Informatika - Vikipediya Kontent qismiga oʻtish

Informatika

Vikipediya, ochiq ensiklopediya

Informatika – (nemischa: Informatik , fransuzcha: Informatique, inglizcha: computer science - komputer fani (AQShda), computing science - hisoblash fani (Buyuk Britaniyada))

Informatika hisoblash, avtomatlashtirish va axborotni oʻrganadi[1]. Kompyuter fanlari nazariy fanlarni (masalan, algoritmlar, hisoblash nazariyasi, axborot nazariyasi va avtomatlashtirish) amaliy fanlarga (jumladan, apparat va dasturiy taʼminotni va joriy etish) qamrab oladi[2][3][4]. Kompyuter fanlari odatda akademik tadqiqot sohasi hisoblanadi va kompyuter dasturlashdan farq qiladi[5].

Algoritmlar va maʼlumotlar tuzilmalari kompyuter fanida markaziy oʻrinni egallaydi[6]. Hisoblash nazariyasi hisoblashning mavhum modellari va ular yordamida hal qilinadigan masalalarning umumiy sinflariga tegishli. Kriptografiya va kompyuter xavfsizligi sohalari xavfsiz aloqa va xavfsizlik zaifliklarining oldini olish vositalarini oʻrganishni oʻz ichiga oladi. Kompyuter grafikasi va hisoblash geometriyasi tasvirlarni yaratishga qaratilgan. Dasturlash tili nazariyasi hisoblash jarayonlarini tavsiflashning turli usullarini koʻrib chiqadi va maʼlumotlar bazasi nazariyasi maʼlumotlar omborini boshqarish bilan bogʻliq. Inson va kompyuterning oʻzaro taʼsiri odamlar va kompyuterlar oʻzaro taʼsir qiladigan interfeyslarni oʻrganadi va dasturiy taʼminot muhandisligi dasturiy taʼminotni ishlab chiqish ortidagi dizayn va tamoyillarga eʼtibor beradi. Operatsion tizimlar, tarmoqlar va oʻrnatilgan tizimlar kabi sohalar murakkab tizimlar ortidagi printsiplar va dizaynni oʻrganadi. Kompyuter arxitekturasi kompyuter komponentlari va kompyuterda boshqariladigan uskunalarning tuzilishini tavsiflaydi. Sunʼiy intellekt va mashinani oʻrganish odamlar va hayvonlarda mavjud muammolarni hal qilish, qaror qabul qilish, atrof-muhitga moslashish, rejalashtirish va oʻrganish kabi maqsadga yoʻnaltirilgan jarayonlarni sintez qilishga qaratilgan. Sunʼiy intellekt doirasida kompyuterni koʻrish tasvir va video maʼlumotlarini tushunish va qayta ishlashga qaratilgan boʻlsa, tabiiy tilni qayta ishlash matn va lingvistik maʼlumotlarni tushunish va qayta ishlashga qaratilgan.

Informatika fanining asosiy vazifasi nimani avtomatlashtirish mumkin va nima mumkin emasligini aniqlashdir[7][8][9][10][11]. Turing mukofoti odatda informatika sohasidagi eng yuqori tabaqa sifatida tan olinadi[12][13].

Ada Lovelace kompyuterda qayta ishlash uchun moʻljallangan birinchi algoritmni nashr etdi.[14]
Charlz Bebbij, baʼzan „hisoblashning otasi“ deb ataladi[15].

Informatika fanining eng dastlabki a4 Informatika fanining eng dastlabki asoslari zamonaviy raqamli kompyuter ixtirosidan oldin paydo boʻlgan. Abak kabi sobit raqamli vazifalarni hisoblash uchun mashinalar antik davrdan beri mavjud boʻlib, koʻpaytirish va boʻlish kabi hisob-kitoblarga yordam beradi. Hisoblashlarni amalga oshirish algoritmlari qadimgi davrlardan, hatto murakkab hisoblash texnikasi yaratilgunga qadar ham mavjud boʻlgan.☃☃☃☃☃☃☃☃




4ʻra, jumladan, ikkilik sanoq tizimini hujjatlashtirgani uchun Leybnitsni birinchi kompyuter olimi va axborot nazariyotchisi deb hisoblash mumkin. 1820-yilda Tomas de Kolmar oʻzining soddalashtirilgan☃☃ ixtiro qilganda mexanik kalkulyator sanoatini ishga tushirdi, bu birinchi hisoblash mashinasi ofis muhitida kundalik foydalanish uchun etarlicha kuchli va ishonchli. Charlz Bebbij 1822-yilda oʻzining " Difference Engine " ning birinchi avtomatik mexanik kalkulyatorini loyihalashni boshladi, bu esa oxir-oqibat unga dasturlashtiriladigan birinchi mexanik kalkulyator – oʻzining Analitik dvigateli gʻoyasini berdi☃☃. U 1834-yilda ushbu mashinani ishlab chiqishni boshladi va „ikki yildan kamroq vaqt ichida u zamonaviy kompyuterning koʻplab muhim xususiyatlarini aniqladi“☃☃. „ Jacquard toʻquv dastgohidan olingan perfokarta tizimini qabul qilish muhim qadam boʻldi“☃☃ uni cheksiz dasturlash imkonini beradi☃☃. 1843-yilda Analitik dvigatel haqidagi fransuz maqolasini tarjima qilish paytida, Ada Lovelace oʻzi kiritgan koʻplab eslatmalardan birida Bernoulli raqamlarini hisoblash algoritmini yozgan, bu esa amalga oshirish uchun maxsus moʻljallangan birinchi nashr etilgan algoritm hisoblanadi☃☃. Taxminan 1885-yilda Herman Xollerit statistik maʼlumotlarni qayta ishlash uchun perfokartalardan foydalangan tabulatorni ixtiro qildi; oxir-oqibat uning kompaniyasi IBMning bir qismiga aylandi. Bebbijdan keyin, garchi oʻzining oldingi ishlaridan bexabar boʻlsa ham, Persi Ludgeyt 1909-yilda☃☃ tarixdagi mexanik analitik dvigatellar uchun ikkita dizayndan ikkinchisini nashr etdi. 1937-yilda, Bebbijning amalga oshirib boʻlmaydigan orzusidan 100 yil oʻtgach, Govard Eyken barcha turdagi perfokarta uskunalarini ishlab chiqaruvchi va kalkulyator biznesi☃☃ shugʻullanuvchi IBM kompaniyasini oʻzining ulkan dasturlashtiriladigan kalkulyatori ASCC/Garvard Mark I ni yaratishga ishontirdi. Babbageʼs Analytical Engine-da, uning oʻzi kartalar va markaziy hisoblash blokidan foydalangan. Mashina tugagach, baʼzilar buni „Bebbijning orzusi amalga oshdi“ deb olqishladi☃☃.




