कंप्यूटर विज्ञान की परिभाषा क्या है, और कंप्यूटर विज्ञान के भीतर विज्ञान क्या है?

Question

मैं कंप्यूटर साइंस में बीएस का पीछा कर रहा हूं, लेकिन मैं इसके शुरुआती बिंदु पर हूं, और मुझे पूरा यकीन है कि मैं अपनी पसंद को देखते हुए खुश रहूंगा क्योंकि यह एक अकादमिक और कैरियर की लचीली शिक्षा की तरह लगता है।

यह कहने के बाद, कंप्यूटर विज्ञान वास्तव में शिक्षाविदों, निजी-क्षेत्र और "कंप्यूटर विज्ञान" में वास्तविक "विज्ञान" के संदर्भ में क्या है, इस बारे में कई तरह की परिभाषाएँ प्रतीत होती हैं, मुझे जवाब (या साझा विचार) पसंद आएगा जैसे ही कंप्यूटर साइंस में पढ़ाई जाने वाली चीज़ों की चौड़ाई को लागू किया जा सकता है, और अंततः कंप्यूटर साइंस के भीतर उन रास्तों की विविधता का अनुसरण किया जाता है।

Comments

कंप्यूटर विज्ञान में विज्ञान कहाँ है? : cacm.acm.org/mag पत्रिकाओं

— avi

यह भी देखें सीएस मेटा कंप्यूटर साइंस क्या है

— vzn

Answer 1

कंप्यूटर विज्ञान एक मिथ्या नाम है - कंप्यूटर विज्ञान में वास्तव में कोई "विज्ञान" नहीं है, क्योंकि कंप्यूटर विज्ञान प्रकृति का अवलोकन करने के बारे में नहीं है। बल्कि, कंप्यूटर विज्ञान के भाग इंजीनियरिंग हैं , और भाग गणित हैं ।

कंप्यूटर विज्ञान के अधिक सैद्धांतिक भाग विशुद्ध रूप से गणितीय हैं। उदाहरण के लिए, छँटाई के लिए एक अच्छा एल्गोरिथ्म क्या है? हम प्रोग्रामिंग भाषाओं के शब्दार्थ को कैसे परिभाषित करते हैं? हम कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि एक क्रिप्टोग्राफिक प्रणाली सुरक्षित है?

जब कंप्यूटर साइंस लागू हो जाता है, तो यह इंजीनियरिंग की तरह हो जाता है। उदाहरण के लिए, मैट्रिक्स गुणा एल्गोरिथ्म को लागू करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? बड़े प्रोग्राम लिखने की सुविधा के लिए हमें कंप्यूटर भाषा कैसे डिज़ाइन करनी चाहिए? ऑनलाइन बैंकिंग की सुरक्षा के लिए हम एक क्रिप्टोग्राफिक प्रणाली कैसे डिजाइन कर सकते हैं?

इसके विपरीत, विज्ञान प्रकृति के नियमों के बारे में है , और आम तौर पर प्राकृतिक घटनाओं के बारे में । कंप्यूटर विज्ञान में शामिल घटनाएं मानव निर्मित हैं। कंप्यूटर विज्ञान के कुछ पहलुओं को इस अर्थ में प्रयोगात्मक रूप से देखा जा सकता है, उदाहरण के लिए सामाजिक नेटवर्क का अनुभवजन्य अध्ययन, कंप्यूटर नेटवर्क का अनुभवजन्य अध्ययन, वायरस और उनके प्रसार का अनुभवजन्य अध्ययन, और कंप्यूटर शिक्षा (कंप्यूटर विज्ञान का शिक्षण और कंप्यूटर का उपयोग करना दोनों) अन्य विषयों को पढ़ाने के लिए)। इन उदाहरणों में से अधिकांश सीमा-रेखा कंप्यूटर विज्ञान हैं, और अधिक उचित रूप से बहु-विषयक हैं। कंप्यूटर विज्ञान में वैज्ञानिक विधि के लिए निकटतम निकटतम शायद नेटवर्क और अन्य हार्डवेयर उपकरणों का अध्ययन है, जो कि उप-मुख्य में अनौपचारिक रूप से "सिस्टम" के रूप में जाना जाता है।

इन उदाहरणों के बावजूद, कंप्यूटर विज्ञान के मूल में से अधिकांश विज्ञान नहीं है। कंप्यूटर विज्ञान सिर्फ एक नाम है - इसे समझने की आवश्यकता नहीं है।

