和 解： ��1 1 0 1 + �1 0 1 1 ------------------- �1 1 0 0 0
2. 二進制乘法
有四種情況： 0×0＝0 1×0＝0 0×1＝0 1×1＝1 【例1104】求 (1110)2 乘(101)2 之積 解： ���1 1 1 0 × �� 1 0 1 ----------------------- ��� 1 1 1 0 �� 0 0 0 0 �1 1 1 0 ------------------------- 1 0 0 0 1 1 0 (這些計算就跟十進制的加或者乘法相同，只是進位的數不一樣而已,十進制的是到十才進位這里是到2就進了) 3.二進制減法 0－0＝0，1－0＝1，1－1＝0，10－1＝1。 4.二進制除法 0÷1＝0，1÷1＝1。[1][2] 5.二進制拈加法 拈加法二進制加減乘除外的一種特殊演算法。 拈加法運算與進行加法類似，但不需要做進位。此演算法在博弈論（Game Theory）中被廣泛利用。
[編輯本段]進制轉換
十進制數轉換為二進制數、八進制數、十六進制數的方法： 二進制數、八進制數、十六進制數轉換為十進制數的方法：按權展開求和法二進製表示形式1．二進制與十進制間的相互轉換：
（1）二進制轉十進制 方法：「按權展開求和」 例： （1011.01）2 ＝（1×2^3＋0×2^2＋1×2^1＋1×2^0＋0×2^(-1)＋1×2^(-2) ）10 ＝（8＋0＋2＋1＋0＋0.25）10 ＝（11.25）10 規律：個位上的數字的次數是0，十位上的數字的次數是1，......，依獎遞增，而十 分位的數字的次數是-1，百分位上數字的次數是-2，......，依次遞減。 注意：不是任何一個十進制小數都能轉換成有限位的二進制數。 （2）十進制轉二進制 · 十進制整數轉二進制數：「除以2取余，逆序排列」（除二取余法） 例： （89）10 ＝（1011001）2 2 89 ……1 2 44 ……0 2 22 ……0 2 11 ……1 2 5 ……1 2 2 ……0 1 · 十進制小數轉二進制數：「乘以2取整，順序排列」（乘2取整法） 例： (0．625)10= (0．101)2 0.625X2=1.25 ……1 0.25 X2=0.50 ……0 0.50 X2=1.00 ……1
2．八進制與二進制的轉換：
二進制數轉換成八進制數：從小數點開始，整數部分向左、小數部分向右，每3位為一組用一位八進制數的數字表示，不足3位的要用「0」補足3位，就得到一個八進制數。 八進制數轉換成二進制數：把每一個八進制數轉換成3位的二進制數，就得到一個二進制數。 八進制數字與二進制數字對應關系如下： 000 -> 0 100 -> 4 001 -> 1 101 -> 5 010 -> 2 110 -> 6 011 -> 3 111 -> 7 例：將八進制的37.416轉換成二進制數： 3 7 ． 4 1 6 011 111 ．100 001 110 即：（37.416）8 ＝（11111.10000111）2 例：將二進制的10110.0011 轉換成八進制： 0 1 0 1 1 0 . 0 0 1 1 0 0 2 6 . 1 4 即：（10110.011）2 ＝ （26.14）8
3．十六進制與二進制的轉換：
二進制數轉換成十六進制數：從小數點開始，整數部分向左、小數部分向右，每4位為一組用一位十六進制數的數字表示，不足4位的要用「0」補足4位，就得到一個十六進制數。 十六進制數轉換成二進制數：把每一個十六進制數轉換成4位的二進制數，就得到一個二進制數。 十六進制數字與二進制數字的對應關系如下： 0000 -> 0 0100 -> 4 1000 -> 8 1100 -> C 0001 -> 1 0101 -> 5 1001 -> 9 1101 -> D 0010 -> 2 0110 -> 6 1010 -> A 1110 -> E 0011 -> 3 0111 -> 7 1011 -> B 1111 -> F 例：將十六進制數5DF.9 轉換成二進制： 5 D F ． 9 0101 1101 1111 ．1001 即：（5DF.9）16 ＝（10111011111.1001）2 例：將二進制數1100001.111 轉換成十六進制： 0110 0001 ． 1110 6 1 ． E 即：（1100001.111）2 ＝（61.E）16
[編輯本段]二進制的特點
優點
數字裝置簡單可靠，所用元件少； 只有兩個數碼0和1，因此它的每一位數都可用任何具有兩個不同穩定狀態的元件來表示； 基本運算規則簡單，運算操作方便。
缺點
用二進製表示一個數時，位數多。因此實際使用中多採用送入數字系統前用十進制，送入機器後再轉換成二進制數，讓數字系統進行運算，運算結束後再將二進制轉換為十進制供人們閱讀。
[編輯本段]萊布尼茨與二進制
在用ftp工具以二進制方式上傳德國圖靈根著名的郭塔王宮圖書館（Schlossbiliothke zu Gotha）保存著一份彌足珍貴的手稿，其標題為：「1與0，一切數字的神奇淵源。這是造物的秘密美妙的典範，因為，一切無非都來自上帝。」這是德國天才大師萊布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz，1646 - 1716）的手跡。但是，關於這個神奇美妙的數字系統，萊布尼茨只有幾頁異常精煉的描述。 萊布尼茨不僅發明了二進制，而且賦予了它宗教的內涵。他在寫給當時在中國傳教的法國耶穌士會牧師布維（Joachim Bouvet，1662 - 1732）的信中說：「第一天的伊始是1，也就是上帝。第二天的伊始是2，……到了第七天，一切都有了。所以，這最後的一天也是最完美的。因為，此時世間的一切都已經被創造出來了。因此它被寫作『7』，也就是『111』（二進制中的111等於十進制的7），而且不包含0。只有當我們僅僅用0和1來表達這個數字時，才能理解，為什麼第七天才最完美，為什麼7是神聖的數字。特別值得注意的是它（第七天）的特徵（寫作二進制的111）與三位一體的關聯。」 布維是一位漢學大師，他對中國的介紹是17、18世紀歐洲學界中國熱最重要的原因之一。布維是萊布尼茨的好朋友，一直與他保持著頻繁的書信往來。萊布尼茨曾將很多布維的文章翻譯成德文，發表刊行。恰恰是布維向萊布尼茨介紹了《周易》和八卦的系統，並說明了《周易》在中國文化中的權威地位。 八卦是由八個符號組構成的占卜系統，而這些符號分為連續的與間斷的橫線兩種。這兩個後來被稱為「陰」、「陽」的符號，在萊布尼茨眼中，就是他的二進制的中國翻版。他感到這個來自古老中國文化的符號系統與他的二進制之間的關系實在太明顯了，因此斷言：二進制乃是具有世界普遍性的、最完美的邏輯語言。 另一個可能引起萊布尼茨對八卦的興趣的人是坦澤爾（Wilhelm Ernst Tentzel），他當時是圖靈根大公爵硬幣珍藏室的領導，也是萊布尼茨的好友之一。在他主管的這個硬幣珍藏中有一枚印有八卦符號的硬幣。
[編輯本段]計算機內部採用二進制的原因
（1）技術實現簡單，計算機是由邏輯電路組成，邏輯電路通常只有兩個狀態，開關的接通與斷開，這兩種狀態正好可以用「1」和「0」表示。 （2）簡化運算規則：兩個二進制數和、積運算組合各有三種，運算規則簡單，有利於簡化計算機內部結構，提高運算速度。 （3）適合邏輯運算：邏輯代數是邏輯運算的理論依據，二進制只有兩個數碼，正好與邏輯代數中的「真」和「假」相吻合。 （4）易於進行轉換，二進制與十進制數易於互相轉換。 （5）用二進製表示數據具有抗干擾能力強，可靠性高等優點。因為每位數據只有高低兩個狀態，當受到一定程度的干擾時，仍能可靠地分辨出它是高還是低。
[編輯本段]處理資料庫二進制數據
我們在使用資料庫時,有時會用到圖像或其它一些二進制數據,這個時候你們就必須使用二進制循環編碼盤getchunk這個方法來從表中獲得二進制大對象,我們也可以使用AppendChunk來把數據插入到表中. 我們平時來取數據是這樣用的! Getdata=rs("fieldname") 而取二進制就得這樣 size=rs("fieldname").acturalsize getdata=rs("fieldname").getchunk(size) 我們從上面看到,我們取二進制數據必須先得到它的大小,然後再搞定它,這個好像是ASP中處理二進制數據的常用方法,我們在獲取從客戶端傳來的所有數據時,也是用的這種方法,嘿嘿大家可要記住O. 下面我們也來看看是怎樣將二進制數據加入資料庫 rs("fieldname").appendchunk binarydata 一步搞定! 另外,使用getchunk和appendchunk將數據一步一步的取出來! 下面演示一個取數據的例子! Addsize=2 totalsize=rs("fieldname").acturalsize offsize=0 Do Where offsize Binarydata=rs("fieldname").getchunk(offsize) data=data&Binarydata offsize=offsize+addsize Loop 當這個程序運行完畢時,data就是我們取出的數據.

