算法博弈论

㈠ 区块链金融股权管理系统搭建解决方案

什么是区块链金融

区块链金融，其实是区块链技术在金融领域的应用。区块链是一种基于比特币的底层技术，本质其实就是一个去中心化的信任机制。通过在分布式节点共享来集体维护一个可持续生长的数据库，实现信息的安全性和准确性，也是是一种对分布式存储、非对称加密算法、时间戳等现存技术进行有机整合，并引入算法博弈论的共识机制而形成的一套新的技术体系。

区块链要实现去中心化的目标，还有很多待解的难题，传统的供应链金融是一种中心化的模式，基本上都是金融机构、保理公司依托一家核心企业，来为供应链上的约80%的中小企业提供服务。但是由于供应链运行过程中，物流信息、交易信息、资金信息、信息流信息等分散保留在各自企业内部，信息不透明，金融机构无法全面了解企业信用，惜贷现象也就难以避免。

首先，依靠技术大幅度地去中心化会产生新的问题，技术上的去中心化并不等于市场管理的去中心化。区块链在金融领域的应用能否充分地尊重和保护消费者权益，仍需要监管部门予以保证。

金融企业已经开始利用区块链技术进行自我强化。比如，商业银行利用区块链技术能够更好地进行积分管理、押品管理，能够更好地解决互联网金融发展中的身份认证与反洗钱问题，推动互联网金融升级。

此外，利用区块链及配套技术，商业银行能够更好地提供智能投顾、现金管理服务，向交易银行方向迈进。未来，汇新云软件协同服务平台，平台入驻的产品经理具备钻研精神将在区块链的应用场景上面深入研究，场景上面将日益丰富，技术创新和模式创新的步伐将提速，而随着应用范围从金融向非金融领域加速扩展，区块链将逐渐成为未来互联网的重要组成部分，为打造价值网络奠定重要基石。

以上内容来自于网络文库截取部分：区块链金融系统解决方案

望采纳，还有不懂可去参考网络文库：区块链金融系统解决方案

㈡ 最数学的计算机科学方向有哪些

TL;DR: 短的回答就是Theory，TCS（计算机理论/Theorectical Computer Science）以用数学多而出名。TCS包含的太多，数学学科本身也很大很广，跟题主想象的恐怕不符。若做计算机方向的研究还是只去研读相关的数学比较有效。
长答案：
首先，对“数学要求最高”其实是一个太过笼统的概念。没有本科数学专业就做不来的事情很少，工程师甚至data scientists大多都不是数学专业出身，但也会用很多很高深的数学上的成果（不是很懂好像也没有关系）。
密码学crypto没有多“纯”，也绝对不是唯一跟数学密切相关的计算机学科。另一方面，学习computer vision所要求的数学，就跟密码学所要求的数学不一样。而这些都还只是学习。
研究上，多学数学这一学科而非课题相关数学，最好的结果也只是是刚好用牛刀杀了鸡，那还算是幸运的（恰好可以用上这个理论而且还蛮合适）。数学学科之大，泛学之也不一定对你研究的课题有很大帮助。
尽管如此，已经有很好数学基础的人，在研究课题的时候更容易做出新鲜的学科交叉的突破。但为了计算机研究而企图“泛读”数学，实在是得不偿失。
若不是数学本科生，与其补课高等数学、抽象代数、偏微分方程、拓扑学，不如好好想想怎么写证明题，这才是研究中最需要的: rigor。在此之上，应该学习应用数学中用的多的数学学科：离散，线代，统计，随机，算法，科学计算(scientific computing)，数值分析等。
最后，要是我可以用一个同样笼统的概念来谈需要数学的计算机科学方向，我想应该是Theory了，包括算法研究，并行计算，数据结构，密码学，机器学习，计算数论，还有很多很多我中文猜了一会儿还不知道怎么说的东西。

