計算機科学と計算科学

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計算機科学と計算科学の違い

計算機科学 vs. 計算科学

計算機科学（けいさんきかがく、computer science、コンピュータ科学）とは、情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータ上への実装と応用に関する研究分野である。計算機科学には様々な下位領域がある。コンピュータグラフィックスのように特定の処理に集中する領域もあれば、計算理論のように数学的な理論に関する領域もある。またある領域は計算の実装を試みることに集中している。例えば、プログラミング言語理論は計算を記述する手法に関する学問領域であり、プログラミングは特定のプログラミング言語を使って問題を解決する領域である。. 最低空軌道 計算科学（けいさんかがく、computational science）は、数学的モデルとその定量的評価法を構築し、計算機を駆使して科学技術上の問題を解決する学問分野である。具体的には、様々な問題の計算機によるシミュレーションやその他の計算手法の適用を指す。.

データ処理

データ処理（データしょり、Data processing）は、英語Data Processingの前半をカタカナ語とし、後半を漢語訳した語である。情報処理やコンピューティングとほぼ同様の意味で、特に科学的に意味がある区別は無いが、情報処理の「情報」やコンピューティングの「計算」という語にある数理的色彩が比較的薄いデータベースの処理などといったものを指す。コンピュータ以前にはタビュレーティングマシン等の機械により、それ以前には人手により行われていたが、コンピュータ以後はもっぱらコンピュータによるそれを指す。バズワード的には、1960年代や1970年代にはコンピュータ業界（のうち主にいわゆる「企業システム」向けベンダ等）を指す語として多用されていたが（たとえば業界ネタを集めた『The Devil's DP Dictionary』という題の本がある）、近年は「IT」などの語に置き換えられあまり見なくなった。 データを情報や知識に変換するコンピュータ処理全般を指す用語。データ処理は通常コンピュータ上で自動実行される。データは正しく表現されれば便利で実用的な「情報」となるため、データ処理システムは実用性を強調するために情報システムとも呼ばれる。これらの用語はほぼ同義であり、データ処理システムがデータを操作して情報を生成するのに対して、情報システムはデータを入力として情報を出力する。 かつて、コンピュータシステムを指す用語として「データ処理システム」という用語がよく使われた（1970年代）。その後、「情報」という単語を使った新たな用語（情報システム、ITシステム、経営情報システムなど）が生み出され、データ処理システムという用語を代替していった。 データ処理において、データは数や文字として定義され、観測可能な現象の測定値を表す。1つのデータ（datum）は観測された現象の1つの測定値である。測定情報は、複数のデータからアルゴリズムによって導出されたり、論理的に演繹されたり、統計的に計算されたりして求められる。情報とは、クエリへの意味のある応答として定義される。 より一般化すると、「データ処理」とはデータをある形式から別の形式へと変換する過程と定義できる。しかし、そういった意味では「データ変換」という用語の方が適切であろう。この観点では、データ処理は情報をデータに変換する過程とデータを情報に変換する過程を指すということになる。データ処理とデータ変換の違いは、データ変換では応答すべきクエリを必要としないという点にある。例えば、英語の文を形成する文字列形式の情報は、キーボードのキー押下から「符号化」されてハードウェア向きのコードとなり、さらにはASCIIコードとなり、フォントに変換されてディスプレイに表示される。この例は、キーボードでのキー押下に連動した電流の有無が変換されて、最終的に人間が理解できる意味のある情報になる例である。 しかし、このような例はデータ処理というよりも組み込みシステムやオペレーティングシステムによるハードウェア制御という観点で語られることが多い。一般に「データ処理」という用語が使われるのは、業務のための多数のデータを集積し、それらを情報利用者にとって使い易い有意義な情報として提示する過程に対してである。 科学技術的データを集めて処理する場合、データ処理よりももっと正確な用語として「データ分析」が使われる。この場合、ビジネスの分野ではあまり見られない、非常に専門的で正確なアルゴリズム的導出と統計計算を指す。この文化の違いはデータ処理とデータ分析での数値表現にも表れている。データ処理では整数または固定小数点数や二進化十進表現での実数表現が用いられるのに対して、データ分析では浮動小数点数で実数を表現することが多い。 自然界に発生する様々な過程も圧力や光などの情報によって観測されるデータ処理システムと見ることもできる。それらの情報は人間の観察者によって神経系内の電気信号に変換される。無生物同士の相互作用さえもある種の情報処理システムと見ることができる。データ処理や情報システムという用語の一般的用法は、ビジネス環境で繰り返されるアルゴリズム的導出、論理的推論、統計的計算に限定され、実世界でのあらゆる情報の変換過程を指すわけではない。.

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分散コンピューティング

分散コンピューティング（ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing）とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理（ぶんさんしょり）ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割（同時に実行できる部分にプログラムを分けること）が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

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理論計算機科学

論計算機科学（りろんけいさんきかがく、英語：theoretical computer science）は計算機を理論的に研究する学問で、計算機科学の一分野である。計算機を数理モデル化して数学的に研究することを特徴としている。「数学的」という言葉は広義には公理的に扱えるもの全てを指すので、理論計算機科学は広義の数学の一分野でもある。理論計算機科学では、現実のコンピュータを扱うことも多いが、チューリングマシンなどの計算モデルを扱うことも多い。 理論計算機科学の代表的な分野として以下のものがある。.

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計算

計算（けいさん）とは、与えられた情報をもとに、命題に従って演繹することである。 これは人間が無意識のレベルで行っている判断（→判断力）や、動物一般が行っている思考を、計算という形で意識化する手法ともいえ、その意味では「ものを考えること」一般が「計算」の一種だとみなすことも可能である。計算に使用される手続きはアルゴリズムと呼ばれる。対人関係において、戦略をアルゴリズムとして状況を有利に運ぶことも時に「計算」と表現される。 もっとも一般的かつ義務教育の範疇で最初に習うものは、算術（算数）における四則演算を、演算記号に示されたアルゴリズム通りに処理するものである。こういった「計算」は日常生活から専門的分野まで幅広く行われており、これを専門に処理する装置や機械も、人類の歴史において数多く開発され利用されている。.

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数学

数学（すうがく、μαθηματικά, mathematica, math）は、量（数）、構造、空間、変化について研究する学問である。数学の範囲と定義については、数学者や哲学者の間で様々な見解がある。.

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数値解析

バビロニアの粘土板 YBC 7289 （紀元前1800-1600年頃） 2の平方根の近似値は60進法で4桁、10進法では約6桁に相当する。1 + 24/60 + 51/602 + 10/603.

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