1940-yillarda, Atanasoff-Berry kompyuteri va ENIAC kabi yangi va kuchliroq hisoblash mashinalarining rivojlanishi bilan kompyuter atamasi ularning insoniy oʻtmishdoshlariga emas, balki mashinalarga nisbatan qoʻllanila boshlandi.☃☃ Kompyuterlardan faqat matematik hisob-kitoblar uchun emas, balki koʻproq foydalanish mumkinligi maʼlum boʻlganligi sababli, informatika sohasi umuman hisoblashni oʻrganish uchun kengaydi. 1945-yilda IBM Nyu-York shahridagi Kolumbiya universitetida Uotson ilmiy hisoblash laboratoriyasiga asos soldi. Manxettenning gʻarbiy tomonidagi yangilangan birodarlik uyi IBMning sof fanga bagʻishlangan birinchi laboratoriyasi edi. Laboratoriya bugungi kunda butun dunyo boʻylab tadqiqot ob’ektlarini boshqaradigan IBM tadqiqot boʻlimining asoschisi hisoblanadi.☃☃ Oxir oqibat, IBM va Kolumbiya universiteti oʻrtasidagi yaqin aloqalar yangi ilmiy fanning paydo boʻlishida muhim rol oʻynadi, Kolumbiya 1946-yilda kompyuter fanlari boʻyicha birinchi akademik-kredit kurslaridan birini taklif qildi☃☃ Informatika 1950-yillar va 1960-yillarning boshlarida alohida akademik fan sifatida shakllana boshladi.☃☃☃☃ 1953-yilda Kembrij universiteti kompyuter laboratoriyasida dunyodagi birinchi kompyuter fanlari boʻyicha diplom dasturi, Kembrij diplomi kompyuter fanlari boʻyicha boshlangan. Qoʻshma Shtatlardagi birinchi kompyuter fanlari boʻlimi 1962-yilda Purdue universitetida tashkil etilgan☃☃ Amaliy kompyuterlar mavjud boʻlganidan beri, hisoblashning koʻplab ilovalari oʻz huquqlarida alohida oʻrganish sohalariga aylandi. nomni menejment fani kabi fan amaliy va fanlararo xususiyatga ega boʻlib, shu bilan birga akademik intizomga xos xususiyatlarga ega ekanligini taʼkidlab oqlaydi.[16] Uning saʼy-harakatlari va raqamli tahlilchi Jorj Forsit kabi boshqalarning saʼy-harakatlari taqdirlandi: universitetlar 1962-yilda Purduedan boshlab bunday boʻlimlarni yaratishga kirishdilar[17] Nomiga qaramay, kompyuter fanining katta qismi kompyuterlarning oʻzini oʻrganishni oʻz ichiga olmaydi. Shu sababli, bir nechta muqobil nomlar taklif qilindi.[18] Yirik universitetlarning baʼzi boʻlimlari bu farqni aniq taʼkidlash uchun hisoblash fanlari atamasini afzal koʻrishadi. Daniyalik olim Piter Naur datalogy atamasini taklif qildi[19] ilmiy intizom maʼlumotlar va maʼlumotlarni qayta ishlash atrofida aylanadi, deb haqiqatni aks ettirish uchun, albatta, kompyuterlar jalb emas. Ushbu atamani ishlatgan birinchi ilmiy muassasa 1969-yilda tashkil etilgan Kopengagen universitetining Datalogiya kafedrasi boʻlib, Peter Naur datalogiya boʻyicha birinchi professor boʻlgan. Bu atama asosan Skandinaviya mamlakatlarida qoʻllanadi. Naur tomonidan ham taklif qilingan muqobil atama maʼlumotlar fanidir; Bu endi maʼlumotlarni tahlil qilishning ko'p tarmoqli sohasi, jumladan, statistika va maʼlumotlar bazalari uchun ishlatiladi.

Hisoblashning dastlabki kunlarida ACM kommunikatsiyalarida hisoblash sohasi amaliyotchilari uchun bir qator atamalar taklif qilingan – turingineer, turolog, oqim jadvallari-odam, amaliy meta-matematik va amaliy epistemolog .[20] Uch oy oʻtgach, xuddi shu jurnalda komptolog, keyingi yil esa gipolog taklif qilindi.[21] Hisoblash atamasi ham taklif qilingan.[22] Yevropada „avtomatik maʼlumot“ (masalan, italyancha „informazione automatica“) yoki „axborot va matematika“ iboralarining shartnomaviy tarjimalaridan olingan atamalar tez-tez ishlatiladi, masalan informatique (fransuz), Informatik (nemis), informatica (italyan, golland.), informática (ispan, portugal), informatika (slavyan tillari va venger) yoki pliroforiki (pliroforikk, bu informatika degan maʼnoni anglatadi) yunoncha . Shunga oʻxshash soʻzlar Buyuk Britaniyada ham qabul qilingan (Edinburg universiteti Informatika maktabida boʻlgani kabi).[23] „Biroq AQShda informatika amaliy hisoblash yoki boshqa domen kontekstida hisoblash bilan bogʻliq.“[24]

Koʻpincha Edsger Deykstraga tegishli boʻlgan – lekin deyarli birinchi boʻlib shakllantirilmagan – folklor iqtibosida „Kompyuter fanlari astronomiya teleskoplar haqida boʻlgani kabi kompyuterlar haqida emas“ deb taʼkidlaydi.[note 1] Kompyuterlar va kompyuter tizimlarini loyihalash va joylashtirish odatda informatikadan boshqa fanlar viloyati hisoblanadi. Masalan, kompyuter texnikasini oʻrganish odatda kompyuter injiniringining bir qismi hisoblanadi, tijorat kompyuter tizimlari va ularni joylashtirishni oʻrganish esa koʻpincha axborot texnologiyalari yoki axborot tizimlari deb ataladi. Biroq, kompyuter bilan bogʻliq turli fanlar oʻrtasida fikr almashildi. Kompyuter fanlari tadqiqotlari koʻpincha kognitiv fan, tilshunoslik, matematika, fizika, biologiya, Yer fani, statistika, falsafa va mantiq kabi boshqa fanlar bilan kesishadi.

Baʼzilar kompyuter fanini koʻplab ilmiy fanlarga qaraganda matematika bilan yaqinroq bogʻliq deb hisoblashadi, baʼzi kuzatuvchilar esa hisoblashni matematika fanidir, deyishadi.[25] Ilk kompyuter faniga Kurt Gödel, Alan Tyuring, Jon fon Neyman, Rozsa Peter va Alonzo cherkov kabi matematiklarning ishlari kuchli taʼsir koʻrsatgan va matematik mantiq, kategoriya kabi sohalarda ikki soha oʻrtasida foydali fikr almashuvi davom etmoqda. nazariya, domen nazariyasi va algebra[26].

Kompyuter fanlari va dasturiy taʼminot muhandisligi oʻrtasidagi munosabatlar munozarali masala boʻlib, u „Dasturiy taʼminot muhandisligi“ atamasi nimani anglatishini va kompyuter fanining qanday taʼriflanishini nizolar bilan yanada murakkablashtiradi[27] Devid Parnas, boshqa muhandislik va fan fanlari oʻrtasidagi munosabatlardan namuna olib, kompyuter fanining asosiy yoʻnalishi umuman hisoblash xususiyatlarini oʻrganish ekanligini taʼkidladi, dasturiy taʼminot muhandisligining asosiy yoʻnalishi esa amaliy natijalarga erishish uchun maxsus hisob-kitoblarni loyihalashdir. ikkita alohida, ammo bir-birini toʻldiruvchi intizomga aylantiruvchi maqsadlar[28].

Informatika fanining akademik, siyosiy va moliyaviy jihatlari, odatda, kafedraning matematik urgʻu yoki muhandislik urgʻusi bilan tuzilganligiga bogʻliq. Matematikaga urgʻu berilgan va raqamli yoʻnalishga ega boʻlgan kompyuter fanlari boʻlimlari hisoblash fanlari bilan moslashishni koʻrib chiqadi. Ikkala turdagi boʻlimlar, agar barcha tadqiqotlar boʻlmasa ham, taʼlim sohasini koʻprik qilishga harakat qilishadi.

Kompyuter fanining epistemologiyasi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Nomida „fan“ soʻzi boʻlishiga qaramay, informatika fan, matematika yoki muhandislik fanidirmi yoki yoʻqmi degan bahslar mavjud.[29] Allen Nyuell va Gerbert A. Simon 1975-yilda bahslashdilar.

