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Informatique

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Informatique (ou de la science informatique) est l'étude et de la la science des fondements théoriques de l'information et calcul et leur mise en œuvre et son application dans les systèmes informatiques . Informatique dispose de nombreux sous-domaines; certains mettent l'accent le calcul des résultats spécifiques (tels que infographie), tandis que d'autres se rapportent à des propriétés problèmes de calcul (tels que théorie de complexité). D'autres encore se concentrent sur les défis dans la mise en œuvre des calculs. Par exemple, études de la théorie des langages de programmation les approches de calculs décrivant, tandis que la programmation informatique applique spécifiques langages de programmation pour résoudre des problèmes de calcul spécifiques. Un autre sous-zone, interaction homme-ordinateur, met l'accent sur les défis à fabriquer des ordinateurs et des calculs utiles, utilisables et universellement accessible aux personnes .

Histoire

Les premières fondations de ce qui allait devenir l'informatique sont antérieurs à l'invention de la modernité ordinateur numérique . Machines pour le calcul de tâches numériques fixes, comme le boulier , ont existé depuis l'antiquité. Wilhelm Schickard construit la première calculatrice mécanique en 1623. Charles Babbage a conçu un Moteur de différence de L'époque victorienne (entre 1837 et 1901) aidé par Ada Lovelace. Vers 1900, l' IBM société a vendu machines à cartes perforées. Cependant, toutes ces machines ont été contraints d'effectuer une tâche unique, ou au mieux un sous-ensemble de toutes les tâches possibles.

Durant les années 1940, que de nouveaux et plus puissants machines informatiques ont été développés, le terme ordinateur est venu de se référer aux machines plutôt que leurs prédécesseurs humains. Comme il est devenu clair que les ordinateurs pourraient être utilisés pour plus de calculs mathématiques seulement, le domaine de l'informatique élargi pour étudier calcul en général. Informatique a commencé à être mis en place en tant que discipline académique distincte dans les années 1960, avec la création des premiers départements d'informatique et des programmes universitaires. Puisque les ordinateurs pratiques sont devenues disponibles, de nombreuses applications de l'informatique sont devenues des zones distinctes d'études dans leur propre droit.

Beaucoup ont cru d'abord qu'il est impossible que «les ordinateurs eux-mêmes pourraient en fait être un champ d'étude scientifique" (Levy 1984, p. 11), mais ce était dans les années cinquante "fin" (Levy 1984, p.11) qu'il se est progressivement accepté parmi les la plus grande population universitaire. Ce est la marque désormais bien connu IBM qui faisait partie de la révolution de l'informatique pendant ce temps. «IBM» (abréviation de International Business Machines) a publié l'IBM 704 et plus tard les ordinateurs IBM 709, qui ont été largement utilisé pendant la période d'exploration de ces dispositifs. "Encore, en collaboration avec IBM [ordinateur] était frustrant ... si vous aviez égaré autant qu'on lettre une instruction, le programme plantait, et vous auriez pour démarrer le processus à nouveau" (Levy 1984, p 0,13). À la fin des années 1950, la discipline de l'informatique était très bien dans ses stades de développement, et ces questions étaient monnaie courante.

Le temps a vu des améliorations significatives dans la facilité d'utilisation et l'efficacité de la technologie de l'informatique. La société moderne a vu un changement significatif à partir d'ordinateurs utilisé uniquement par des experts ou des professionnels à une base d'utilisateurs plus large. Dans les années 1990, les ordinateurs sont devenus acceptées comme étant la norme dans la vie quotidienne. Pendant ce temps, la saisie de données était un élément principal de l'utilisation des ordinateurs, beaucoup préférant rationaliser leurs pratiques d'affaires grâce à l'utilisation d'un ordinateur. Cela a également donné l'avantage supplémentaire d'éliminer la nécessité de grandes quantités de documentation et les fichiers enregistrés qui consommaient espace physique bien nécessaire dans les bureaux.

Principales réalisations

Allemand militaire utilisé le machine Enigma pendant la Seconde Guerre mondiale pour la communication qu'ils pensaient être secret. Le décryptage grande échelle du trafic au Enigma Bletchley Park était un facteur important qui a contribué à la victoire des Alliés en la Seconde Guerre mondiale.