㈢ 计算博弈理论改变着谁的思考方式

计算思维
一．计算思维的定义
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
进一步地定义为：
1．通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的方法；
2．是一种递归思维，是一种并行处理，是一种把代码译成数据又能把数据译成代码，是一种多维分析推广的类型检查方法；
3．是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法，是基于关注分离的方法（S oc方法）；
4．是一种选择合适的方式去陈述一个问题，或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法；
5．是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式，并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法；
6．是利用启发式推理寻求解答，也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法；
7．是利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。
计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。
二．计算思维的深层次理解
1．计算思维的优点
计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。
2．计算思维的内容
计算思维最根本的内容，即其本质（Essence）是抽象（Abstraction）和自动化（Automation）。计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，并完全用符号来表示，其中，数字抽象只是一类特例。与数学和物理科学相比，计算思维中的抽象显得更为丰富，也更为复杂。数学抽象的最大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性，而仅保留其量的关系和空间的形式，而计算思维中的抽象却不仅仅如此。操作模式 计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由任何个人独自完成的问题求解和系统设计。
3．计算思维用途
计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。我们应当使每个孩子在培养解析能力时不仅掌握阅读、写作和算术（Reading, writing, and arithmetic——3R），还要学会计算思维。正如印刷出版促进了3R的普及，计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。
计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。它包括了涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法？计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的难度就是工具的基本能力，必须考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。
为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就够了，是否可以利用一下随机化，以及是否允许误报（false positive）和漏报（false negative）。计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。
4．计算思维是一种递归思维
它是并行处理。它是把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。对于别名或赋予人与物多个名字的做法，它既知道其益处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的方法，它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时，不仅仅根据其准确性和效率，还有美学的考量，而对于系统的设计，还考虑简洁和优雅。
5．抽象和分解
来迎接庞杂的任务或者设计巨大复杂的系统。它是关注的分离（SOC方法）。它是选择合适的方式去陈述一个问题，或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它使我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信息。它就是为预期的未来应用而进行的预取和缓存。计算思维是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式从最坏情形恢复的一种思维。它称堵塞为“死锁”，称约定为“界面”。计算思维就是学习在同步相互会合时如何避免“竞争条件”（亦称“竞态条件”）的情形。计算思维利用启发式推理来寻求解答，就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索，结果是一系列的网页，一个赢得游戏的策略，或者一个反例。计算思维利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行权衡。
计算思维将渗透到我们每个人的生活之中，到那时诸如算法和前提条件这些词汇将成为每个人日常语言的一部分，对“非确定论”和“垃圾收集”这些词的理解会和计算机科学里的含义驱近，而树已常常被倒过来画了。
6．计算思维在其他学科中的影响
例如，机器学习已经改变了统计学。就数学尺度和维数而言，统计学习用于各类问题的规模仅在几年前还是不可想象的。各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。计算机学院（系）正在与已有或新开设的统计学系联姻。
计算机学家们对生物科学越来越感兴趣，因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量序列数据中搜索寻找模式规律的本领。最终希望是数据结构和算法（我们自身的计算抽象和方法）能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。类似地，计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式，纳米计算改变着化学家的思考方式，量子计算改变着物理学家的思考方式。
这种思维将成为每一个人的技能组合成分，而不仅仅限于科学家。普适计算之于今天就如计算思维之于明天。普适计算是已成为今日现实的昨日之梦，而计算思维就是明日现实。
计算机科学是计算的学问——什么是可计算的，怎样去计算。计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。
7．计算思维是根本的，不是刻板的技能
根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是，当计算机像人类一样思考之后，思维可就真的变成机械的了。
8．计算思维是人的，不是计算机的思维方式
计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。配置了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题，实现“只有想不到，没有做不到”的境界。
9．计算思维是数学和工程思维的互补与融合
计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维，因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。

㈣ 张捷的简介

2011年1月至6月访问哈佛大学，2011年10月至2014年3月期间在丹麦奥胡斯大学做博士后。 2014年3月至今在牛津大学做博士后 。
研究方向：理论计算机，算法博弈论，不动点及纳什均衡计算，市场均衡，网络经济，机制设计，图论，数学规划。

