SE1. Software processes
SE2. Software requirements and specifications
SE3. Software design
SE4. Software validation
SE5. Software evolution
SE6. Software project management
SE7. Software tools and environments
SE8. Component-based computing
SE9. Formal methods
SE10. Software reliability
SE11. Specialized systems development
介绍:
主要内容包括软件过程,软件需求与规格说明,软件设计,软件验证,软件演化,软件项目管理,
软件开发工具与环境,基于构件的计算,形式化方法,软件可靠性,专用系统开发等.
抽象形态的主要内容:包括规约方法(如谓词转换器,程序设计演算,抽象数据类型和Floyd-Hoare 公理化思想),
方法学(如逐步求精法,模块化设计),程序开发自动化方法(如文本编辑器,面向语法的编辑器和屏幕编辑器), 数据挖掘实验室
可靠计算的方法学(如容错,安全,可靠性,恢复,多路冗余),软件工具与程序设计环境,程序和系统的测度与评价,
软件系统到特定机器的相匹配问题域,软件研制的生命周期模型等.
理论形态的主要内容:包括程序验证与证明,时态逻辑,可靠性理论以及支持领域:谓词演算,公理语义学和认知心理学等.
设计形态的主要内容:包括归约语言,配置管理系统,版本修改系统,面向语法的编辑器,行编辑器,屏幕编辑器和字处理系统,实际使用并受到支持的特定软件开发方法(如HDM,Dijkstra,Jockson,Mills和Yourdon倡导的方法),测试的过程与实践(如遍历,手工仿真,模块间接口的检查),质量保证与工程管理,程序开发和调试,成型,文本格式化和数据库操作的软件工具,安全计算系统的标准等级与确认过程的描述,用户接口设计,可靠容错的大型系统的设计方法,以"公众利益为中心的"软件从业人员认证体系.
基本问题主要包括:
1.程序和程序设计系统发展背后的原理是什么?
2.如何证明一个程序或系统满足其规格说明?
3.如何编写不忽略重要情况且能用于安全分析的规格说明?
4.软件系统是如何历经不同的各代进行演化的? 数据挖掘实验室
5.如何从可理解性和易修改性着手设计软件?
十三.SP. Social and Professional Issues
SP1. History of computing
SP2. Social context of computing
SP3. Methods and tools of analysis
SP4. Professional and ethical responsibilities
SP5. Risks and liabilities of computer-based systems
SP6. Intellectual property
SP7. Privacy and civil liberties
SP8. Computer crime
SP9. Economic issues in computing
SP10. Philosophical frameworks
介绍:
主要内容包括计算的历史,计算的社会背景,分析方法和工具,专业和道德责任,基于计算机系统的风险与责任, 数据挖掘交友
知识产权,隐私与公民的自由,计算机犯罪,与计算有关的经济问题,哲学框架等.
该主领域属于学科设计形态方面的内容.根据一般科学技术方法论的划分,该领域中的价值观,
道德观属于设计形态中技术评估方面的内容.知识产权属于设计形态中技术保护方面的内容.
而CC1991报告提到的美学问题则属于设计形态中技术美学方面的内容.
基本问题主要包括:
1.计算学科本身的文化,社会法律和道德的问题.
2.有关计算的社会影响问题,以及如何评价可能的一些答案的问题.
3.哲学问题.
4.技术问题以及美学问题.
十四.CN. Computational Science
CN1. Numerical analysis
CN2. Operations research
CN3. Modeling and simulation
CN4. High-performance computing
介绍:
主要内容包括数值分析,运筹学,模拟和仿真,高性能计算.
抽象形态的主要内容:包括物理问题的数学模型(连续或离散)的形式化表示,连续问题的离散化技术, 数据挖掘实验室
有限元模型等.
理论形态的主要内容:数论,线性代数,数值分析,以及支持领域,包括微积分,实数分析,复数分析和代数等.
设计形态的主要内容:用于线性代数的函数库与函数包,常微分方程,统计,
非线性方程和优化的函数库与函数包,把有限元算法映射到特定结构上的方法等.
基本问题主要包括:
1.如何精确地以有限的离散过程近似表示连续和无限的离散过程?
2.如何处理这种近似产生的错误?
3.给定某一类方程在某精确度水平上能以多快的速度求解?
4.如何实现方程的符号操作,如积分,微分以及到最小项的归约?
5.如何把这些问题的答案包含到一个有效的,可靠的,高质量的数学软件包中?
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