Kompyuter fanlari empirik fandir. Biz uni eksperimental fan deb atagan bo'lardik, lekin astronomiya, iqtisod va geologiya singari, uning ba'zi noyob kuzatish va tajriba shakllari eksperimental usulning tor stereotipiga to'g'ri kelmaydi. Shunga qaramay, ular tajribalardir. Qurilgan har bir yangi mashina tajribadir. Aslida mashinani qurish tabiatga savol tug'diradi; va biz javobni mashinaning ishlayotganligini kuzatish va mavjud barcha analitik va o'lchov vositalari yordamida tahlil qilish orqali tinglaymiz.[29]

Oʻshandan beri kompyuter fanini empirik fan sifatida tasniflash mumkinligi taʼkidlangan, chunki u dasturlarning toʻgʻriligini baholash uchun empirik testlardan foydalanadi, ammo kompyuter fanining qonunlari va teoremalarini (agar mavjud boʻlsa) aniqlashda muammo qolmoqda. informatika fanidagi eksperimentlarning tabiati.[30] Informatika fanini muhandislik intizomi sifatida tasniflash tarafdorlari, hisoblash tizimlarining ishonchliligi qurilish muhandisligidagi koʻpriklar va aerokosmik muhandislikdagi samolyotlar bilan bir xil tarzda tekshiriladi, deb taʼkidlaydilar.[30] Ular, shuningdek, empirik fanlar hozirgi vaqtda mavjud boʻlgan narsalarni kuzatar ekan, informatika mavjud boʻlishi mumkin boʻlgan narsalarni kuzatadi va olimlar kuzatish natijasida qonunlarni kashf etar ekanlar, informatikada tegishli qonunlar topilmagan va buning oʻrniga hodisalar yaratish bilan shugʻullanadi.[30]

Informatikani matematik intizom sifatida tasniflash tarafdorlari, kompyuter dasturlari matematik ob’ektlarning jismoniy amalga oshirilishi va dasturlarni matematik rasmiy usullar bilan deduktiv asosda asoslash mumkinligini taʼkidlaydilar.[31] Kompyuter olimlari Edsger W. Dijkstra va Toni Hoare kompyuter dasturlari uchun koʻrsatmalarni matematik jumlalar deb hisoblashadi va dasturlash tillari uchun rasmiy semantikani matematik aksiomatik tizimlar sifatida izohlaydilar.[31]

Informatika fanining paradigmalari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Bir qator kompyuter olimlari informatika fanida uchta alohida paradigmani ajratish haqida bahslashdilar.infarmatika axparitlarni oʻrganadi Piter Vegner bu paradigmalar fan, texnologiya va matematika ekanligini taʼkidladi.[32] Piter Denningning ishchi guruhi ular nazariya, abstraksiya (modellashtirish) va dizayn ekanligini taʼkidladi.[33] Amnon X. Eden ularni „ratsionalistik paradigma“ (informatikani nazariy informatikada keng tarqalgan va asosan deduktiv fikrlashni qoʻllaydigan matematikaning bir tarmogʻi sifatida koʻrib chiqadi), „texnokratik paradigma“ (uni muhandislik sohasida topish mumkin) deb taʼriflagan. yondashuvlar, asosan dasturiy injiniringda) va „ilmiy paradigma“ (kompyuter bilan bogʻliq artefaktlarga tabiiy fanlarning empirik nuqtai nazaridan yondashadi,[34] sunʼiy intellektning baʼzi tarmoqlarida aniqlanishi mumkin).[35] Informatika fani inson tomonidan yaratilgan hisoblash tizimlarini loyihalash, spetsifikatsiya qilish, dasturlash, tekshirish, amalga oshirish va sinovdan oʻtkazish bilan bogʻliq usullarga qaratilgan.[36]

Astronomiya teleskoplar haqida bo'lgani kabi, kompyuter fanlari ham kompyuterlar haqida emas.

Informatika fan sifatida algoritmlarni nazariy oʻrganish va hisoblash chegaralaridan tortib, apparat va dasturiy taʼminotda hisoblash tizimlarini amalga oshirishning amaliy masalalarigacha boʻlgan bir qator mavzularni oʻz ichiga oladi.[37][38] CSAB, ilgari Hisoblash fanlari akkreditatsiya kengashi (ACM) va IEEE Kompyuter jamiyati (IEEE CS)[39] vakillaridan iborat boʻlib, kompyuter intizomi uchun muhim deb hisoblaydigan toʻrtta sohani aniqlaydi. fan: hisoblash nazariyasi, algoritmlar va maʼlumotlar tuzilmalari, dasturlash metodologiyasi va tillari, kompyuter elementlari va arxitekturasi . Ushbu toʻrtta sohaga qoʻshimcha ravishda, CSAB dasturiy taʼminot muhandisligi, sunʼiy intellekt, kompyuter tarmoqlari va aloqasi, maʼlumotlar bazasi tizimlari, parallel hisoblash, taqsimlangan hisoblash, inson va kompyuter oʻzaro taʼsiri, kompyuter grafikasi, operatsion tizimlar va raqamli va ramziy hisoblash kabi sohalarni ham aniqlaydi. kompyuter fanining muhim sohalari hisoblanadi.[37]

Nazariy informatika

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Nazariy kompyuter fanlari matematik va mavhum ruhdadir, lekin u oʻz motivatsiyasini amaliy va kundalik hisoblashdan oladi. Uning maqsadi hisoblashning mohiyatini tushunish va bu tushunish natijasida yanada samarali metodologiyalarni taqdim etishdir.

Hisoblash nazariyasi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Piter Denningning soʻzlariga koʻra, kompyuter fanining asosiy savoli: „Nimani avtomatlashtirish mumkin?“[40] Hisoblash nazariyasi nimani hisoblash mumkinligi va bu hisob-kitoblarni bajarish uchun qancha resurslar talab qilinishi haqidagi asosiy savollarga javob berishga qaratilgan. Birinchi savolga javob berishga harakat qilib, hisoblash qobiliyati nazariyasi hisoblashning turli nazariy modellarida qaysi hisoblash muammolarini echish mumkinligini tekshiradi. Ikkinchi savol koʻplab hisoblash muammolarini hal qilishda turli yondashuvlar bilan bogʻliq vaqt va makon xarajatlarini oʻrganadigan hisoblash murakkabligi nazariyasi tomonidan koʻrib chiqiladi.

Mashhur P = NP? Mingyillik mukofoti muammolaridan biri[41] muammosi hisoblash nazariyasidagi ochiq muammodir.

</img> </img> </img>
Avtomatlar nazariyasi Rasmiy tillar Hisoblash nazariyasi Hisoblash murakkabligi nazariyasi
</img> </img> </img> </img>
Hisoblash modellari Kvant hisoblash nazariyasi Mantiqiy sxemalar nazariyasi Uyali avtomatlar

Axborot va kodlash nazariyasi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Axborot nazariyasi, ehtimollik va statistika bilan chambarchas bogʻliq boʻlib, maʼlumot miqdorini aniqlash bilan bogʻliq. Bu Klod Shennon tomonidan maʼlumotlarni siqish va maʼlumotlarni ishonchli saqlash va uzatish kabi signallarni qayta ishlash operatsiyalarida asosiy cheklovlarni topish uchun ishlab chiqilgan.[42] Kodlash nazariyasi – kodlarning xossalari (axborotni bir shakldan ikkinchisiga oʻtkazish tizimlari) va ularning maʼlum bir dastur uchun mosligini oʻrganish. Kodlar ma'lumotlarni siqish, kriptografiya, xatolarni aniqlash va tuzatish uchun va yaqinda tarmoq kodlash uchun ham qoʻllanadi. Kodlar samarali va ishonchli maʼlumotlarni uzatish usullarini loyihalash maqsadida oʻrganiladi.[43]

</img> </img> </img> </img> </img>
Kodlash nazariyasi Kanal sig'imi Algoritmik axborot nazariyasi Signalni aniqlash nazariyasi Kolmogorov murakkabligi

Maʼlumotlar tuzilmalari va algoritmlari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Maʼlumotlar tuzilmalari va algoritmlari keng tarqalgan ishlatiladigan hisoblash usullari va ularning hisoblash samaradorligini oʻrganishdir.