Malgré sa relativement courte histoire comme discipline académique formelle, l'informatique a fait un certain nombre de contributions fondamentales à la science et la société . Ceux-ci comprennent:

Applications dans l'informatique
  • Une définition formelle de calcul et calculabilité, et la preuve qu'il ya de calcul insoluble et problèmes insolubles.
  • Le concept d'un langage de programmation , un outil pour l'expression précise des informations méthodologiques à différents niveaux d'abstraction.
Des applications en dehors de l'informatique
  • A déclenché la Révolution numérique qui a conduit à l'actuelle Information Age et l' Internet .
  • En cryptographie , casser la machine Enigma a été un facteur important contribuant à la victoire des Alliés dans la Seconde Guerre mondiale.
  • Calcul scientifique activé étude avancée de l'esprit et de la cartographie du génome humain était possible avec Projet du génome humain. Projets de calcul distribué comme Folding @ home explorer repliement des protéines.
  • Le trading algorithmique a augmenté le efficacité et liquidité des marchés financiers en utilisant intelligence artificielle, l'apprentissage machine et d'autres statistiques et techniques numériques sur une grande échelle.

Relations avec d'autres champs

Malgré son nom, une quantité importante de l'informatique ne implique pas l'étude des ordinateurs eux-mêmes. Pour cette raison, plusieurs noms alternatifs ont été proposés. Scientifique danois Peter Naur suggéré l'datalogy terme, afin de refléter le fait que la discipline scientifique se articule autour de traitement de données et des données, tout en ne impliquant pas nécessairement ordinateurs. La première institution scientifique d'utiliser le terme était le ministère des Datalogy à l'Université de Copenhague, fondée en 1969, avec Peter Naur étant le premier professeur en datalogy. Le terme est utilisé principalement dans les pays scandinaves. En outre, dans les débuts de l'informatique, un certain nombre de termes pour le et les praticiens du domaine de l'informatique ont été suggérés dans la communication sont de l'ACM - turingineer, turologist, organigrammes homme, appliqué méta-mathématicien et épistémologue appliquée . Trois mois plus tard dans le même journal, comptologist a été suggéré, suivie l'année prochaine par hypologist. Récemment, les computics terme a été suggéré. Informatik est un terme utilisé en Europe avec plus de fréquence.

L'informaticien de renom Edsger Dijkstra a déclaré, "Informatique ne est plus sur les ordinateurs que l'astronomie est de télescopes." La conception et le déploiement d'ordinateurs et de systèmes informatiques est généralement considérée comme la province de disciplines autres que la science informatique. Par exemple, l'étude de matériel informatique est généralement considéré comme faisant partie des génie informatique, tandis que l'étude du commerce des systèmes informatiques et leur déploiement est souvent appelé technologie de l'information ou systèmes d'information. Informatique est parfois critiquée comme étant insuffisamment scientifique, un point de vue soutenu dans la déclaration «La science est à l'informatique que l'hydrodynamique est à la plomberie", crédité à Stan Kelly-Bootle et d'autres. Cependant, il ya eu beaucoup de fertilisation croisée des idées entre les diverses disciplines liées à l'informatique. la recherche en sciences de l'ordinateur a aussi souvent franchi dans d'autres disciplines, telles que sciences cognitives, l'économie , les mathématiques , la physique (voir l'informatique quantique ), et la linguistique .

Informatique est considéré par certains d'avoir une relation beaucoup plus étroite avec les mathématiques que de nombreuses disciplines scientifiques. Informatique précoce a été fortement influencé par le travail de mathématiciens tels que Kurt Gödel et Alan Turing , et il continue d'être un échange utile d'idées entre les deux champs dans des domaines tels que la logique mathématique, la théorie des catégories, la théorie de domaine, et l'algèbre .

La relation entre la science informatique et génie logiciel est une question controversée, qui est encore embrouillé par différends sur ce que le terme «génie logiciel» signifie, et comment l'informatique est défini. David Parnas, en se inspirant de la relation entre d'autres d'ingénierie et de disciplines scientifiques, a affirmé que le principal objectif de l'informatique étudie les propriétés de calcul en général, tandis que l'accent principal de génie logiciel est la conception de calculs spécifiques pour atteindre pratique objectifs, ce qui rend les deux disciplines distinctes mais complémentaires.

Les politiques et les aspects académiques, le financement de l'informatique ont tendance à avoir des racines de savoir si un service aux États-Unis formé soit avec un accent mathématique ou l'accent de l'ingénierie. En général, électriques départements d'informatique au génie ont eu tendance à réussir comme l'informatique et / ou les services d'ingénierie. départements d'informatique, avec un accent de mathématiques et avec une orientation numérique considèrent l'alignement la science informatique. Les deux types de services ont tendance à faire des efforts pour combler le domaine éducatif sinon dans toutes les recherches.

