计算理论资料.docx
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计算理论资料
RichardWesleyHamming
nickname:
Dick
wife:
Wanda
Age：
82years,10monthsand27daysold
小故事：
Ihadcomputinginresearchandfor10yearsIkepttellingmymanagement,``Getthat!
&@#%machineoutofresearch.Wearebeingforcedtorunproblemsallthetime.Wecan'tdoresearchbecauseweretoobusyoperatingandrunningthecomputingmachines.''Finallythemessagegotthrough.Theyweregoingtomovecomputingoutofresearchtosomeplaceelse.IwaspersonanongratatosaytheleastandIwassurprisedthatpeopledidn'tkickmyshinsbecauseeverybodywashavingtheirtoytakenawayfromthem.IwentintoEdDavid'sofficeandsaid,``LookEd,you'vegottogiveyourresearchersamachine.Ifyougivethemagreatbigmachine,we'llbebackinthesametroublewewerebefore,sobusykeepingitgoingwecan'tthink.Givethemthesmallestmachineyoucanbecausetheyareveryablepeople.Theywilllearnhowtodothingson
asmallmachineinsteadofmasscomputing.''AsfarasI'mconcerned,that'showUNIXarose.Wegavethemamoderatelysmallmachineandtheydecidedtomakeitdogreatthings.Theyhadtocomeupwithasystemtodoiton.ItiscalledUNIX!
对大量看书的看法
问题：
应该花多少精力在图书馆里面？
Hamming：
那要取决于什么领域。
举个例子：
在贝尔实验室有个同事，一个非常非常聪明的家伙。
他老在图书馆里呆着，读所有的东西。
如果你想要参考资料，你到他那里去，他就会告诉你所有的参考资料。
但我在提出以上那些看法的同时，下这个结论：
长此以往他不会有任何以他命名的成果。
他现在已退休，成为了一个副教授。
他是很有价值，我对此没有疑问。
他写了一些不错的文章登在《物理评论》上，但他没有以他命名的成果，因为他读得太多。
如果你成天研究别人怎么做的，你就会按别人的老路子思考。
如果你想要有不同的新思维，你就得按那些创新的人的路子—-先把问题搞得相当清楚，然后不去想任何答案，直到你已经仔细地把如何做的过程考虑清楚，以及如何你只要稍微调整以下问题的角度。
所以，是的，你需要保持状态，保持状态去搞清问题，而不是成天靠读书去找答案。
阅读是搞清"怎么回事"以及"可能性"的必要手段，但靠阅读去寻找答案不是可取的有意义的研究的方法。
所以，我给你两个答案：
你阅读；但不是靠读的量，而是靠读的方式起作用。
对程序员的看法
我们没有给与我们的程序员足够的认可。
当你发表一篇论文时，你应该谢谢程序员，
否则你就别再从我这指望更多的帮助了。
程序员应该被个别地致谢，因为他们付出了努力。
"我等了好多年，然后我翻了翻某一年全年的BSTJ（TheBellSystemTechnicalJournal.译者注）文章，数数有哪些专门感谢了那些程序员。
我把这拿到老板那里对他说：
"这反映计算机在贝尔实验室的中心地位—-如果BSTJ是重要的，那么，计算机怎么重要就一目了然了。
"他只好让步。
你也能开导你的老板，这并不容易。
在此，我是自下而上的角度，而不是自上而下。
但我告诉你是怎样才能得到你所需要的，不管头头们怎么想。
你得把想法"推销"给他们。
一、
1）1968RichardHamming
获奖原因：
由于其在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的工作。
（
2）汉明码：
贝尔实验室，1950年发明汉明码（http:
//www.gold-age.tk/?