O (n2)
Analysis of algorithms Algorithm design Data structures Combinatorial optimization Computational geometry Randomized algorithms

Dasturlash tili nazariyasi va rasmiy usullari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Dasturlash tili nazariyasi – bu kompyuter fanining dasturlash tillari va ularning individual xususiyatlarini loyihalash, amalga oshirish, tahlil qilish, tavsiflash va tasniflash bilan shugʻullanadigan boʻlimi. U matematika, dasturiy taʼminot muhandisligi va tilshunoslikka bogʻliq va unga taʼsir qiluvchi informatika faniga kiradi. Bu faol tadqiqot yoʻnalishi boʻlib, koʻplab maxsus akademik jurnallar mavjud.

Rasmiy usullar – bu dasturiy va apparat tizimlarini spetsifikatsiya qilish, ishlab chiqish va tekshirish uchun matematik asoslangan texnikaning oʻziga xos turi.[44] Dasturiy taʼminot va apparatni loyihalash uchun rasmiy usullardan foydalanish, boshqa muhandislik fanlarida boʻlgani kabi, tegishli matematik tahlilni amalga oshirish dizaynning ishonchliligi va mustahkamligiga hissa qoʻshishi mumkin degan umid bilan asoslanadi. Ular dasturiy taʼminot muhandisligi uchun muhim nazariy asosni tashkil qiladi, ayniqsa xavfsizlik yoki xavfsizlik bilan bogʻliq boʻlgan joylarda. Rasmiy usullar dasturiy taʼminotni sinovdan oʻtkazish uchun foydali qoʻshimcha hisoblanadi, chunki ular xatolardan qochishga yordam beradi va sinov uchun asos yaratishi mumkin. Sanoatda foydalanish uchun asboblarni qoʻllab-quvvatlash talab qilinadi. Biroq, rasmiy usullardan foydalanishning yuqori xarajati shuni anglatadiki, ular odatda faqat xavfsizlik yoki xavfsizlik juda muhim boʻlgan yuqori yaxlitlik va hayot uchun muhim tizimlarni ishlab chiqishda qoʻllanadi. Rasmiy usullar eng koʻp turli xil nazariy informatika asoslarini, xususan, mantiqiy hisoblar, rasmiy tillar, avtomatlar nazariyasi va dastur semantikasini, shuningdek, tizimlar va algebraik maʼlumotlar turlarini dasturiy taʼminot va apparat spetsifikatsiyasidagi muammolarga qoʻllash sifatida tasvirlangan. tekshirish.

</img> </img> </img> </img> </img>
Formal semantika Tip nazariyasi Kompilyator dizayni Dasturlash tillari Rasmiy tekshirish Avtomatlashtirilgan teoremani isbotlash

Kompyuter tizimlari va hisoblash jarayonlari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Sunʼiy intellekt

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Sunʼiy intellekt (AI) odamlar va hayvonlarda mavjud muammolarni hal qilish, qaror qabul qilish, atrof-muhitga moslashish, oʻrganish va aloqa kabi maqsadga yoʻnaltirilgan jarayonlarni sintez qilishga qaratilgan yoki talab qilinadi. Kibernetika va Dartmut konferensiyasida (1956) sunʼiy intellekt boʻyicha tadqiqotlar oʻzining kelib chiqishidan boshlab amaliy matematika, ramziy mantiq, semiotika, elektrotexnika, aql falsafasi, neyrofiziologiya kabi tajriba sohalariga asoslangan holda, albatta, fanlararo boʻlgan. razvedka . Ommabop ongda AI robotlarni ishlab chiqish bilan bogʻliq, ammo amaliy qoʻllashning asosiy sohasi hisoblash tushunishni talab qiladigan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish sohalarida oʻrnatilgan komponent sifatida boʻlgan. 1940-yillarning oxirida Alan Tyuringning „Kompyuterlar oʻylay oladimi?“ Degan savoli boshlangʻich nuqtasi boʻldi va bu savol hali ham javobsiz qolmoqda, garchi Tyuring testi hali ham inson aqli miqyosidagi kompyuter natijalarini baholash uchun ishlatiladi. Ammo baholash va bashorat qilish vazifalarini avtomatlashtirish murakkab real dunyo maʼlumotlarini oʻz ichiga olgan kompyuter dasturlari sohalarida inson monitoringi va aralashuvi oʻrnini bosuvchi sifatida tobora muvaffaqiyatli boʻldi.

</img> </img> </img> </img>
Hisoblash ta'limi nazariyasi Kompyuter ko'rish Neyron tarmoqlar Rejalashtirish va rejalashtirish
</img> </img> </img> </img>
Tabiiy tilni qayta ishlash Hisoblash oʻyinlari nazariyasi Evolyutsion hisoblash Avtonom hisoblash
</img> </img> </img> </img>
Taqdim etish va fikrlash Shaklni aniqlash Robototexnika To'dali razvedka

Kompyuter arxitekturasi va tashkil etilishi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Kompyuter arxitekturasi yoki raqamli kompyuter tashkiloti – bu kompyuter tizimining kontseptual dizayni va asosiy operatsion tuzilishi. U asosan markaziy protsessorning ichki ishlashi va xotiradagi manzillarga kirish usuliga eʼtibor qaratadi.[45] Kompyuter muhandislari alohida protsessor komponentlari, mikrokontrollerlar, shaxsiy kompyuterlardan superkompyuterlar va oʻrnatilgan tizimlargacha boʻlgan kompyuter texnikasining hisoblash mantigʻi va dizaynini oʻrganadilar. Kompyuter adabiyotidagi „arxitektura“ atamasini 1959-yilda IBM’ning asosiy tadqiqot markazidagi Mashinalarni tashkil etish boʻlimi aʼzolari Layl R. Jonson va Frederik P. Brooks, Jr.

</img> </img> </img> </img>
Qayta ishlash birligi Mikroarxitektura Ko'p ishlov berish Protsessor dizayni
</img> </img> </img> </img>
Hamma joyda hisoblash Tizimlar arxitekturasi Operatsion tizimlar Kirish/chiqish
</img> </img> </img> </img>
O'rnatilgan tizim Haqiqiy vaqtda hisoblash Ishonchlilik Tarjimon

Bir vaqtning oʻzida, parallel va taqsimlangan hisoblash

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Bir vaqtning oʻzida bir nechta hisoblashlar bir vaqtning oʻzida bajariladigan va bir-biri bilan potentsial oʻzaro taʼsir qiladigan tizimlarning xossasi.[46] Umumiy bir vaqtda hisoblash uchun bir qator matematik modellar ishlab chiqilgan, jumladan Petri tarmoqlari, jarayon hisoblari va Parallel Tasodifiy Kirish Mashina modeli.[47] Bir vaqtning oʻzida bir nechta kompyuterlar tarmoqqa ulangan boʻlsa, bu taqsimlangan tizim deb nomlanadi. Ushbu taqsimlangan tizimdagi kompyuterlar oʻzlarining shaxsiy xotirasiga ega va umumiy maqsadlarga erishish uchun maʼlumotlar almashinuvi mumkin.[48]

Kompyuter tarmoqlari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Kompyuter fanining ushbu sohasi butun dunyo boʻylab kompyuterlar oʻrtasidagi tarmoqlarni boshqarishga qaratilgan.