Les champs de l'informatique

Informatique cherche concepts et preuves formelles pour expliquer et à décrire des systèmes de calcul d'intérêt. Comme avec toutes les sciences, ces théories peuvent ensuite être utilisés pour synthétiser des applications pratiques d'ingénierie, qui à son tour peut suggérer de nouveaux systèmes pour être étudiés et analysés. Tandis que le Système de classification des ACM Computing peut être utilisé pour diviser l'informatique en différents sujets de champs, une ventilation plus descriptive suit:

Fondements mathématiques

La logique mathématique
La logique booléenne et d'autres façons de modéliser des requêtes logiques; les utilisations et les limites des méthodes de preuve formelle.
La théorie des nombres
Théorie de preuves et heuristiques pour trouver des preuves dans le domaine des entiers simples. Utilisé en cryptographie ainsi que d'un domaine de test dans intelligence artificielle.
Théorie des graphes
Fondations pour des structures de données et algorithmes de recherche.
Théorie des types
Analyse formelle des types de données, et l'utilisation de ces types de comprendre les propriétés des programmes, en particulier la sécurité du programme.
La théorie des catégories
La théorie des catégories fournit un moyen de capturer tous les mathématiques et le calcul dans une synthèse unique.
Géométrie algorithmique
L'étude des algorithmes pour résoudre les problèmes énoncés en termes de géométrie .
Analyse numérique
Fondations pour des algorithmes mathématiques discrètes, ainsi que l'étude des limites de calcul en virgule flottante, y compris erreurs d'arrondi.

Théorie du calcul

Théorie des automates
Structures logiques différentes pour résoudre les problèmes.
théorie de la calculabilité
Quel est calculable avec les modèles actuels d'ordinateurs. Preuves développés par Alan Turing et d'autres donner un aperçu des possibilités de ce qui peut être calculée et ce qui ne peut.
Théorie de la complexité computationnelle
Limites fondamentales (en particulier de temps et d'espace de stockage) sur les classes de calculs; dans la pratique, l'étude des problèmes qui peut résoudre un ordinateur avec des ressources raisonnables (alors que les études de la théorie de la calculabilité où les problèmes peuvent être résolus du tout).
Théorie de calcul quantique
Représentation et la manipulation des données en utilisant les propriétés quantiques des particules et le mécanisme quantique.

Algorithmes et structures de données

Analyse des algorithmes
Temps et de la complexité de l'espace d'algorithmes.
Algorithmes
Processus formels logiques utilisés pour le calcul et l'efficacité de ces processus.

Langages de programmation et compilateurs

Les compilateurs
Les moyens de traduire les programmes d'ordinateur, généralement à partir langages de plus haut niveau à ceux de niveau inférieur.
Interprètes
Un programme qui prend en tant qu'entrée d'un programme informatique et l'exécute.
Langages de programmation
Paradigmes de langage formel pour les algorithmes exprimant, et les propriétés de ces langues (par exemple, quels problèmes ils sont adaptés à résoudre).

Concurrent, parallèle, et les systèmes distribués

Concurrence
La théorie et la pratique du calcul simultanée; la sécurité des données dans un environnement multitâche ou multithread.
Calcul distribué
Informatique d'utiliser plusieurs périphériques informatiques sur un réseau pour atteindre un objectif ou une tâche commune et réduisant ainsi la latence impliqués dans les contributions à processeur unique pour ne importe quelle tâche.
Calcul parallèle
Informatique utilisation de plusieurs threads simultanés d'exécution.

Génie logiciel

Conception Algorithme
En utilisant des idées de la théorie de l'algorithme pour concevoir des solutions créatives à des tâches réelles
Programmation informatique
La pratique d'utiliser un langage de programmation pour mettre en œuvre des algorithmes
Méthodes formelles
Approches mathématiques pour décrire et raisonner sur des conceptions de logiciels.
Reverse engineering
L'application de la méthode scientifique à la compréhension des logiciels existants arbitraire
Développement de logiciels
Les principes et la pratique de concevoir, développer et tester des programmes, ainsi que les pratiques d'ingénierie appropriées.

Architecture de système

Architecture des ordinateurs
La conception, l'organisation, l'optimisation et la vérification d'un système informatique, la plupart du temps sur les processeurs et les sous-systèmes de mémoire et le bus (les reliant).
organisation informatique
La mise en œuvre d'architectures informatiques, en termes de descriptions de leurs spécificités un circuit électrique
Systèmes d'exploitation
Les systèmes de gestion de programmes informatiques et de fournir la base d'un système utilisable.

