大学计算机基础习题解析：计算思维与应用

"该文档是针对《大学计算机基础（第2版）》的习题参考答案，涵盖了计算机基础知识，计算思维的概念，以及计算机科学的相关理论。文档内容包括单选题的解答，涉及计算思维的智能化、服务化、层次结构，科学方法与公理系统，实验思维方法，以及计算机科学的核心领域和方法论。" 在计算机科学的学习中，计算思维是一个关键概念。计算思维是指运用计算机科学的基础理念来解决问题和设计系统，以及理解人类行为的能力。文档中提到的计算思维中的"计算"一词，对应的英文是"computation and computing"，它包含了计算过程和计算活动的含义。 移动通信与地理信息系统结合产生的新计算模式是与位置有关的计算，这展示了技术如何影响和优化我们的日常生活，如智能交通灯系统，通过实时分析车流量自动调整信号灯，体现了计算思维的智能化，即让系统具备自动适应和决策的能力。 计算思维层次分为基础层次、应用层次、中间层次和工程技术层。服务化和智能化分别位于应用层次和顶层层次，表明计算思维不仅在基础层面发挥作用，也在实际应用和服务中体现其价值。 科学方法包括理论、实验和假设与论证，而不包括计算。这说明在科学研究中，计算是一种工具，用于验证理论和实验数据，而不是独立的科学方法。 公理系统的基本条件包括无矛盾性、独立性和完备性，不完备性不是其中之一。不完备性是逻辑系统的一种特性，意味着可能存在既不能被证明也不能被反驳的命题。 伽利略的实验思维方法包括从现象中提取量的概念、导出易于实验的数量关系和通过实验证实数量关系，而设计基本的实验装置不是基本步骤。 实验思维强调保证实验结果的准确性，而非设计或制造实验仪器，后者是实验准备阶段的一部分。 计算思维最根本的内容包括抽象、递归和自动化，这三者是构建和理解计算机程序的基础。 计算机科学源自数学思维和工程思维，它在本质上是对计算问题的数学建模和解决。 计算理论的三个核心领域是可计算性理论、计算的复杂性理论和自动机理论，抽象理论不属于其中。 计算机学科的方法论包括抽象、理论、实验和论证以及自动化设计及实现。例如，用邻接矩阵表示无向图是自动化设计及实现的过程，它将图形数据结构转化为可以进行计算的形式。 这份习题参考答案覆盖了计算机科学的基础概念，计算思维的特征，以及科学方法和计算机学科研究方法的运用，对于学习和理解计算机基础非常有帮助。