Kompyuter xavfsizligi va kriptografiya

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Kompyuter xavfsizligi – bu maʼlumotni ruxsatsiz kirish, buzilish yoki oʻzgartirishdan himoya qilish va tizimning moʻljallangan foydalanuvchilari uchun foydalanish imkoniyatini saqlab qolish maqsadida kompyuter texnologiyasining bir tarmogʻidir.

Tarixiy kriptografiya – bu maxfiy xabarlarni yozish va shifrlash sanʼati. Zamonaviy kriptografiya – bu hujumga uchragan taqsimlangan hisob-kitoblar bilan bogʻliq muammolarni ilmiy oʻrganish.[49] Zamonaviy kriptografiyada oʻrganiladigan texnologiyalar orasida simmetrik va assimetrik shifrlash, raqamli imzolar, kriptografik xesh -funksiyalar, kalit kelishuv protokollari, blokcheyn, nol bilimlarni isbotlash va buzilgan sxemalar mavjud.

Maʼlumotlar bazalari va maʼlumotlarni qazib olish

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Maʼlumotlar bazasi katta hajmdagi maʼlumotlarni osongina tartibga solish, saqlash va olish uchun moʻljallangan. Raqamli maʼlumotlar bazalari maʼlumotlar bazasi modellari va soʻrovlar tillari orqali maʼlumotlarni saqlash, yaratish, saqlash va qidirish uchun maʼlumotlar bazasini boshqarish tizimlari yordamida boshqariladi. Maʼlumotni qazib olish – bu katta maʼlumotlar toʻplamlarida naqshlarni aniqlash jarayoni.

Kompyuter grafikasi va vizualizatsiya

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Kompyuter grafikasi raqamli vizual tarkibni oʻrganadi va tasvir maʼlumotlarini sintez qilish va manipulyatsiya qilishni oʻz ichiga oladi. Tadqiqot kompyuter fanining boshqa koʻplab sohalari, jumladan, kompyuterni koʻrish, tasvirni qayta ishlash va hisoblash geometriyasi bilan bogʻliq boʻlib, maxsus effektlar va videooʻyinlar sohalarida keng qoʻllanadi.

</img> </img> </img> </img> </img> </img>
2D kompyuter grafikasi Kompyuter animatsiyasi Renderlash Aralash haqiqat Virtual reallik Qattiq modellashtirish

Tasvir va ovozni qayta ishlash

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Axborot tasvir, ovoz, video yoki boshqa multimedia koʻrinishida boʻlishi mumkin. Bitta maʼlumot signallar orqali uzatilishi mumkin. Uni qayta ishlash informatikaning markaziy tushunchasi boʻlib, axborotni qayta ishlash algoritmlarini axborot tashuvchisi turidan – elektr, mexanik yoki biologik boʻlishidan qatʼiy nazar oʻrganadigan hisoblash boʻyicha Yevropa nuqtai nazaridir. Bu soha axborot nazariyasi, telekommunikatsiya, axborot injiniringida muhim rol oʻynaydi va tibbiy tasvirlarni hisoblash va nutq sintezida va boshqalarda qoʻllanadi. Tez Furye oʻzgartirish algoritmlarining murakkabligining pastki chegarasi nima? nazariy informatika fanining hal qilinmagan muammolaridan biridir .

</img> </img> </img> </img> </img> </img>
FFT algoritmlari Tasvirni qayta ishlash Nutqni aniqlash Ma'lumotlarni siqish Tibbiy tasvirni hisoblash Nutq sintezi

Amaliy informatika

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Hisoblash fanlari, moliya va muhandislik

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Ilmiy hisoblash (yoki hisoblash fanlari) – bu matematik modellar va miqdoriy tahlil usullarini yaratish va ilmiy muammolarni tahlil qilish va hal qilish uchun kompyuterlardan foydalanish bilan bogʻliq boʻlgan tadqiqot sohasi. Ilmiy hisoblashning asosiy qoʻllanishi turli jarayonlarni, jumladan, hisoblash suyuqlik dinamikasi, fizik, elektr va elektron tizimlar va sxemalarni, shuningdek, jamiyatlar va ijtimoiy vaziyatlarni (ayniqsa, urush oʻyinlari) ularning yashash joylari bilan bir qatorda simulyatsiya qilishdir. Zamonaviy kompyuterlar samolyot kabi dizaynlarni optimallashtirish imkonini beradi. Elektr va elektron sxemalar dizaynida SPICE,[50], shuningdek, yangi (yoki oʻzgartirilgan) dizaynlarni jismoniy amalga oshirish uchun dasturiy taʼminot diqqatga sazovordir. Ikkinchisi integral mikrosxemalar uchun muhim dizayn dasturlarini oʻz ichiga oladi.[51]

</img> </img> </img> </img> </img> </img> </img> </img> </img>
Raqamli tahlil Hisoblash fizikasi Hisoblash kimyosi Bioinformatika Neyroinformatika Psixoinformatika Tibbiy informatika Hisoblash muhandisligi Hisoblash musiqaologiyasi

Ijtimoiy hisoblash va inson va kompyuterning oʻzaro taʼsiri

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Ijtimoiy hisoblash – bu ijtimoiy xatti-harakatlar va hisoblash tizimlarining kesishishi bilan bogʻliq boʻlgan soha. Inson va kompyuterning oʻzaro taʼsirini tadqiq qilish foydalanuvchi interfeysi dizaynerlari uchun nazariyalar, tamoyillar va koʻrsatmalarni ishlab chiqadi.

Dasturiy taʼminot muhandisligi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Dasturiy taʼminot muhandisligi – bu dasturiy taʼminotni yuqori sifatli, arzon, texnik xizmat koʻrsatish va qurish tezligini taʼminlash uchun uni loyihalash, joriy etish va oʻzgartirishni oʻrganishdir. Bu dasturiy taʼminotni loyihalashda muhandislik amaliyotlarini qoʻllashni oʻz ichiga olgan tizimli yondashuv. Dasturiy taʼminot muhandisligi dasturiy taʼminotni tashkil qilish va tahlil qilish bilan shugʻullanadi – u nafaqat yangi dasturiy taʼminotni yaratish yoki ishlab chiqarish bilan shugʻullanadi, balki uni ichki tartibga solish va texnik xizmat koʻrsatish bilan shugʻullanadi. Misol uchun, dasturiy ta'minot sinovi, tizim muhandisligi, texnik qarz va dasturiy taʼminotni ishlab chiqish jarayonlari .