㈤ 多伦多大学有什么计算机课比较简单

课程难度还是要看学生的自身情况哦，多伦多大学计算机专业开设了一系列课程。

课程包括：

CSC104H1 - 计算思维

CSC108H1 - 计算机编程简介

计算机课程辅导

CSC120H1 - 科学计算机科学

CSC121H1 - 统计计算机科学

CSC148H1 - 计算机科学概论

CSC165H1 - 计算机科学的数学表达和推理

CSC204H1 - 与计算机科学家合作

CSC207H1 - 软件设计

CSC209H1 - 软件工具和系统编程

CSC236H1 - 计算理论导论

CSC240H1 - 丰富的计算理论导论

CSC258H1 - 计算机组织

CSC263H1 - 数据结构和分析

CSC265H1 - 丰富的数据结构和分析

JSC270H1 - 数据科学I

CSC300H1 - 计算机与社会

CSC301H1 - 软件工程简介

CSC302H1 - 工程大型软件系统

CSC303H1 - 社会和信息网络

CSC304H1 - 算法博弈论与机制设计

CSC309H1 - 在网上编程

CSC310H1 - 信息论

CSC318H1 - 交互式计算媒体的设计

CSC320H1 - 视觉计算简介

CSC324H1 - 编程语言原则

CSC336H1 - 数值方法

CSC343H1 - 数据库简介

CSC358H1 - 计算机网络原理

CSC367H1 - 并行编程

CSC369H1 - 操作系统

CSC373H1 - 算法设计，分析和复杂性

CSC384H1 - 人工智能简介

CSC385H1 - 微处理器系统

CSC396Y0 - 设计现实世界问题的系统

CSC399Y1 - 研究机会计划

CSC401H1 - 自然语言计算

CSC404H1 - 视频游戏设计简介

CSC410H1 - 软件测试和验证

CSC411H1 - 机器学习和数据挖掘

CSC412H1 - 概率学习与推理

CSC418H1 - 计算机图形学

CSC420H1 - 图像理解介绍

CSC421H1 - 神经网络和深度学习

CSC428H1 - 人机交互

CSC436H1 - 数值算法

CSC438H1 - 可计算性和逻辑

CSC443H1 - 数据库系统技术

CSC446H1 - 偏微分方程的计算方法

CSC448H1 - 正式语言和自动机

CSC454H1 - 软件业务

CSC456H1 - 高性能科学计算

CSC458H1 - 计算机网络系统

CSC463H1 - 计算复杂性和可计算性

㈥ 计算博弈理论改变着谁的思考方式

计算思维
Jeannette M. Wing (周以真)
(翻译：徐韵文，王飞跃, 校对：王飞跃）

美国卡内基-梅隆大学计算机系 周以真教授(图片来自网络)

计算思维代表着一种普遍的认识和一类普适的技能，每一个人，不仅仅是计算机科学家，都应热心于它的学习和运用。

计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型给了我们敢于去处理那些原本无法由任何个人独自完成的问题求解和系统设计。计算思维直面机器智能的不解之谜：什么人类能比计算机做得更好？什么计算机能比人类做得更好？最基本的是它涉及这样的问题：什么是可计算的？今天，我们对这些问题仍是一知半解。

计算思维可以做什么？

计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。我们应当使每个孩子在培养解析能力时不仅掌握阅读、写作和算术(Reading,writing,and arithmetic---3R),还要学会计算思维。正如印刷出版促进了3R的普及，计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。

计算思维涉及运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。它包括了涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。

当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法? 计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的难度就工具的基本能力。必须考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。

为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就足够了，是否可以利用一下随机化，以及是否允许误报(false postive)和漏报(false negative)?计算思维就通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。

计算思维是一种递归思维。它是并行处理。它是把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。对于别名或赋予人与物多个名字的做法，它既知道其益处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的做法，它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时，不仅仅根据其准确性和效率，还有美学的考量，而对于系统的设计，还考虑简洁和优雅。
计算思维采用了抽象和分解来迎战庞大的任务或者设计巨大复杂的系统。它关注的是分离(SOC方法)。它是选择合适的方式去陈述一个问题，或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它是我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统(黑箱方法——原编者注)的信心。它就是为预期的多个用户而进行的模块化，它就是为预期的未来应用而进行的预置和缓存(预测执行——原编者注)。

计算思维是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式从最坏情形恢复的一种思维。它称堵塞为“死锁”，称约定为“界面”。计算思维就是学习在同步相互会合时如何避免“竞争条件”(亦称“竞态条件”)的情形。

计算思维利用启发式推理来寻求解答，就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索，最后得到的是一系列的网页，一个赢得游戏的策略，或者一个反例。计算思维利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行权衡。

考虑这些日常中的事例：当你女儿早晨去学校时，她把当天需要的东西放进背包，这就是预置和缓存；当你儿子弄丢他的手套时，你建议他沿走过的路寻找，这就是回推；在什么时候停止租用滑雪板而为自己买一付呢？这就是在线算法；在超市付账时，你应当去排哪个队呢？这就是多服务器系统的性能模型；为什么停电时你的电话仍然可用？这就是失败的无关性和设计的冗余性；完全自动的大众图灵测试是如何区分计算机和人类，即CAPTCHA程序是怎样鉴别人类的？这就是充分利用求解人工智能难题之艰难来挫败计算代理程序。

计算思维将渗入到我们每个人的生活之中，到那时诸如算法和前提条件这些词汇将成为每个人日常语言的一部分，对“非确定论”和“垃圾收集”这些词的理解会和计算科学里的含义趋近，而树已常常被倒过来画了。