कंप्यूटर विज्ञान के दायरे के लिए, सबसे अच्छी परिभाषा शायद है: जो कि कंप्यूटर वैज्ञानिक करते हैं। कंप्यूटर विज्ञान, हर दूसरे अकादमिक अनुशासन की तरह, एक विस्तृत क्षेत्र है, और इसे पूरी तरह से चार्ट करना मुश्किल है। यदि आप एक नमूना चाहते हैं जिसे लोग कंप्यूटर विज्ञान मानते हैं, तो आप अपने संकाय के अनुसंधान क्षेत्रों को देख सकते हैं।

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यह उन कंप्यूटर वैज्ञानिकों की सबसे ईमानदार टिप्पणियों में से एक है जिन्हें मैंने कभी देखा है। धन्यवाद।

— स्काउहू

यह वास्तव में कंप्यूटर विज्ञान से अधिक दर्शन के बारे में है - लेकिन मैं इस जवाब से असहमत हूं। कंप्यूटर विज्ञान कंप्यूटिंग विज्ञान के लिए एक मिथ्या नाम है , और कंप्यूटिंग विज्ञान उसी तरह एक विज्ञान है, जैसे कि, यांत्रिकी। वहाँ एक मजबूत गणितीय नींव है, लेकिन इस आधार है अनुभवसिद्ध सत्यापन के अधीन है - हम ट्यूरिंग कम्प्यूटेबिलिटी पर ध्यान केंद्रित क्योंकि है कि कैसे दुनिया काम करने लगता है, और हम अध्ययन अन्य विचार करते हैं, क्योंकि ट्यूरिंग कम्प्यूटेबिलिटी सभी वास्तविक दुनिया गणना घटना मॉडल नहीं है।

— गिल्स एसओ- बुराई को रोकें '

मुझे लगता है कि केवल वह विचार जो प्राकृतिक घटनाओं का अवलोकन करता है वह वास्तविक विज्ञान है, भौतिकवादी विचार का एक उद्धरण है, कुछ ऐसा जिससे बहुत से लोग असहमत होंगे। Etymologically, विज्ञान ज्ञान का जमावड़ा है, और हालांकि कुछ कहते हैं कि सभी गणित तना विज्ञान है, मुझे संदेह है कि उनमें से कोई भी गणित को "ज्ञान नहीं" के रूप में वर्गीकृत करेगा।

— जी। बैच

@ गिल्स आप गंभीर नहीं हो सकते। हाइपरकंपैटिबिलिटी करने वाले लोगों के अलावा, कोई भी कम्प्यूटेबिलिटी की ट्यूरिंग धारणा पर विवाद नहीं कर रहा है। कुशल कम्प्यूटेबिलिटी की धारणा के बारे में एक बेहतर बिंदु बनाया जा सकता है (जैसा कि पॉलीटाइम का अर्थ है कुशल), लेकिन कोई भी उचित कम्प्यूटेशनल मॉडल के भीतर दक्षता को पकड़ने के लिए और अधिक प्रयास नहीं कर रहा है - सिद्धांत लोग मॉडल के साथ समस्याओं को अनदेखा करते हैं, और अभ्यास करने वाले लोग मॉडल की उपेक्षा करते हैं। ।

— युवल फिल्मस

@YuvalFilmus केवल दो उदाहरण देने के लिए, ट्यूरिंग मशीन वितरित या सिंक्रोनस सिस्टम को मॉडल करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

— गिलेस एसओ- बुराई को रोकना

Answer 2

आइए हम आधुनिक कंप्यूटर विज्ञान में से एक के एक उद्धरण के साथ शुरू करते हैं: "कंप्यूटर विज्ञान खगोल विज्ञान की तुलना में कंप्यूटरों के बारे में दूरबीनों के बारे में अधिक नहीं है" - एडर वाइब DIJKSTRA

तो वास्तव में अगर आप कंप्यूटर और प्रोग्रामिंग में रुचि रखते हैं तो आप वास्तव में कंप्यूटर विज्ञान में रुचि नहीं रखते हैं :-)