Kompyuter faylasufi Bill Rapaport kompyuter fanining uchta buyuk tushunchasini qayd etdi:[52]

Hisoblash mumkin boʻlgan har qanday muammo haqidagi barcha maʼlumotlar faqat 0 va 1 (yoki „yoqish/oʻchirish“, „magnitlangan/magnitsizlangan“, „yuqori“ kabi osonlik bilan ajralib turadigan holatlar oʻrtasida oʻzgarishi mumkin boʻlgan boshqa bistable juftlik yordamida ifodalanishi mumkin. -kuchlanish/past kuchlanish" va boshqalar.).
  • Alan Turingning tushunchasi: kompyuter „biror narsa“ qilish uchun bajarishi kerak boʻlgan atigi beshta harakat mavjud.
Har bir algoritm faqat beshta asosiy koʻrsatmalardan iborat kompyuter uchun tilda ifodalanishi mumkin:[53]
  • bir joydan chapga siljitish;
  • bir joyga oʻngga siljitish;
  • joriy joylashuvdagi belgini oʻqish;
  • joriy joyda 0 ni chop etish;
  • joriy manzilda 1-ni chop eting.
  • Corrado Böhm va Juzeppe Jacopini tushunchasi: kompyuter „har qanday narsani“ qilish uchun zarur boʻlgan bu harakatlarni (murakkabroq boʻlganlarga) birlashtirishning faqat uchta usuli mavjud .[54]
Har qanday asosiy koʻrsatmalar toʻplamini yanada murakkabroqlarga birlashtirish uchun faqat uchta qoida kerak:
  • ketma-ketlik : avval buni, keyin buni bajaring;
  • tanlash : AGAR falonchi holat boʻlsa, THEN buni, ELSE buni bajaring;
  • takrorlash : falon holat boʻlsa, buni bajaring.
Eʼtibor bering, Boem va Jacopini tushunchasining uchta qoidasi goto dan foydalanish bilan yanada soddalashtirilishi mumkin (yaʼni bu tizimli dasturlashdan koʻra oddiyroqdir).

Dasturlash paradigmalari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Dasturlash tillari turli vazifalarni turli usullarda bajarish uchun ishlatilishi mumkin. Umumiy dasturlash paradigmalariga quyidagilar kiradi:

  • Funktsional dasturlash – bu kompyuter dasturlari tuzilmasi va elementlarini qurish uslubi boʻlib, u hisoblashni matematik funksiyalarni baholash sifatida koʻrib chiqadi va holat va oʻzgaruvchan maʼlumotlardan qochadi. Bu deklarativ dasturlash paradigmasi boʻlib, dasturlash bayonotlar oʻrniga ifodalar yoki deklaratsiyalar bilan amalga oshiriladi.[55]
  • Imperativ dasturlash – bu dastur holatini oʻzgartiruvchi bayonotlardan foydalanadigan dasturlash paradigmasi.[56] Tabiiy tillardagi imperativ kayfiyat buyruqlarni ifodalaganidek, imperativ dastur ham kompyuter bajarishi kerak boʻlgan buyruqlardan iborat. Imperativ dasturlash asosan dastur qanday ishlashini tavsiflashga qaratilgan.
  • Ob'ektga yo'naltirilgan dasturlash, „ob’ektlar“ kontseptsiyasiga asoslangan dasturlash paradigmasi boʻlib, u maʼlumotlarni oʻz ichiga olishi mumkin, koʻpincha atributlar sifatida tanilgan maydonlar koʻrinishida; va kod, koʻpincha usullar sifatida tanilgan protseduralar shaklida. Ob’ektlarning xususiyati shundaki, ob’ekt protseduralari ular bilan bogʻlangan ob’ektning maʼlumotlar maydonlariga kirishi va koʻpincha ularni oʻzgartirishi mumkin. Shunday qilib, ob’ektga yoʻnaltirilgan kompyuter dasturlari bir-biri bilan oʻzaro taʼsir qiluvchi ob’ektlardan iborat.[57]
  • Xizmatga yo'naltirilgan dasturlash, integratsiyalashgan biznes ilovalari va muhim dasturiy taʼminot dasturlarini loyihalash va amalga oshirish uchun „xizmatlar“ dan kompyuter ishining birligi sifatida foydalanadigan dasturlash paradigmasi.

Koʻpgina tillar bir nechta paradigmalarni qoʻllab-quvvatlaydi, bu farqni texnik imkoniyatlardan koʻra koʻproq uslub masalasiga aylantiradi.[58]

Konferensiyalar informatika tadqiqotlari uchun muhim tadbirlardir. Ushbu konferensiyalar davomida davlat va xususiy sektor tadqiqotchilari oʻzlarining soʻnggi ishlarini taqdim etadilar va uchrashadilar. Koʻpgina boshqa akademik sohalardan farqli oʻlaroq, kompyuter fanida konferensiya maʼruzalarining nufuzi jurnal nashrlariga qaraganda kattaroqdir.[59][60] Buning taklif qilingan tushuntirishlaridan biri shundaki, bu nisbatan yangi sohaning tez rivojlanishi natijalarni tez koʻrib chiqish va tarqatishni talab qiladi, bu vazifani jurnallardan koʻra konferensiyalar yaxshiroq hal qiladi.[61]

Kompyuter fanlari, oʻzining yaqin sinonimlari, Hisoblash, Kompyuter tadqiqotlari bilan mashhur boʻlib, Buyuk Britaniya maktablarida partiyalarni qayta ishlash, sezgir kartalar va qogʻoz lentalarni belgilash kunlaridan beri oʻqitilib kelinmoqda, lekin odatda tanlangan bir nechta talabalarga.[62] 1981-yilda Bi-bi-si mikro-kompyuter va sinflar tarmogʻini ishlab chiqardi va Kompyuter fanlari GCE O darajasidagi talabalar (11-16 yoshlilar) va kompyuter fanidan A darajasigacha boʻlgan talabalar uchun odatiy holga aylandi. Uning ahamiyati eʼtirof etildi va 3 va 4 asosiy bosqichlar uchun Milliy oʻquv dasturining majburiy qismiga aylandi. 2014-yil sentabr oyida u 4 yoshdan oshgan barcha oʻquvchilar uchun huquq boʻldi[63]

AQSHda 14000 ta maktab okrugi oʻquv rejasini hal qiladi, taʼminot buzilgan.[64] Hisoblash mashinalari assotsiatsiyasi (ACM) va Kompyuter fanlari oʻqituvchilari assotsiatsiyasi (CSTA) tomonidan 2010-yil hisobotiga koʻra, 50 shtatdan faqat 14 tasida oʻrta maktab informatika uchun muhim taʼlim standartlari qabul qilingan.[65] 2021-yilgi hisobotga koʻra, AQShdagi oʻrta maktablarning atigi 51 foizi kompyuter fanini taklif qiladi.[66]

Isroil, Yangi Zelandiya va Janubiy Koreya oʻzlarining milliy oʻrta taʼlim oʻquv dasturlariga informatika fanini kiritdilar,[67][68] va yana bir qancha boshqa davlatlar quyidagi dasturlarga amal qilmoqda.[69]

Qoʻshimcha oʻqish uchun

[tahrir | manbasini tahrirlash]
  1. See the entry „Computer science“ on Wikiquote for the history of this quotation.
  2. The word "anything" is written in quotation marks because there are things that computers cannot do. One example is: to answer the question if an arbitrary given computer program will eventually finish or run forever (the Halting problem).
  • Tucker, Allen B.. Computer Science Handbook, 2nd, Chapman and Hall/CRC, 2004. ISBN 978-1-58488-360-9. 
    • „Within more than 70 chapters, every one new or significantly revised, one can find any kind of information and references about computer science one can imagine. […] all in all, there is absolute nothing about Computer Science that can not be found in the 2.5 kilogram-encyclopaedia with its 110 survey articles […].“ (Christoph Meinel, Zentralblatt MATH)
  • van Leeuwen, Jan. Handbook of Theoretical Computer Science. The MIT Press, 1994. ISBN 978-0-262-72020-5. 
    • „[…] this set is the most unique and possibly the most useful to the [theoretical computer science] community, in support both of teaching and research […]. The books can be used by anyone wanting simply to gain an understanding of one of these areas, or by someone desiring to be in research in a topic, or by instructors wishing to find timely information on a subject they are teaching outside their major areas of expertise.“ (Rocky Ross, SIGACT News)
  • Ralston, Anthony; Reilly, Edwin D.; Hemmendinger, David. Encyclopedia of Computer Science, 4th, Grove's Dictionaries, 2000. ISBN 978-1-56159-248-7. 
    • „Since 1976, this has been the definitive reference work on computer, computing, and computer science. […] Alphabetically arranged and classified into broad subject areas, the entries cover hardware, computer systems, information and data, software, the mathematics of computing, theory of computation, methodologies, applications, and computing milieu. The editors have done a commendable job of blending historical perspective and practical reference information. The encyclopedia remains essential for most public and academic library reference collections.“ (Joe Accardin, Northeastern Illinois Univ., Chicago)
  • Edwin D. Reilly. Milestones in Computer Science and Information Technology. Greenwood Publishing Group, 2003. ISBN 978-1-57356-521-9. 

