计算机科学中的并行计算与分布式计算有什么区别，以及它们各自的应用场景是什么？

并行计算与分布式计算是计算机科学中的两个重要概念，它们在数据处理和任务执行方面有着根本的区别。并行计算是指在单个计算机系统内，利用多个处理器同时执行多个计算任务，以减少计算时间。这种计算方式通常依赖于高速的内部通信机制，比如共享内存或高速互连网络。并行计算的优势在于可以显著提高大型复杂问题的求解速度，适合于科学计算、工程模拟等需要高性能计算的领域。

参考资源链接：[呼吸系统药物小儿止咳糖浆药品销售数据市场调研报告.docx](https://wenku.csdn.net/doc/7s9wuuzprh?spm=1055.2569.3001.10343)

分布式计算则是指多个独立的计算机系统（节点）协同工作，共同完成计算任务。这些计算机系统可能通过局域网或互联网连接在一起。分布式计算的特点是能够扩展到大规模系统，处理跨多个地理位置的大型数据集。它特别适合于处理大规模数据处理任务，如搜索引擎、大数据分析等。

为了更好地理解这些概念，可以参考《呼吸系统药物小儿止咳糖浆药品销售数据市场调研报告.docx》。虽然这个报告是关于市场调研的，但通过分析其数据收集、处理和分析的过程，我们可以类比理解并行计算和分布式计算在处理大数据时的应用和优势。报告中的数据分析部分可能涉及到复杂的数据处理技术，这些技术在并行计算和分布式计算系统中都能找到对应的应用实例。

因此，如果你对并行计算和分布式计算的区别和应用感兴趣，建议深入学习相关概念，并通过实际案例来加深理解。除了理论知识的学习，实践操作是不可或缺的。你可以通过参与一些开源项目，实际应用并行计算和分布式计算技术，从而获得宝贵的经验。

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