मुझे लगता है कि विकिपीडिया के सबसे अच्छे विवरणों में से एक है: "कंप्यूटर विज्ञान (संक्षिप्त CS या CompSci) अभिकलन और इसके अनुप्रयोगों के लिए वैज्ञानिक और व्यावहारिक दृष्टिकोण है। यह विधायी प्रक्रियाओं की व्यवहार्यता, संरचना, अभिव्यक्ति और मशीनीकरण का व्यवस्थित अध्ययन है। (या एल्गोरिदम) जो अधिग्रहण, प्रतिनिधित्व, प्रसंस्करण, भंडारण, संचार, और सूचना तक पहुंच को रेखांकित करता है, चाहे ऐसी जानकारी बिट्स और बाइट्स में एन्कोडेड हो कंप्यूटर मेमोरी या ट्रांसमिटेड इंजन और मानव कोशिका में प्रोटीन संरचनाएं। एक कंप्यूटर वैज्ञानिक। कम्प्यूटेशन के सिद्धांत और कम्प्यूटेशनल सिस्टम के डिजाइन में माहिर हैं "

लेकिन वास्तव में जैसा कि युवल ने कहा है, अधिकांश विश्वविद्यालय / कॉलेज सैद्धांतिक / शुद्ध कंप्यूटर विज्ञान से दूर हो गए हैं और कंप्यूटर विज्ञान अब विज्ञान, गणित, इंजीनियरिंग का मिश्रण है। हमें न केवल शुद्ध कंप्यूटर विज्ञान, बल्कि आधुनिक कंप्यूटर, प्रोग्रामिंग भाषा, ऑपरेटिंग सिस्टम और सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों का उपयोग करके उन और अन्य समस्याओं को हल करने के लिए व्यावहारिक कौशल भी सिखाना है।

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आप कहते हैं कि दूर चले गए , लेकिन क्या वे कभी विशुद्ध रूप से सैद्धांतिक रहे हैं?

— अग्स

@Agos मैं आपसे सहमत हूं कि विशुद्ध रूप से सैद्धांतिक होने का कभी सही समय नहीं था, लेकिन मैं कहूंगा कि जैसे-जैसे समय बीत रहा है और व्यवसाय को अधिक प्रोग्रामर और कम कंप्यूटर वैज्ञानिकों की आवश्यकता है डिग्री / डिप्लोमा सैद्धांतिक से व्यावहारिक तक अधिक हो गए हैं। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि एक दूसरे से बेहतर है, सिर्फ एक अवलोकन करना।

— एक्वालेक्स

@AquaAlex मुझे लगता है कि पुराने कंप्यूटर विज्ञान के कंप्यूटर विज्ञान के बीच स्टार्क अंतर का वर्णन करने का संभवतः सबसे अच्छा तरीका है क्योंकि यह आज के बारे में सोचा गया है: यह उद्योग की मांगों के साथ संरेखित करने के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग की ओर तेजी से स्थानांतरित हो गया है।

"शुद्ध" कंप्यूटर विज्ञान केवल सिद्धांत क्यों होगा? जहाँ तक मुझे पता है, यह कभी भी कंप्यूटर विज्ञान का अच्छा विवरण नहीं है; व्यावहारिक चिंताओं ने हमेशा क्षेत्र को सूचित किया है।

— राफेल

@ राफेल यह सब निर्भर करता है कि आप क्या "व्यावहारिक" मानते हैं। कंप्यूटर प्रोग्राम लिखना सीएस का व्यावहारिक अनुप्रयोग नहीं है। अधिकांश विज्ञान वास्तविक दुनिया / व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए सिद्धांत का उपयोग करते हैं और बहुत सारे विज्ञान ऐसा करने के लिए कंप्यूटर और प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हैं।

— AquaAlex

Answer 3

यह उल्लेखनीय है कि "कंप्यूटर विज्ञान" के लिए जर्मन शब्द Informatik है , जो Infomation और Mathematik को पिघला देता है । मुझे लगता है कि कंप्यूटर विज्ञान क्या है, इसका एक अच्छा और संक्षिप्त विवरण है। (इतालवी शब्द सूचनात्मक है , और मुझे यकीन है कि कुछ और भाषाएँ हैं जो एक ही पंक्ति का अनुसरण करती हैं)।

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कंप्यूटर विज्ञान पर विकिपीडिया के लेख में अलग-अलग नामों के बारे में एक खंड है en.wikipedia.org/wiki/Computer_science#Name_of_the_field - मैं अपने भाग के लिए "कंप्यूटर" भाग को "विज्ञान" से अधिक नापसंद करता हूं। मुझे अभी तक एक वैज्ञानिक क्षेत्र का पता लगाना है जो आजकल मैं बहुत कम कंप्यूटर का उपयोग करता हूं।

