计算
Calculation
计算是对数据施加规则的过程。由数据与运算符构成的运算式，依据既定计算规则进行操作，进而得到结果。 计算不仅是数值求解的技术性过程，更是人类对自然规律与社会系统认知与重构的基本方式。 在哲学意义上，计算是对结构与变化的形式化描述，是理性活动的机器化延伸。
计算的根本目的，是通过规则的形式操控信息，以求解自然、社会乃至思维中的问题。
计算，既是对世界的模仿，也是对世界的重塑。
一、自动计算
从理性化到机械化
在数学意义上，自动计算是对理性推理过程的形式化、系统化与可重复化。
在计算机科学意义上，自动计算体现为物理世界中理性活动的再现与放大。
1. 数学层面
在数学中，计算不仅仅是执行，而是探索和塑造计算本身：
- 计算复杂性理论：研究问题求解的固有难度，以及在资源受限条件下可达到的最优计算。计算不仅关乎结果，更关乎如何最经济地达到结果。
- 数值分析方法：当精确计算不可行时，开发出稳定可靠的近似计算技术，使不完美的信息处理仍能逼近理想。
- 符号计算：将数学推理机械化，探索推导过程本身的自动执行。符号计算让计算超越了数值，触及了概念与逻辑结构的机械加工。
2. 计算机科学层面
在计算机科学中，自动计算的核心任务是：让机器理解并执行形式化规则，从而替代人脑的重复性劳动。
包括两大核心问题：
- 程序设计：研究如何用严密且有限的符号系统（程序语言）来表达问题的求解过程，使机器能够准确理解与执行。
- 计算机系统结构：研究如何构建能够按照程序进行物理执行的系统，实现从规则到动作的物质化。
二、基于二进制的电子计算探索
形式与物质的统一
1. 硬件基础
电子计算机的演进，是形式逻辑与物理材料不断协调的历史，本质上是将抽象计算规则压缩进物质世界的过程，是逻辑与材料的不断融合：
- 电子管时代（1940s）：真空管模拟开关，初步实现逻辑操作的物理实体。
- 晶体管革命（1950s）： 固态半导体器件使逻辑操作更小型、高效、可靠。
- 集成电路发展：小规模（SSI）、中规模（MSI）、大规模（LSI）、超大规模（VLSI）集成，体现出复杂性与微型化同步演进的规律。
2. 理论基础
电子计算之所以可能，基于两大理论支柱，将思维的连续性转化为可控的离散步骤，使机器得以模仿人类推理。：
三、机器自动计算
规则表达的层次化
理解机器上的自动计算，不仅需关注程序执行本身，还需洞察规则表达的各个层次：
- 算法： 从问题出发，抽象出一系列普遍有效的求解步骤。算法是计算思想的原型。
- 高级语言程序： 用接近人类思维方式的语言表达算法，注重可读性、可维护性与抽象能力。
- 机器级程序（汇编/指令集）： 将高级语言翻译为机器能直接执行的低层指令。机器程序是规则的最小粒度表达。
- 硬件执行： 最终通过电子器件完成规则的物理实现，形成信息加工的闭环。
整个过程体现了：从抽象到具体，从思维到物质，从概念到动作的连续流动。