p=9001）
当计算机存储或移动数据时，可能会产生数据位错误，这时可以利用汉明码来检测并纠错，简单的说，汉明码是一个错误校验码码集，由Bell实验室的R.W.Hamming发明，因此定名为汉明码。
与其他的错误校验码类似，汉明码也利用了奇偶校验位的概念，通过在数据位后面增加一些比特，可以验证数据的有效性。
利用一个以上的校验位，汉明码不仅可以验证数据是否有效，还能在数据出错的情况下指明错误位置。
在接受端通过纠错译码自动纠正传输中的差错来实现码纠错功能，称为前向纠错FEC。
在数据链路中存在大量噪音时，FEC可以增加数据吞吐量。
通过在传输码列中加入冗余位（也称纠错位）可以实现前向纠错。
但这种方法比简单重传协议的成本要高。
汉明码利用奇偶块机制降低了前向纠错的成本。
二、个人简介及成就
1968年图灵奖得主–理查德·卫斯里·汉明（RichardHamming）
背景
鉴于其在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的工作。
传记资料
理查德·卫斯里·汉明（1915年2月11日－1998年1月7日），美国数学家，主要贡献在计算机科学和电讯。
他的主要贡献包括汉明码（使用了汉明矩阵）、汉明窗口（在他的著作《DigitalFilters》的5.8节中被描述）、汉明数、球填充（汉明界限）和汉明距离。
1937年芝加哥大学学士学位毕业，1939年内布拉斯加大学硕士学位毕业，1942年伊利诺伊大学香槟分校博士学位毕业，博士论文为《一些线性微分方程边界值理论上的问题》（SomeProblemsintheBoundaryValueTheoryofLinearDifferentialEquations）。
二战期间在路易斯维尔大学当教授，1945年参加曼克顿计划，负责编写电脑程式，计算物理学家所提供方程的解。
该程式是判断引爆核弹会否燃烧大气层，结果是不会，于是核弹便开始试验。
1946至76年在贝尔实验室工作。
他曾和约翰·怀尔德·杜奇、克劳德·艾尔伍德·香农合作。
1956年他参与了IBM650的编程语言发展工作。
1976年7月23日起在海军研究院当兼任教授，1997年成为名誉教授。
他是美国计算机协会（ACM）的创立人之一，曾任该组织的主席。
三、一个人对计算机科学的观点
【原文】OneMan'sViewofComputerScience
【作者】R.W.HAMMING
BellTelephoneLaboratories,
【原刊】JournaloftheAssociationforComputingMachineryVoll6,No1.Juauary1969,pp.3-12.
一系列的观察以及评论直接对“考虑到计算机科学的普通工程学的品位”提出建议。
工程学的角度之所以重要，是因为当前该领域大多数难点都还没有涉及到“特定的事情是否可以完成”的理论问题，但更实际的问题是它们可以怎样即简洁有有效的完成。
计算机科学的教育其实可以通过不同的选择而更有效率，譬如，在编程中增加实验课程（theinclusionofalaboratorycourseinprogramming），比如，对数学之外的强化的副修科目需求，更多实际的编程以及更少的抽象理论，以及更多的严肃认真性而非游戏。
关键字与短语：
计算机科学（computerscience），计算机工程（computerengineering），实际编程（practicalprogramming），数学游戏（mathematicalgameplaying），计算机技术员（computertechnician），计算机专家（computerprofessional），写实编程（true-to-lifeprogramming），计算机科学课程（computersciencecurriculum），软件（software），基础研究（basicresearch），无向研究（undirectedresearch），程序员伦理准则（programmers'ethicalstandards），程序员社会职责（programmers'socialresponsibility）
CR:
1.3，1.50
（译注：
根据1964年版CR分类系统：
1.3指文献概览与引述IntroductoryandSurveyArticles，1.50指教育－概论Education－General）