— लाइनैक

@linac: अन्य क्षेत्र कंप्यूटर का उपयोग कुछ और अध्ययन करने के लिए करते हैं। कंप्यूटर विज्ञान संगणना का अध्ययन करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करता है। दोनों ही मामलों में हम कंप्यूटर निकाल सकते हैं और फिर भी काम कर सकते हैं, बस धीमा। यह ध्यान में रखें कि यह वास्तव में एक आधुनिक विचार है कि "कंप्यूटर" केवल एक वास्तविक बॉक्स को संदर्भित करता है, जो गणना करने में सक्षम कुछ हार्डवेयर को कार्यान्वित करता है, और कंप्यूटर विज्ञान में "कंप्यूटर" वास्तव में कम्प्यूटेशन के विचार का उल्लेख करता है।

— फ़ॉसी

हो सकता है कि "Informatik" नाम की यह व्युत्पत्ति गलत हो। जर्मन विकी में "सूचना und ऑटोमैटिक" का उल्लेख है, लेकिन शायद यह "सूचना + -tik" है

— चमत्कार 173

@ miracle173 वास्तव में, "सूचना und ऑटोमैटिक" के बारे में बहुत कुछ है, फ्रेंच और इतालवी विकी में भी वे इसका उल्लेख करते हैं। मुझे याद नहीं है कि मैं पहली बार "

— इंफ़ॉर्मेशन und मैथेइक

Answer 4

आप एक चर्चा में रुचि रख सकते हैं जो हम मेटा पर थे। विशेष रूप से, मैं अपने उत्तर के साथ खड़ा हूं, यहां पुन: प्रस्तुत किया गया है:

कंप्यूटर विज्ञान संगणना का विज्ञान है; यह बहुत स्पष्ट लगता है। कम स्पष्ट है कि उपयोगी और सार्थक तरीके से विज्ञान और अभिकलन को कैसे परिभाषित किया जाए।

आम तौर पर, हम विज्ञान को दो वर्गीकरणों के अनुसार विभाजित कर सकते हैं: औपचारिक बनाम अनुभवजन्य, और शुद्ध बनाम लागू। जबकि औपचारिक विज्ञान (जैसे कि गणित और कंप्यूटर विज्ञान का बहुत कुछ) ग्रहण किए गए सत्य से अनुभवजन्य तर्क पर निर्भर करता है, अनुभवजन्य विज्ञान (जैसे भौतिकी और रसायन विज्ञान) मनाया घटना से आगमनात्मक तर्क पर निर्भर करता है। जबकि शुद्ध विज्ञान का लक्ष्य वैज्ञानिक समझ की स्थिति को आगे बढ़ाना है, लागू विज्ञान का लक्ष्य अन्य लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए प्रकृति की शक्तियों (शब्द के व्यापक संभव अर्थ में) का उपयोग करने के लिए इस तरह की समझ का उपयोग करना है।

हम गणना को एक सूचना के एक टुकड़े पर लागू रूपांतरण के रूप में परिभाषित कर सकते हैं। व्यापक संभव अर्थों में, संगणना, तब, कोई भी प्रक्रिया है जो ब्रह्मांड में परिवर्तन का कारण बनती है। इससे ज्यादा विस्तृत परिभाषा देने की कोई जरूरत नहीं है।

कंप्यूटर विज्ञान, तो मानव प्रयास के उस हिस्से से मिलकर बना है जो निम्न मानदंडों को पूरा करता है:

• यह विज्ञान है, जो है:

  • यह या तो (1) औपचारिक या (2) आनुभविक है:

    1. ग्रहण किए गए सत्य से घटिया तर्क नियोजित करता है
    2. मनाया घटना से आगमनात्मक तर्क नियोजित करता है

  • यह या तो (1) शुद्ध या (2) लागू है

    1. वैज्ञानिक समझ की स्थिति को आगे बढ़ाना चाहता है
    2. प्राकृतिक ताकतों के दोहन के लिए वैज्ञानिक समझ को लागू करना चाहता है

• यह अभिकलन का अध्ययन करता है, अर्थात:

  • यह या तो (1) परिवर्तनों या (2) सूचनाओं का अध्ययन करता है
    1. ऐसी प्रक्रियाएँ जो सूचनाओं को एक रूप से दूसरे रूप में मैप करती हैं
    2. संस्थाएँ परिवर्तनों के अधीन हैं

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अनुभवजन्य पक्ष को बाहर लाने के लिए धन्यवाद जो उन्नत TCS अनुसंधान में एक भूमिका निभाता है! जैसे CS के पेपर में अनुभवजन्य परिणाम

— vzn

Answer 5

मैं "विज्ञान" शब्द के बारे में एक दृष्टिकोण जोड़ना चाहता हूं जो एक टिप्पणी के लिए बहुत लंबा है।

लोग कहते हैं कि कंप्यूटर विज्ञान पारंपरिक तरीके से विज्ञान नहीं है क्योंकि (यहाँ पर सरलीकरण) हम या तो गणित या इंजीनियरिंग करते हैं। यह बिल्कुल सच नहीं है। हम वैज्ञानिक पद्धति - यकीनन विज्ञान के कोने - कोने को लागू कर सकते हैं

व्यवस्थित अवलोकन, माप और प्रयोग, और परिकल्पना का सूत्रीकरण, परीक्षण और संशोधन।
_{( विकिपीडिया के माध्यम से ऑक्सफोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी )}

वास्तव में, एल्गोरिदम में कुछ शुरुआती कार्य इस सिद्धांत का पालन करते हैं। कुछ तरीकों को कई कारणों से "खो दिया" गया है लेकिन हम अभी भी इसे नियोजित कर सकते हैं।

मूल प्रक्रिया इस तरह दिखेगी:

• उस समस्या पर ध्यान दें, जिसे हम कंप्यूटर के साथ हल करना चाहते हैं।
• एक एल्गोरिथ्म के साथ आओ।
• एल्गोरिथ्म का विश्लेषण (एक गणितीय मॉडल)।
• आपके विश्लेषण के आधार पर, एल्गोरिथ्म (अपेक्षित) रनटाइम (इनपुट के एक सेट और किसी दिए गए मशीन पर) की भविष्यवाणी करें।
• प्रयोगों द्वारा अपनी भविष्यवाणी की पुष्टि या मिथ्याकरण करें।

$O$

इसके लिए मेरे शब्द मत लो, वैसे। रॉबर्ट सेडगेविक और फिलिप फ्लेजलेट कंप्यूटर विज्ञान में विज्ञान को वापस लाने पर काम कर रहे हैं , ज्यादातर विश्लेषणात्मक कॉम्बिनेटरिक्स की औपचारिक रूपरेखा विकसित करके जो परीक्षण योग्य परिकल्पना के लिए अनुमति देता है। आप Sedgewick द्वारा वीडियो और MOOC पा सकते हैं जो आपको उतना ही बताएगा।

सब आशा नहीं छूटी।

---

1. यह निश्चित रूप से, केवल स्वरूपित एल्गोरिथ्म है। आप यह भी अध्ययन कर सकते हैं कि क्या ग्राफ मॉडल वास्तविकता में फिट होते हैं (जैसे कि सामाजिक नेटवर्क के आसपास काम में किया जाता है, यद्यपि वैज्ञानिक रूप से अधिक अनुभवजन्य रूप से) या नेटवर्क थ्रूपुट भविष्यवाणी के अनुसार, या किसी भी अन्य चीजों की संख्या में बदल जाता है।

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"सभी आशा खो नहीं है।" - अगर कंप्यूटर विज्ञान कोई विज्ञान नहीं था तो यह एक बुरी बात होगी?

— 19

@ k.stm मेरी राय में, हाँ। कम के लिए क्यों तय करें?

— राफेल

गणित कोई विज्ञान नहीं है, लेकिन यह कभी भी एक नहीं होने का सामना करना पड़ा। और निश्चित रूप से, न तो गणित और न ही कंप्यूटर विज्ञान, विज्ञान नहीं होने के लिए विज्ञान की तुलना में "कम" हैं। हो सकता है कि आपका मतलब "कम" मात्रात्मक तरीके से हो, जैसा कि "कम्प्यूटेशनल विज्ञान गणित, इंजीनियरिंग और विज्ञान से कम नहीं है "? लेकिन फिर भी मुझे विज्ञान के अतिरिक्त होने में कोई लाभ नहीं होगा। क्यों होगा? क्या वैज्ञानिक रूप से कम्प्यूटेशनल तर्क के लिए दृष्टिकोण की आवश्यकता है?