我们已见证了计算思维在其它学科中的影响。例如，机器学习已经改变了统计学。就数据尺度和维数而言，统计学习用于各类问题的规模仅在几年前还是不可想象的。各类机构的统计部门都聘请了计算机科学家。计算机学院(系)正在与已有或新开设的统计学系联姻。

近来，计算机学家们对生物科学越来越感兴趣，因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量时序数据中搜索寻找模式规律的本领。最终希望是数据结构和算法（我们的计算抽象和方法）能够以阐释其功能的方式表示蛋白质的结构。计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。类似地，计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式，纳米计算改变着化学家的思考方式，量子计算改变着物理学家的思考方式。

这种思维将成为每一个人的技能组合成分，而不仅仅限于科学家。普适计算之于今天就如计算思维之于明天。普适计算是已变为今日现实的昨日之梦，而计算思维就是明日现实。

它是什么，又不是什么？

计算机科学是计算的学问——什么是可计算的，怎样去计算。因此，计算思维具有以下特性：

概念化，不是程序化。计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。
根本的，不是刻板的技能。基本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是，当计算机科学真正解决了人工智能的大挑战——使计算机像人类一样思考之后，思维可能真的变成机械的了。
是人的，不是计算机的思维。计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。配置了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些计算时代之前不敢尝试的问题，实现“只有想不到，没有做不到”的境界。
数学和工程思维的互补与融合。计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化解析基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维，因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。
是思想，不是人造物。不只是我们生产的软件硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念；而且，
面向所有的人，所有地方。当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再表现为一种显式之哲学的时候，它就将成为一种现实。

许多人将计算机科学等同于计算机编程。有些家长为他们主修计算机科学的孩子看到的只是一个狭窄的就业范围。许多人认为计算机科学的基础研究已经完成，剩下的只是工程问题。当我们行动起来去改变这一领域的社会形象时，计算思维就是一个引导着计算机教育家、研究者和实践者的宏大愿景。我们特别需要走进大学之前的听众，包括老师、父母、学生，向他们传送下面两个主要信息：

智力上的挑战和引人入胜的科学问题依旧亟待理解和解决。这些问题和解答仅仅受限于我们的好奇心和创造力；同时

一个人可以主修计算机科学而从事任何行业。一个人可以主修英语或者数学，接着从事各种各样的职业。计算机科学也一样。一个人可以主修计算机科学，接着从事医学、法律、商业、政治，以及任何类型的科学和工程，甚至艺术工作。

计算机科学的教授应当为大学新生开一门称为“怎么像计算机科学家一样思维”的课程，面向所有专业，而不仅仅是计算机科学专业的学生。我们应当使入大学之前的学生接触计算的方法和模型。我们应当设法激发公众对于计算机领域中的科学探索之兴趣，而不是悲叹对其兴趣的衰落或者哀泣其研究经费的下降。所以，我们应当传播计算机科学的快乐、崇高和力量，致力于使计算思维成为常识。