请允许我以少数的私人发言作为开始，当某人发现他被选为当年的ACM图灵演讲者（ACMTuringlecturer）时，他首先感到的就是惊讶－－特别是一个学院派作风的人被授予ACM奖之候。
时间稍逝，这种惊讶就被一种愉悦感取而代之了。
再之后就是这样一种感觉“为什么是我啊？
”。
在所有已经完成和正在完成的计算方面的工作中（Withallthathasbeendoneandisbeingdoneincomputing），为什么选了我和我的工作呢？
好吧，我假设这必须年年都花开某人（ithastohappentosomeoneeachyear），这次我就是那个幸运的人。
无论如何，让我感谢您们给予我的，以及我所工作的贝尔电话实验室，还有使这成为可能的我所做的一些工作。
我的图灵演讲主题是“一个人对计算机科学的观点”，之所以选择这个主题是因为有这样一个话题被在该领域内的人们无休止的争论着：
什么是计算机科学？
（译注：
确实是无休止的争论，《黑客与计算机》的作者对此颇有异议）。
进一步而言，作为在精彩的课程68报告的引介（introduction）中所标示出的【参看1】“委员会强烈认为在计算机科学教育目标与进程方面之持续对话在将来会及其重要（bevitalintheyearstocome）”。
最后，把图灵，这个奖项的命名者，认为是只对图灵机感兴趣（asbeingexclusivelyinterestedinTauringmachines）话，那就错待他了：
事实是他对许多领域（manyaspectsofthefield）都有所贡献，并很有可能对这个主题非常感兴趣，尽管可能不是我所说的。
“什么是计算机科学”这个问题实际上是以许多形式展现的，其中之一是：
现在的计算机科学是什么？
它可以发展成什么样子（Whatcanitdevelopinto）？
它应当发展成什么样子？
它，将会发展成什么样子（What,willitdevelopinto）？
对这所有的问题不可能给出一个精准的答案。
许多年以前，一位杰出的数学家写了一本书《什么是数学》（WhatisMathematics），在书里他没有在任何地方试图去对数学这个名词下定义（nowheredidhetrytodefinemathematics）他只是写数学（wrotemathematics）。
尽管你们可能现在或以后发现数学的某些方面的定义非常之尖锐（sharply），大家之于数学都普遍同意的唯一一点是：
“数学就是数学家在干的活”（Mathematicsiswhatmathematician'sdo），也可以这么说“数学家就是那些鼓捣数学的家伙”（Mathematicim'sarepeoplewhodomthematics）。
对数学的这种真实定义也适用于其它许多领域：
在该领域通常是没有客套的，也没有尖锐的定义（nodear,sharpdefinition）（译注：
中庸的定义？
）
该种困难绊住了许多人，有时候我自己也感到困惑，感觉我们应当忽略讨论而去摸着石头过河（
feelthatweshouldignorethediscussionandgetonwithdoingit.）。
但就像GeorgeForsyths在最近的文章中所指出的【参见2】，在华盛顿特区的人所想的计算机科学的样子是很有影响的。
根据他所述，他们倾向于认为这是应用数学的一部分，从而会求助于数学家以作为基金准予之建言。
且在其它许多领域这种差异不是巨大的：
在工业界以及大学你还可以常常看到计算刚开始时的踪迹（tracesofwherecomputingfirststarted），无论电子工程，物理，数学，甚至是商业。
很显然，人们对某一主题所拥有的图景将会显著的影响到其之后的发展。
因此，尽管我们不可能期望给给该问题以最终解决（wecannothopetosetthequestiondefinitively），我们应当经常的去检验（examine），以及发表我们关于“我们的主题是什么，以及应当会变成什么”的看法（airviews）。
从许多角度来说，对我而言，探讨一些小的，计算机科学方面的技术点，这肯定更加的容易，更加的能令人满足。
但有一件事我特别想强调一下：
迷失于该领域的细节之危险（thedangerofgettinglostinthedetailsofthefield），特别是在将来的那种“名副其实的暴风雪一般的论文在每个月的期刊上出现的（herewillbeaveritableblizzardofpapersappearingeachmonthinthejournals）”日子。