— k.stm

@ k.stm हां। सभी सीएस गणित नहीं हो सकते हैं, और सभी इंजीनियरिंग नहीं कर सकते हैं (या करना चाहते हैं)। वे भाग जो न तो वर्तमान में हमेशा हैं (पढ़ें: आमतौर पर नहीं) वैज्ञानिक। यह एक बड़ी समस्या है। उदाहरण: प्रयोगात्मक एल्गोरिदम। गणितीय विश्लेषण अचूक हैं, इंजीनियरिंग सिद्धांत लागू नहीं होते हैं। फिर, हम अनिवार्य रूप से कार्यक्रमों पर वैज्ञानिक प्रयोग कर रहे हैं - लेकिन हम आमतौर पर वैज्ञानिक सिद्धांतों का उपयोग नहीं करते हैं। (कितने CSists भी बुनियादी आंकड़े पता है?)

— राफेल

ठीक है, इसलिए आप कह रहे हैं, "हमें कम्प्यूटेशनल रीजनिंग को वैज्ञानिक रूप से अपनाने की आवश्यकता है क्योंकि यह कुछ स्थितियों में सबसे अच्छा (या बिल्कुल) काम करता है", क्या मैं आपको सही तरीके से समझ रहा हूं? यदि ऐसा है, तो मैं आपकी बात देख सकता हूं - फिर भी, इसका मतलब यह नहीं है कि कंप्यूटर विज्ञान के लिए वास्तव में विज्ञान होने का एक अंतर्निहित लाभ है। यह सिर्फ यह निकला कि यह बेहतर होगा ...

— k.stm

Answer 6

यह संभवतया एक पुराना प्रश्न है जिस पर कंप्यूटर विज्ञान की बहुत उत्पत्ति के बाद लंबी बहस चल रही है। इसका अध्ययन / उत्तर देने का एक स्वाभाविक तरीका उप-साहित्य पर प्रकाशित साहित्य के माध्यम से है। संदेह है कि साहित्य में इस दफन पर कई अच्छे रेफरी हैं जो अभी तक उद्धृत किए गए हैं। इसके अलावा, इस पर उत्तर / पीओवी समय के साथ उर्फ कुहनियन बदलावों की संभावना में बदल गए हैं जो कि क्षेत्र में कुछ सामान्य हैं, संभवतः अन्य वैज्ञानिक क्षेत्रों की तुलना में अधिक। इसका अध्ययन करने के लिए एक और कोण यह है कि इस विषय को अकादमिया में कैसे पढ़ाया गया है और यह मौजूदा विभागीय संरचनाओं में कैसे फिट हुआ है जो समय के साथ बदल गया है।

इस क्षेत्र में प्राधिकरण, डेनिंग द्वारा कुछ अच्छे कागजात / निबंध दिए गए हैं, जो इस प्रश्न को सीधे संबोधित करते हैं और अधिक से अधिक एसएस के लिए शुरू करने के लिए एक अच्छी जगह हैं। दोनों क्षेत्र के मुख्य अकादमिक समाज, CACM की पत्रिका में प्रकाशित हुए ।

• कम्प्यूटिंग एक प्राकृतिक विज्ञान डेनिंग, 2007 है

कई क्षेत्रों की गहन संरचनाओं में सूचना प्रक्रिया और अभिकलन प्रचुर मात्रा में पाए जाते हैं। कम्प्यूटिंग वास्तव में नहीं है, कभी नहीं था - केवल कृत्रिम रूप से एक विज्ञान।

• क्या कंप्यूटर साइंस साइंस है? इनकार, 2005

कंप्यूटर विज्ञान एक विज्ञान होने के लिए हर कसौटी पर खरा उतरता है, लेकिन इसमें आत्म-निर्भरता की समस्या है।

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डेनिंग 'कंप्यूटिंग' को प्रभावी ढंग से परिभाषित करता है, 'कंप्यूटिंग का अध्ययन'। स्पष्ट रूप से, किसी चीज़ का अध्ययन उस चीज़ के समान नहीं है। मैं हमेशा आश्चर्यचकित रहा हूं कि इस क्षेत्र में बिना पलक झपकाए बुनियादी श्रेणी की गलतियों को किस हद तक स्वीकार किया जाता है।