Selected literature

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Curriculum and classification

[tahrir | manbasini tahrirlash]
  1. „What is Computer Science? - Computer Science. The University of York“. www.cs.york.ac.uk. Qaraldi: 11-iyun 2020-yil.
  2. „WordNet Search—3.1“. Wordnetweb.princeton.edu. Qaraldi: 14-may 2012-yil.
  3. „Definition of computer science | Dictionary.com“ (inglizcha). www.dictionary.com. Qaraldi: 11-iyun 2020-yil.
  4. „What is Computer Science? | Undergraduate Computer Science at UMD“. undergrad.cs.umd.edu. Qaraldi: 15-iyul 2022-yil.
  5. Denning, P.J.; Comer, D.E.; Gries, D.; Mulder, M.C.; Tucker, A.; Turner, A.J.; Young, P.R. (1989-yil fevral). „Computing as a discipline“. Computer. 22-jild, № 2. 63–70-bet. doi:10.1109/2.19833. ISSN 1558-0814. „Those in the discipline know that computer science encompasses far more than programming.“ {{cite magazine}}: sana kiritilishi kerak boʻlgan parametrga berilgan qiymatni tekshirish lozim: |date= (yordam)
  6. Harel, David. Algorithmics The Spirit of Computing. Springer Berlin, 2014. ISBN 978-3-642-44135-6. OCLC 876384882. 
  7. The MIT Press. What Can Be Automated? Computer Science and Engineering Research Study | The MIT Press, Computer Science Series (inglizcha). MIT Press, 30-aprel 1980-yil. ISBN 9780262010603. 
  8. Patton, Richard D.; Patton, Peter C. (2009), Nof, Shimon Y. (muh.), „What Can Be Automated? What Cannot Be Automated?“, Springer Handbook of Automation, Springer Handbooks (inglizcha), Berlin, Heidelberg: Springer: 305–313, doi:10.1007/978-3-540-78831-7_18, ISBN 978-3-540-78831-7, qaraldi: 3-mart 2022-yil{{citation}}: CS1 maint: date format ()
  9. Denning, P.J.; Comer, D.E.; Gries, D.; Mulder, M.C.; Tucker, A.; Turner, A.J.; Young, P.R. (1989-yil fevral). „Computing as a discipline“. Computer. 22-jild, № 2. 63–70-bet. doi:10.1109/2.19833. ISSN 1558-0814. „The discipline of computing is the systematic study of algorithmic processes that describe and transform information, their theory, analysis, design, efficiency, implementation, and application. The fundamental question underlying all of computing is, 'What can be (efficiently) automated?'“ {{cite magazine}}: sana kiritilishi kerak boʻlgan parametrga berilgan qiymatni tekshirish lozim: |date= (yordam)
  10. Forsythe, George (August 5–10, 1969). „Computer Science and Education“. Proceedings of IFIP Congress 1968. „The question 'What can be automated?' is one of the most inspiring philosophical and practical questions of contemporary civilization.“
  11. Knuth, Donald E. (1-avgust 1972-yil). „George Forsythe and the development of computer science“. Communications of the ACM. 15-jild, № 8. 721–726-bet. doi:10.1145/361532.361538. ISSN 0001-0782.{{cite magazine}}: CS1 maint: date format ()
  12. Hanson, Vicki L. (23-yanvar 2017-yil). „Celebrating 50 years of the Turing award“. Communications of the ACM. 60-jild, № 2. 5-bet. doi:10.1145/3033604. ISSN 0001-0782.{{cite magazine}}: CS1 maint: date format ()
  13. Scott, Eric; Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro; Yafrani, Mohamed El; Volz, Vanessa; Wilson, Dennis G (5-iyun 2018-yil). „ACM marks 50 years of the ACM A.M. turing award and computing's greatest achievements“. ACM SIGEVOlution. 10-jild, № 3. 9–11-bet. doi:10.1145/3231560.3231563. ISSN 1931-8499.{{cite magazine}}: CS1 maint: date format ()
  14. „Ada Lovelace | Babbage Engine | Computer History Museum“. www.computerhistory.org. Qaraldi: 2016-yil 28-dekabr.
  15. „Charles Babbage Institute: Who Was Charles Babbage?“. cbi.umn.edu. Qaraldi: 2016-yil 28-dekabr.
  16. Louis Fine (1960). „The Role of the University in Computers, Data Processing, and Related Fields“. Communications of the ACM. 2-jild, № 9. 7–14-bet. doi:10.1145/368424.368427.
  17. Donald Knuth (1972). „George Forsythe and the Development of Computer Science“. Comms. ACM. Webarxiv andozasida xato: |url= qiymatini tekshiring. Boʻsh.
  18. Matti Tedre. „The Development of Computer Science: A Sociocultural Perspective“ (2006). 2022-yil 9-oktyabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 12-dekabr 2014-yil.
  19. Peter Naur (1966). „The science of datalogy“. Communications of the ACM. 9-jild, № 7. 485-bet. doi:10.1145/365719.366510.
  20. Weiss, E.A.; Corley, Henry P.T. „Letters to the editor“. Communications of the ACM. 1-jild, № 4. 6-bet. doi:10.1145/368796.368802.
  21. Communications of the ACM 2 (1):p.4
  22. IEEE Computer 28 (12): p.136
  23. P. Mounier-Kuhn, L’Informatique en France, de la seconde guerre mondiale au Plan Calcul. L'émergence d’une science, Paris, PUPS, 2010, ch. 3 & 4.
  24. Groth. „Why an Informatics Degree?“. Communications of the ACM. Cacm.acm.org (2010-yil fevral).
  25. Denning, Peter J. (2000). „Computer Science: The Discipline“ (PDF). Encyclopedia of Computer Science. May 25, 2006da asl nusxadan (PDF) arxivlandi.
  26. Tedre, Matti. The Science of Computing: Shaping a Discipline. Taylor and Francis / CRC Press, 2014. 
  27. Tedre, M. (2011). „Computing as a Science: A Survey of Competing Viewpoints“. Minds and Machines. 21-jild, № 3. 361–387-bet. doi:10.1007/s11023-011-9240-4.
  28. Parnas, D.L. (1998). „Software engineering programmes are not computer science programmes“. Annals of Software Engineering. 6-jild. 19–37-bet. doi:10.1023/A:1018949113292., p. 19: „Rather than treat software engineering as a subfield of computer science, I treat it as an element of the set, Civil Engineering, Mechanical Engineering, Chemical Engineering, Electrical Engineering, […]“
  29. 29,0 29,1 The Philosophy of Computer Science“, The Philosophy of Computer Science (Stanford Encyclopedia of Philosophy). Metaphysics Research Lab, Stanford University, 2021. 
  30. 30,0 30,1 30,2 The Philosophy of Computer Science“, The Philosophy of Computer Science (Stanford Encyclopedia of Philosophy). Metaphysics Research Lab, Stanford University, 2021. 
  31. 31,0 31,1 The Philosophy of Computer Science“, The Philosophy of Computer Science (Stanford Encyclopedia of Philosophy). Metaphysics Research Lab, Stanford University, 2021. 
  32. Wegner, P. (October 13–15, 1976). "Research paradigms in computer science—Proceedings of the 2nd international Conference on Software Engineering". San Francisco, California, United States: IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA. 