我们必须对该领域的广泛训练给予充份考虑，该领域直面不断增加的关于专门化的更高需求以获取一个论点问题（athesisproblem），发行许多论文等等。
我们需要提前为我们的学生作预备（译注：
预则立，不预则废），在2000年的时候，他/她们中的许多会站在其事业的巅峰。
对我而言计算机科学较之其它许多领域“专门化导致肤浅”这句话更加的真实。
我敢确定你们都听说过我们的科学只是每15年到17年就会倍增（doubling）。
我强烈的认该速率在计算机科学领域要高出许多；在过去的15年中也一定很高。
在我们所有的计划中，我们必须正视这种信息的增长（takethisgrowthofinformationintoaccount），并切身的（inaveryrealsense）了解到我们所面对的“半无限”（semi-infnite）的知识数量。
在许多领域里，指称一个学者的经典观念是他/她知晓至少90%的相关领域知识，这时一个正在消亡的观念（译注：
今天指称一个人为学者的依凭是什么？
）。
越来越窄的专门化不是答案（译注：
对此杨叔子院士一定有话要所），因为在过去困难在于领域之间相互交融趋势的快速增长（inpartthedifficultyisintherapidgrowthoftheinterrelationshipbetweenfields.）。
我的私人意见是我们需要将相对更多的精力放在质量上，而不是数量上，且仔细严谨，深思熟虑的评审文献常常对于“提升领域”会较之新的不重要的材料更加的重要。
我们生活在一个有阴影的世界中（译注：
越南战争在这期间将美国拖入了谷底，故作者有此说，大环境使然），但为了争论，实际上更是为了进行非黑即白的二分化思考之必要。
这样做当然会撼动真相（doviolencetothetruth），但看上去没有其他什么办法。
因此我相信你们会这样来考虑我的些微差异，我不相信我自己，但看上去没有其它什么简单的方式讨论这个话题了。
比如，请允许我在科学与技术之间做一个粗浅的区分，科学就是关心什么是可能的（isconcernedwithwhatispossible），工程就是关心选择（whileengineeringisconcernedwithchoosing），来自于许多可能的方式下的选择，其中之一符合一系列常常是没有准确表述的（poorlystated）经济上的以及实际上的对象。
我们所称计算机科学的领域，我认为更准确的标签应当是“计算机工程”，若非如此，很容易引起误解（werenotthistoolikelytobemisunderstood）。
我们所做的大多数工作不是“这是否能完成”这样类型的问题，而是找寻到实际方案的一类问题（itisaquestionoffindingapracticalway）。
这不是能否存在一个监控系统，算法，排产器或者编译器这种类型的问题，这是一类“找到实际的可工作的关乎时间以及效率的合理支出”这样的问题。
虽然我不会把“计算机科学”的名字改成“计算机工程”，我将乐见其成的看到一个我们所教授的更加实际的，工程的品位（flavor）而非我常在课程大纲中所见到的那种。
我们所以强调实践（stressthepracticalside）还有第二个原因。
在我可以看到的将来，计算机科学系将需要大量的资金。
现在的社会通常会，尽管不是长长，更愿意投入资金到有实际可见的回报之时，而非被其认为不实际的活动，娱乐游戏等等。
如果我们想要获取大量资金的话，我相信我们之后最好给我们的领域设定一个实践的品位。
你们中许多人对此非常清楚，我们喝稀饭已经有好多年了（wehavealreadyacquiredabadreputationinmanyareas）。
这当然也有例外，但你们都知道到目前为止我们在因应软件需求方面有多贫乏（译注：
外部环境良好，没有来自他国的压力，这方面我国就很不相同了；译者陋见，我们更要加强计算机工程的教育）。
计算机科学的核心存在着一种技术设备，就是计算机器（thecomputingmachine）。
若没有这种机器的话，那我们所做的几乎就都会是水中捞月了（idlespeculation），那就会和声名狼藉的中世纪学究没有什么分别了。
ACM的建立者清晰的认识到大多数我们所做的，或者即将做的，依赖于该技术设备，故他们特意冠名，名之曰：
机器（machinery）。
有一些人想消灭，“从相对于现实而言的绝对自由角度去说的”世界，但是到目前为止他们都失败了（译注：