㈦ 金融工程要修那些课

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㈧ 什么是二进制

二进制数据的表示法 二进制数据也是采用位置计数法，其位权是以2为底的幂。例如二进制数据110.11，其权的大小顺序为2^2、2^1、2^0、2^-1、2^-2。对于有n位整数，m位小数的二进制数据用加权系数展开式表示，可写为： （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) 二进制数据一般可写为：（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位的系数，它为0和1中的某一个数。 2.a(n-1)中的(n-1)为下标，输入法无法打出所以用括号括住，避免混淆。 3.2^2表示2的平方，以此类推。 【例1102】将二进制数据111.01写成加权系数的形式。 解：（111.01）2＝(1×2^2)+(1×2^1)+(1×2^0)+(0×2^-1)+(1×2^-2) 二进制和十六进制，八进制一样，都以二的幂来进位的。
[编辑本段]二进制运算
二进制数据的算术运算的基本规律和十进制数的运算十分相似。最常用的是加法运算和乘法运算。 二进制数据1. 二进制加法
有四种情况： 0+0＝0 0+1＝1 1+0＝1 1+1＝10 进位为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. 二进制乘法
有四种情况： 0×0＝0 1×0＝0 0×1＝0 1×1＝1 【例1104】求 (1110)2 乘(101)2 之积 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 (这些计算就跟十进制的加或者乘法相同，只是进位的数不一样而已,十进制的是到十才进位这里是到2就进了) 3.二进制减法 0－0＝0，1－0＝1，1－1＝0，10－1＝1。 4.二进制除法 0÷1＝0，1÷1＝1。[1][2] 5.二进制拈加法 拈加法二进制加减乘除外的一种特殊算法。 拈加法运算与进行加法类似，但不需要做进位。此算法在博弈论（Game Theory）中被广泛利用。
[编辑本段]进制转换
十进制数转换为二进制数、八进制数、十六进制数的方法： 二进制数、八进制数、十六进制数转换为十进制数的方法：按权展开求和法二进制表示形式1．二进制与十进制间的相互转换：
（1）二进制转十进制 方法：“按权展开求和” 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 规律：个位上的数字的次数是0，十位上的数字的次数是1，......，依奖递增，而十 分位的数字的次数是-1，百分位上数字的次数是-2，......，依次递减。 注意：不是任何一个十进制小数都能转换成有限位的二进制数。 （2）十进制转二进制 · 十进制整数转二进制数：“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 · 十进制小数转二进制数：“乘以2取整，顺序排列”（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
2．八进制与二进制的转换：
二进制数转换成八进制数：从小数点开始，整数部分向左、小数部分向右，每3位为一组用一位八进制数的数字表示，不足3位的要用“0”补足3位，就得到一个八进制数。 八进制数转换成二进制数：把每一个八进制数转换成3位的二进制数，就得到一个二进制数。 八进制数字与二进制数字对应关系如下： 000 -> 0 100 -> 4 001 -> 1 101 -> 5 010 -> 2 110 -> 6 011 -> 3 111 -> 7 例：将八进制的37.416转换成二进制数： 3 7 ． 4 1 6 011 111 ．100 001 110 即：（37.416）8 ＝（11111.10000111）2 例：将二进制的10110.0011 转换成八进制： 0 1 0 1 1 0 . 0 0 1 1 0 0 2 6 . 1 4 即：（10110.011）2 ＝ （26.14）8
3．十六进制与二进制的转换：
二进制数转换成十六进制数：从小数点开始，整数部分向左、小数部分向右，每4位为一组用一位十六进制数的数字表示，不足4位的要用“0”补足4位，就得到一个十六进制数。 十六进制数转换成二进制数：把每一个十六进制数转换成4位的二进制数，就得到一个二进制数。 十六进制数字与二进制数字的对应关系如下： 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：将十六进制数5DF.9 转换成二进制： 5 D F ． 9 0101 1101 1111 ．1001 即：（5DF.9）16 ＝（10111011111.1001）2 例：将二进制数1100001.111 转换成十六进制： 0110 0001 ． 1110 6 1 ． E 即：（1100001.111）2 ＝（61.E）16
[编辑本段]二进制的特点
优点
数字装置简单可靠，所用元件少； 只有两个数码0和1，因此它的每一位数都可用任何具有两个不同稳定状态的元件来表示； 基本运算规则简单，运算操作方便。
缺点
用二进制表示一个数时，位数多。因此实际使用中多采用送入数字系统前用十进制，送入机器后再转换成二进制数，让数字系统进行运算，运算结束后再将二进制转换为十进制供人们阅读。
[编辑本段]莱布尼茨与二进制
在用ftp工具以二进制方式上传德国图灵根着名的郭塔王宫图书馆（Schlossbiliothke zu Gotha）保存着一份弥足珍贵的手稿，其标题为：“1与0，一切数字的神奇渊源。这是造物的秘密美妙的典范，因为，一切无非都来自上帝。”这是德国天才大师莱布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz，1646 - 1716）的手迹。但是，关于这个神奇美妙的数字系统，莱布尼茨只有几页异常精炼的描述。 莱布尼茨不仅发明了二进制，而且赋予了它宗教的内涵。他在写给当时在中国传教的法国耶稣士会牧师布维（Joachim Bouvet，1662 - 1732）的信中说：“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，这最后的一天也是最完美的。因为，此时世间的一切都已经被创造出来了。因此它被写作‘7’，也就是‘111’（二进制中的111等于十进制的7），而且不包含0。只有当我们仅仅用0和1来表达这个数字时，才能理解，为什么第七天才最完美，为什么7是神圣的数字。特别值得注意的是它（第七天）的特征（写作二进制的111）与三位一体的关联。” 布维是一位汉学大师，他对中国的介绍是17、18世纪欧洲学界中国热最重要的原因之一。布维是莱布尼茨的好朋友，一直与他保持着频繁的书信往来。莱布尼茨曾将很多布维的文章翻译成德文，发表刊行。恰恰是布维向莱布尼茨介绍了《周易》和八卦的系统，并说明了《周易》在中国文化中的权威地位。 八卦是由八个符号组构成的占卜系统，而这些符号分为连续的与间断的横线两种。这两个后来被称为“阴”、“阳”的符号，在莱布尼茨眼中，就是他的二进制的中国翻版。他感到这个来自古老中国文化的符号系统与他的二进制之间的关系实在太明显了，因此断言：二进制乃是具有世界普遍性的、最完美的逻辑语言。 另一个可能引起莱布尼茨对八卦的兴趣的人是坦泽尔（Wilhelm Ernst Tentzel），他当时是图灵根大公爵硬币珍藏室的领导，也是莱布尼茨的好友之一。在他主管的这个硬币珍藏中有一枚印有八卦符号的硬币。
[编辑本段]计算机内部采用二进制的原因
（1）技术实现简单，计算机是由逻辑电路组成，逻辑电路通常只有两个状态，开关的接通与断开，这两种状态正好可以用“1”和“0”表示。 （2）简化运算规则：两个二进制数和、积运算组合各有三种，运算规则简单，有利于简化计算机内部结构，提高运算速度。 （3）适合逻辑运算：逻辑代数是逻辑运算的理论依据，二进制只有两个数码，正好与逻辑代数中的“真”和“假”相吻合。 （4）易于进行转换，二进制与十进制数易于互相转换。 （5）用二进制表示数据具有抗干扰能力强，可靠性高等优点。因为每位数据只有高低两个状态，当受到一定程度的干扰时，仍能可靠地分辨出它是高还是低。
[编辑本段]处理数据库二进制数据
我们在使用数据库时,有时会用到图像或其它一些二进制数据,这个时候你们就必须使用二进制循环编码盘getchunk这个方法来从表中获得二进制大对象,我们也可以使用AppendChunk来把数据插入到表中. 我们平时来取数据是这样用的! Getdata=rs("fieldname") 而取二进制就得这样 size=rs("fieldname").acturalsize getdata=rs("fieldname").getchunk(size) 我们从上面看到,我们取二进制数据必须先得到它的大小,然后再搞定它,这个好像是ASP中处理二进制数据的常用方法,我们在获取从客户端传来的所有数据时,也是用的这种方法,嘿嘿大家可要记住O. 下面我们也来看看是怎样将二进制数据加入数据库 rs("fieldname").appendchunk binarydata 一步搞定! 另外,使用getchunk和appendchunk将数据一步一步的取出来! 下面演示一个取数据的例子! Addsize=2 totalsize=rs("fieldname").acturalsize offsize=0 Do Where offsize Binarydata=rs("fieldname").getchunk(offsize) data=data&Binarydata offsize=offsize+addsize Loop 当这个程序运行完毕时,data就是我们取出的数据.