— रीयरियरपोस्ट

कागजात में सब कुछ के साथ बिल्कुल सहमत नहीं हैं, हालांकि लगता है कि आप संदर्भ से बाहर उद्धृत कर रहे हैं

— vzn

Answer 7

विज्ञान की परिभाषा से कार्य करना

1. ज्ञान या अध्ययन की एक शाखा जो तथ्यों या सत्यों के एक निकाय के साथ व्यवस्थित रूप से व्यवस्थित होती है और सामान्य कानूनों के संचालन को दर्शाती है: गणितीय विज्ञान।
2. अवलोकन या प्रयोग के माध्यम से भौतिक या भौतिक दुनिया का व्यवस्थित ज्ञान प्राप्त हुआ।
3. प्राकृतिक या भौतिक विज्ञान की कोई भी शाखा।
4. सामान्य रूप से व्यवस्थित ज्ञान।
5. तथ्यों या सिद्धांतों के रूप में ज्ञान; व्यवस्थित अध्ययन द्वारा प्राप्त ज्ञान।

1. कंप्यूटर विज्ञान गणित से निकटता से जुड़ा हुआ है और इसमें महत्वपूर्ण अनुसंधान (जैसे अध्ययन) शामिल हैं।

2. कंप्यूटर विज्ञान कई मायनों में भौतिकी से व्यापक और निकटता से जुड़ा हुआ है। उदाहरण के लिए गणना के भौतिकी / ऊष्मप्रवैगिकी, क्वांटम कंप्यूटिंग , पी =? एनपी एक भौतिक कानून के रूप में , चरण संक्रमण आदि

3. यह व्यवस्थित ज्ञान है।

4. यह व्यवस्थित अध्ययन यानी शोध से गुजरता है।

शब्दावली "कंप्यूटर विज्ञान" जोर देती है कि क्षेत्र केवल ज्ञात सिद्धांतों के आवेदन के बारे में नहीं है, जैसे इंजीनियरिंग में। कंप्यूटर विज्ञान के आसपास काफी टेरा इंग्नोगिता है , क्षेत्र में कई बुनियादी प्रश्न खुले / अनुत्तरित हैं । दुनिया भर में शोधकर्ताओं की संख्या का अनुमान लगाना मुश्किल है लेकिन हजारों या दसियों से परे संख्या।

हालाँकि, ध्यान दें कि कंप्यूटर विज्ञान के अधिक वैज्ञानिक पहलुओं को स्नातक स्तर पर वास्तव में इतना नहीं पढ़ाया जाता है / उजागर किया जाता है, शायद कुछ गड़बड़ी की ओर ले जाता है। वहाँ भी नहीं लगता है कि बहुत सारे हाई-प्रोफाइल अवतार / समारोह / प्रस्तावक / इसके समर्थक एक विज्ञान के रूप में हैं जैसे कि अन्य क्षेत्रों के विपरीत जैसे LHC और हिग्स बोसॉन की खोज आदि [इसके बावजूद कि CS की इसमें एक प्रमुख भूमिका थी। खोज!], या एक प्रसिद्ध कार्ल सगन या हॉकिंग की तरह लोकलुभावन चित्र। हालाँकि उदाहरण के लिए लोकप्रिय विज्ञान पुस्तकें देखें जो सीएस को प्रेरित करती हैं

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या कंप्यूटर विज्ञान के उपक्षेत्र के आधार पर, गणित में वास्तव में क्या अंतर है? :-)

— जुहो

एक और पहलू यह है कि कंप्यूटर विज्ञान में बहुत मजबूत अंतःविषय पहलू हैं। एक उदाहरण / तेजी से उच्च प्रोफ़ाइल क्षेत्र है जिसमें मजबूत वैज्ञानिक स्वाद, बड़ा डेटा है

— vzn

विचार करने के लिए एक और पहलू। अध्ययन की एक मुख्य सीएस वस्तु, ट्यूरिंग मशीन को एक मशीन के रूप में संदर्भित किया जाता है और एक सैद्धांतिक और एक भौतिक उपकरण के बीच एक काइमेरिक जैसा क्रॉस होता है।

— vzn

ट्यूरिंग मशीनें आदर्श उपकरण हैं। वे वास्तविकता में मौजूद नहीं हैं। यहां तक ​​कि एक मॉडल के रूप में, यह उस तरह से बहुत करीब नहीं है कि कंप्यूटिंग "वास्तव में" किया जाता है।

— युवल फिल्मस