？
）。
我不后悔最初的选择。
我仍旧认为对我们而言“认识到计算机，信息处理机器是我们领域的夯实地基”这一点是很重要的。
那我们如何来产生这种我所期望的实践的品位，以及如何产生“急现时社会所急”的名声（thereputationfordeliveringwhatsocietyneedsatthetimeitisneeded）？
可能最重要的是我们的营生方式以及我们的教学（teaching），尽管我们所做的研究也是非常重要的。
我们需要避免对“无用”的自夸（avoidthebraggingofuselessness）（译注：
那是科学干的事），以及避免纯数学家通常介入的所谓游戏（game-playing）。
无论纯数学家“今日完全没用的无用之学，明日会有其用处”的说法是否正确（在当前情况下，我很怀疑这种说法），为续该领域的增长所需的大量资金需要的宣传粒度实在是杯水车薪（simplypoorpropagandafor）。
我们应当避免将计算机科学看作是纯数学：
我们可接受的准绳应当是真实世界，而不是雅典。
当我设立计算机科学大纲时，我会较之课程68体系（译注：
参见1）而言，给实验课程更多的强调，而且，我要求每一个主修计算机科学的，未毕业的或者已毕业的人，参与到“设计，构建，调试，以及对一个合理大小的程序进行文档化，这个程序可能是一个模拟器，或者一个对特定机器而言的简化编译器”的实验课程中来。
结果是基于“编程风格，特定效率，避免程序缺陷，文档”的判断。
如果这几点中任一表现过差，我是不会让候选人PASS的。
在判断他的工作时，我们应当明确的在表面的聪智（superficialcleverness）和真实的理解之间进行区分。
聪智在过去是必要的（essential）；但不再是充份的了（sufficient）。
这，也是我对除了计算机科学以及数学之外的一些领域中作为辅修的要求。
若没有使用计算机以或缺有用结果的真实经验话，计算机科学主修就会倾向于（isaptto）知道所有大名鼎鼎的工具，但是不知道怎么使用它。
若如此，那只是技术人员，精于操作（译注：
唯手熟尔），但是却对如何以及何时为其基础意图去使用所知甚少（withlittlesenseofhowandwhentouseitforitsbasicpurposes）。
我认为我们应当避免产出（turningout）更多的背书型专家（idiotsavants）－－我们已经有足够的“computniks（译注：
具有计算机特征的**）”让我们够受一阵子了。
我们需要的是专业（professionals）！
课程68认识到了这种真实的（true-to-life）需要，所以说道“这可以通过暑期（summeremployment）雇佣，工作学习计划之间的协调（acooperativeworkstudyprogram），计算机中心的临时雇佣，有特色的项目课程（specialprojectscourses），或者其它适宜的意义上来安排”。
我的建议是，一个适宜的尺度（meters）就是在你们控制之下的严格的实验课程，而且上面委员会的建议很少会凑效或者令人满意的（译注：
HAMMING的演讲对象是？
）。
在决定一个计算机科学课程时可能最恼人的问题就是去决定那些把该领域作为主修的人所需的数学课程了。
我们中的许多人之于计算是带有强烈数学背景介入的，因之自然倾向于认为所有人都需要许多数学。
（译注：
民各有所好，但肯定不是西方所能欣赏的观念）。
很多时候老师总是试图使学生也变成他那样（makethestudentintoacopyofhimself）。
但很容易看出，在过去许许多多高阶（highlyrated）软件人，尽管他/她们中的许多人看上去有天生的数学才能（就像它应该是这样，而非被教成的样子），但却是不屑于中规中矩的数学的。
以前我讲到过如果需要强的数学背景才能介入计算机科学领域话就会排除掉许多该领域内的杰出人士。
不过，随着排产（scheduling）以及分配计算资源（allocatingoftheresourcesofthecomputer）之重要性的来临，我不得不重新考虑我先前的主张。
随着一些迹象显示这些之中的一部分会被合并到（beincorporatedinto）硬件之中，我发现“不会有一长段时间（意思是至少5年）在软件中许多排产以及资源的分配（therewillnotbe
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