  33. Denning, P.J.; Comer, D.E.; Gries, D.; Mulder, M.C.; Tucker, A.; Turner, A.J.; Young, P.R. (1989-yil yanvar). „Computing as a discipline“. Communications of the ACM. 32-jild. 9–23-bet. doi:10.1145/63238.63239. {{cite magazine}}: sana kiritilishi kerak boʻlgan parametrga berilgan qiymatni tekshirish lozim: |date= (yordam)
  34. Denning, Peter J. (2007). „Computing is a natural science“. Communications of the ACM. 50-jild, № 7. 13–18-bet. doi:10.1145/1272516.1272529.
  35. Eden, A.H. (2007). „Three Paradigms of Computer Science“ (PDF). Minds and Machines. 17-jild, № 2. 135–167-bet. doi:10.1007/s11023-007-9060-8. February 15, 2016da asl nusxadan (PDF) arxivlandi.
  36. Turner, Raymond; Angius, Nicola (2019). "The Philosophy of Computer Science". in Zalta, Edward N.. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/spr2019/entries/computer-science/. 
  37. 37,0 37,1 „Computer Science as a Profession“. Computing Sciences Accreditation Board (1997-yil 28-may). 2008-yil 17-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 23-may 2010-yil.
  38. Committee on the Fundamentals of Computer Science: Challenges and Opportunities, National Research Council. Computer Science: Reflections on the Field, Reflections from the Field. National Academies Press, 2004. ISBN 978-0-309-09301-9. 
  39. „CSAB Leading Computer Education“. CSAB (3-avgust 2011-yil). Qaraldi: 19-noyabr 2011-yil.
  40. Denning, Peter J. (2000). „Computer Science: The Discipline“ (PDF). Encyclopedia of Computer Science. May 25, 2006da asl nusxadan (PDF) arxivlandi.
  41. Clay Mathematics Institute P = NP Webarxiv andozasida xato: |url= qiymatini tekshiring. Boʻsh.
  42. P. Collins. „Claude E. Shannon: Founder of Information Theory“. Scientific American (14-oktabr 2002-yil). Qaraldi: 12-dekabr 2014-yil.
  43. Van-Nam Huynh; Vladik Kreinovich; Songsak Sriboonchitta; 2012. Uncertainty Analysis in Econometrics with Applications. Springer Science & Business Media. p. 63. ISBN 978-3-642-35443-4.
  44. Phillip A. Laplante, 2010. Encyclopedia of Software Engineering Three-Volume Set (Print). CRC Press. p. 309. ISBN 978-1-351-24926-3.
  45. A. Thisted. „Computer Architecture“. The University of Chicago (7-aprel 1997-yil). 2022-yil 9-oktyabrda asl nusxadan arxivlangan.
  46. Jiacun Wang, 2017. Real-Time Embedded Systems. Wiley. p. 12. ISBN 978-1-119-42070-5.
  47. Gordana Dodig-Crnkovic; Raffaela Giovagnoli; 2013. Computing Nature: Turing Centenary Perspective. Springer Science & Business Media. p. 247. ISBN 978-3-642-37225-4.
  48. Simon Elias Bibri; 2018. Smart Sustainable Cities of the Future: The Untapped Potential of Big Data Analytics and Context-Aware Computing for Advancing Sustainability. Springer. p. 74. ISBN 978-3-319-73981-6.
  49. Katz, Jonathan. Introduction to modern cryptography, Yehuda Lindell, Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2008. ISBN 978-1-58488-551-1. OCLC 137325053. 
  50. Muhammad H. Rashid, 2016. SPICE for Power Electronics and Electric Power. CRC Press. p. 6. ISBN 978-1-4398-6047-2.
  51. „What is an integrated circuit (IC)? A vital component of modern electronics“ (inglizcha). WhatIs.com. Qaraldi: 15-noyabr 2021-yil.
  52. Rapaport. „What Is Computation?“. State University of New York at Buffalo (20-sentabr 2013-yil).
  53. B. Jack Copeland, 2012. Alan Turingʻs Electronic Brain: The Struggle to Build the ACE, the World’s Fastest Computer. OUP Oxford. p. 107. ISBN 978-0-19-960915-4.
  54. Charles W. Herbert, 2010. An Introduction to Programming Using Alice 2.2. Cengage Learning. p. 122. ISBN 0-538-47866-7.
  55. Md. Rezaul Karim; Sridhar Alla; 2017. Scala and Spark for Big Data Analytics: Explore the concepts of functional programming, data streaming, and machine learning. Packt Publishing Ltd. p. 87. ISBN 978-1-78355-050-0.
  56. Lex Sheehan, 2017. Learning Functional Programming in Go: Change the way you approach your applications using functional programming in Go. Packt Publishing Ltd. p. 16. ISBN 978-1-78728-604-7.
  57. Evelio Padilla, 2015. Substation Automation Systems: Design and Implementation. Wiley. p. 245. ISBN 978-1-118-98730-8.
  58. „Multi-Paradigm Programming Language“. developer.mozilla.org. Mozilla Foundation. 2013-yil 21-avgustda asl nusxadan arxivlangan.
  59. Meyer, Bertrand (2009-yil aprel). „Viewpoint: Research evaluation for computer science“. Communications of the ACM. 25-jild, № 4. 31–34-bet. doi:10.1145/1498765.1498780. {{cite magazine}}: sana kiritilishi kerak boʻlgan parametrga berilgan qiymatni tekshirish lozim: |date= (yordam)
  60. Patterson. „Evaluating Computer Scientists and Engineers For Promotion and Tenure“. Computing Research Association (1999-yil avgust).
  61. Fortnow, Lance (2009-yil avgust). „Viewpoint: Time for Computer Science to Grow Up“. Communications of the ACM. 52-jild, № 8. 33–35-bet. doi:10.1145/1536616.1536631. {{cite magazine}}: sana kiritilishi kerak boʻlgan parametrga berilgan qiymatni tekshirish lozim: |date= (yordam)
  62. Burns, Judith. „Computer science A-level 1970s style“ (3-aprel 2016-yil). Qaraldi: 9-fevral 2019-yil.
  63. Jones. „Developing a Computer Science Curriculum in England: Exploring Approaches in the USA“. Winston Churchill Memorial Trust (1915-yil oktabr). 22-oktabr 2016-yilda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 9-fevral 2019-yil.
  64. „Computer Science: Not Just an Elective Anymore“. Education Week (25-fevral 2014-yil).
  65. Wilson. „Running on Empty: The Failure to Teach K–12 Computer Science in the Digital Age“. ACM (2010).
  66. „2021 State of computer science education: Accelerating action through advocacy.“. Code.org, CSTA, & ECEP Alliance (2021). 2022-yil 9-oktyabrda asl nusxadan arxivlangan.
  67. „A is for algorithm“. The Economist (26-aprel 2014-yil).
  68. „Computing at School International comparisons“. 8-may 2013-yilda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 20-iyul 2015-yil.
  69. „Adding Coding to the Curriculum“. The New York Times (23-mart 2014-yil). 1-yanvar 2022-yilda asl nusxadan arxivlangan.

Tashkilotlar:

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Bibliografiya va akademik qidiruv tizimlari

[tahrir | manbasini tahrirlash]