Communications

Ordinateur audio
Algorithmes et structures de données pour la création, la manipulation, le stockage et la transmission de enregistrements audio numériques. Il est également important dans applications de reconnaissance vocale.
Réseautage
Algorithmes et protocoles de communication des données à travers différents médias partagés ou dédiés, souvent y compris correction d'erreurs.
Cryptographie
Applique résultats de la complexité, la probabilité et la théorie des nombres d'inventer et de briser les codes.

Bases de données

L'exploration de données
L'exploration de données est l'extraction de données pertinentes de toutes les sources de données.
Bases de données relationnelles
Etude d'algorithmes pour la recherche et le traitement de l'information dans les documents et bases de données; étroitement liée à récupération de l'information.
OLAP
Online Analytical Processing, ou OLAP, est une approche pour fournir rapidement des réponses à des requêtes analytiques qui sont multi-dimensionnelle dans la nature. OLAP fait partie de la catégorie plus large business intelligence, qui englobe également rapports relationnels et de data mining.

Intelligence artificielle

Intelligence artificielle
La mise en œuvre et l'étude des systèmes qui présentent une intelligence autonome ou le comportement de leur propre.
La vie artificielle
L'étude des organismes numériques pour en apprendre davantage sur les systèmes biologiques et d'évolution.
Raisonnement automatisé
Résolution des moteurs, tels que ceux utilisés dans Prolog, qui produisent des mesures pour un résultat donné une requête sur une base de données de fait et de règle.
Vision par ordinateur
Algorithmes pour identifier des objets tridimensionnels à partir d'une ou plusieurs images bidimensionnelles.
Apprentissage automatique
Création automatique d'un ensemble de règles et axiomes en fonction des commentaires.
Traitement du langage naturel / Linguistique informatique
La compréhension et la génération automatique du langage humain
Robotique
Algorithmes pour contrôler le comportement des robots.

Rendu visuel (ou Infographie)

Infographie
Algorithmes à la fois pour générer des images visuelles synthétiquement, et pour l'intégration ou la modification de l'information visuelle et spatiale échantillonnée du monde réel.
Traitement de l'image
La détermination des informations à partir d'une image par calcul.

Human-Computer Interaction

Interaction homme-machine
L'étude de fabriquer des ordinateurs et des calculs utiles, utilisables et universellement accessible à personnes, dont l'étude et la conception d'interfaces informatiques par lesquels les gens utilisent les ordinateurs.

Calcul scientifique

Bioinformatique
L'utilisation de l'informatique pour maintenir, analyser et stocker données biologiques, et d'aider à résoudre des problèmes biologiques tels que repliement des protéines, la prédiction de la fonction et phylogénie.
Sciences Cognitives
La modélisation informatique des esprits réels
Chimie computationnelle
La modélisation informatique de la chimie théorique afin de déterminer les structures et les propriétés chimiques
Neurosciences computationnelles
La modélisation informatique des vrais cerveaux
Physique numérique
Des simulations numériques de grands systèmes non-analytiques
Algorithmes numériques
Algorithmes pour la solution numérique de problèmes mathématiques tels que root-découverte, l'intégration , le solution des équations différentielles ordinaires et le rapprochement / évaluation des fonctions spéciales.
Mathématiques symbolique
La manipulation et la solution d'expressions en forme symbolique, aussi connu comme algèbre informatique.

Didactique de l'informatique / informatique

La didactique de sous-champ de l'informatique se concentre sur les approches cognitives de développer les compétences de l'informatique et des stratégies spécifiques pour l'analyse, la conception, la mise en œuvre et l'évaluation des excellentes leçons en informatique.

l'enseignement des sciences de l'ordinateur

Certaines universités enseignent l'informatique comme une étude théorique de calcul et de raisonnement algorithmique. Ces programmes comportent souvent la la théorie du calcul, analyse d'algorithmes, méthodes formelles, la théorie de la concurrence, bases de données, infographie et l'analyse des systèmes, entre autres. Ils enseignent aussi généralement la programmation informatique , mais le traiter comme un navire pour le soutien d'autres domaines de la science informatique plutôt que d'un point central d'étude de haut niveau.

D'autres collèges et universités, ainsi que les écoles secondaires et les programmes de formation professionnelle qui enseignent l'informatique, soulignent la pratique de pointe programmation informatique plutôt que la théorie des algorithmes et de calcul dans leurs programmes d'informatique. Ces programmes ont tendance à se concentrer sur les compétences qui sont importantes pour les travailleurs entrant dans l'industrie du logiciel. Les aspects pratiques de la programmation informatique sont souvent désignés comme génie logiciel. Cependant, il existe beaucoup de désaccords sur ce que le terme «génie logiciel» signifie réellement, et si ce est la même chose que la programmation.

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