㈨ 计算复杂性理论的历史

在20世纪50年代，Trahtenbrot和Rabin的论文被认为是该领域最早的文献。而一般说来，被公认为奠定了计算复杂性领域基础的是Hartmanis和Stearns的1960年代的论文On the computational complexity of algorithms。在这篇论文中，作者引入了时间复杂性类TIME(f(n))的概念，并利用对角线法证明了时间层级定理（Time Hierarchy Theorem）。
在此之后，许多研究者对复杂性理论作出了贡献。期间重要的发现包括：对随机算法的去随机化（derandomization）的研究，对近似算法的不可近似性（hardness of approximation）的研究，以及交互式证明系统（Interactive proof system）理论和零知识证明（Zero-knowledge proof）等。特别的复杂性理论对近代密码学的影响非常显着，而最近，复杂性理论的研究者又进入了博弈论领域，并创立了“算法博弈论”（algorithmic game theory）这一分支。
该领域重要的研究者有（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 美国计算机科学都有什么课程

美国计算机科学（简称CS）是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，
到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等，计算机科学分为理论计算机科学和实验计算机科学两个部分。

计算机科学课程辅导

斯坦福大学计算机科学课程设置

计算生物学Computational Biology、计算机视觉Computer Vision、机器学习Machine Learning、自然语言处理Natural Language Processing、机器人Robotics、人机交互Human-computer Interaction、编程系统与验证Programming Systems and Verification 、操作与分布式系统Operating/Distributed System、网络Networking、计算机安全Computer Security、架构Architecture、算法博弈论Algorithmic Game Theory、程序与编程语言的设计与分析Design and Analysis of Programs and Programming Languages等。