㈨ 計算復雜性理論的歷史

在20世紀50年代，Trahtenbrot和Rabin的論文被認為是該領域最早的文獻。而一般說來，被公認為奠定了計算復雜性領域基礎的是Hartmanis和Stearns的1960年代的論文On the computational complexity of algorithms。在這篇論文中，作者引入了時間復雜性類TIME(f(n))的概念，並利用對角線法證明了時間層級定理（Time Hierarchy Theorem）。
在此之後，許多研究者對復雜性理論作出了貢獻。期間重要的發現包括：對隨機演算法的去隨機化（derandomization）的研究，對近似演算法的不可近似性（hardness of approximation）的研究，以及互動式證明系統（Interactive proof system）理論和零知識證明（Zero-knowledge proof）等。特別的復雜性理論對近代密碼學的影響非常顯著，而最近，復雜性理論的研究者又進入了博弈論領域，並創立了「演算法博弈論」（algorithmic game theory）這一分支。
該領域重要的研究者有（不完全列表）：
史提芬·古克姚期智 （Andrew Chi-Chih Yao）Allan BorodinManuel BlumJuris HartmanisRichard KarpLeonid LevinAlexander RazborovMichel SipserAvi WigdersonWalter SavitchRichard StearnsLance FortnowV. ArvindLazlo Ba

㈩ 美國計算機科學都有什麼課程

美國計算機科學（簡稱CS）是一門包含各種各樣與計算和信息處理相關主題的系統學科，從抽象的演算法分析、形式化語法等等，
到更具體的主題如編程語言、程序設計、軟體和硬體等，計算機科學分為理論計算機科學和實驗計算機科學兩個部分。

計算機科學課程輔導

斯坦福大學計算機科學課程設置

計算生物學Computational Biology、計算機視覺Computer Vision、機器學習Machine Learning、自然語言處理Natural Language Processing、機器人Robotics、人機交互Human-computer Interaction、編程系統與驗證Programming Systems and Verification 、操作與分布式系統Operating/Distributed System、網路Networking、計算機安全Computer Security、架構Architecture、演算法博弈論Algorithmic Game Theory、程序與編程語言的設計與分析Design and Analysis of Programs and Programming Languages等。