형식 과학의 개요

다음 개요는 형식 과학의 개요 및 주제 가이드로 제공된다.

형식과학 – 논리학, 수학, 컴퓨터 과학, 통계학 및 언어학의 일부 측면과 같은 형식 시스템과 관련된 지식 분야입니다.다른 과학과는 달리, 형식 과학은 현실 세계에서의 관찰에 기초한 이론의 타당성에 관심이 없고, 대신 정의와 규칙에 기초한 형식 시스템의 특성에 관심이 있다.

형식과학 분야

논리

수학

• 수학 – 패턴, 수량 및 변화에서 기본적인 진실을 찾습니다.(수학 및 AMS 수학 과목 분류 참조)
  • 대수학 – 수학의 주요 분야 중 하나로 구조, 관계, 양에 관한 연구입니다.
    • 그룹 이론 – 그룹으로 알려진 대수 구조를 연구합니다.
      • 그룹 표현 – 벡터 공간의 선형 변환 관점에서 추상 그룹을 기술합니다.
    • 링 이론 – 덧셈과 곱셈이 정의되고 정수에서 익숙한 것과 유사한 특성을 갖는 링 대수 구조에 대한 연구
    • 필드 이론 – 필드의 속성을 연구하는 수학 분야
    • 선형대수 – 유한하거나 셀 수 있는 무한 차원 벡터 공간 및 이러한 공간 간의 선형 매핑에 관한 수학 분야입니다.
      • 벡터 공간 – 벡터의 집합으로 이루어진 수학적 구조: 이 맥락에서 스칼라라고 불리는, 합산되어 숫자에 의해 곱셈("스케일링")될 수 있는 객체입니다.
    • 다선형 대수 – 선형 대수 방법을 확장합니다.
    • 리 대수 – 리 군과 미분 가능 다양체와 같은 기하학적 객체를 연구하는 데 주로 사용되는 대수 구조
    • 연상대수 – 특정 필드 K 또는 보다 일반적으로 교환환 R 위의 모듈의 벡터 공간 구조를 가진 연상환.
    • 비연관 대수 – K-벡터 공간(또는 일반적으로 모듈) K-쌍선형 맵을 갖춘 A
    • 유니버설 대수 – 대수 구조의 예시("모델")가 아니라 대수 구조 자체를 연구하는 수학 분야
    • 호몰로지 대수 – 일반 대수 환경에서 호몰로지를 연구하는 수학 분야
    • 범주 이론 – 특정 수학적 개념의 속성을 추상적인 방법으로 조사하는 수학의 연구 영역. 이러한 집합이 몇 가지 기본 조건을 충족하는 개체와 화살표 집합(이 용어는 특정, 비범주 이론적 의미도 있음)으로 공식화한다.
    • 격자 이론 – 임의의 두 요소가 고유한 최고값(최저 상한 또는 결합이라고도 함)과 고유한 최소값(최저 하한 또는 충족이라고도 함)을 갖는 부분 순서 집합.
      • 순서론 – 이진 관계를 사용하여 우리의 직관적인 순서 개념을 조사하는 수학 분야입니다.
    • 미분 대수 – 선형이며 라이프니츠 곱셈 규칙을 만족하는 단항 함수인 유도를 갖춘 대수.
  • 해석 – 미분, 적분 및 측정, 한계, 무한 급수 및 해석 함수의 이론을 포함하는 순수 수학 분야
    • 실해석 – 실수의 집합과 실변수의 함수를 다루는 수학해석학 분야.
      • 미적분 – 한계, 함수, 미분, 적분 및 무한 급수에 초점을 맞춘 수학 분야.
    • 복소수 분석 – 복소수 함수를 조사하는 수학 분석 분야
    • 함수 해석 – 수학 해석의 한 분야로, 수학 해석의 핵심은 어떤 종류의 한계 관련 구조(예: 내적, 노름, 위상 등)가 부여된 벡터 공간과 이러한 공간에 작용하고 이러한 구조를 적절한 의미에서 존중하는 선형 연산자의 연구에 의해 형성된다.
      • 연산자 이론 – 경계 선형 연산자에 초점을 맞추지만 닫힌 연산자와 비선형 연산자를 포함하는 함수 분석의 한 분야입니다.
    • 비표준 분석 – 극소수의 엄밀한 개념을 사용하여 분석을 공식화하는 고전 수학 분야.
    • 조화 해석 – 함수 또는 신호의 표현과 기본파의 중첩, 푸리에 급수와 푸리에 변환의 개념의 연구와 일반화에 관한 수학 분야.
    • p-adic 분석 – p-adic 숫자의 함수에 대한 수학적 분석을 다루는 수 이론의 한 분야.
    • 상미분방정식 – 상미분방정식(ODE)은 독립변수와 종속변수의 도함수만 존재하므로 방정식에서 발생하는 모든 도함수가 일반 도함수이다.
    • 편미분 방정식 – 알려지지 않은 다변수 함수와 그 부분 도함수를 포함하는 미분 방정식.
  • 확률 이론 – 확률, 무작위 현상의 분석과 관련된 수학 분야.
    • 측정 이론 – 직감적으로 크기로 해석되는 해당 집합의 각 적절한 하위 집합에 숫자를 할당하는 체계적인 방법입니다.
    • 에르고딕 이론 – 불변 측도와 관련 문제를 사용하여 동적 시스템을 연구하는 수학 분야.
    • 확률적 과정 – 랜덤 변수의 집합. 이는 종종 시간에 따른 랜덤 값 또는 시스템의 진화를 나타내기 위해 사용됩니다.
  • 기하학 – 형상, 크기, 도형의 상대적 위치 및 공간의 특성에 관한 수학 분야입니다.기하학은 가장 오래된 수학 과학 중 하나이다.
    • 토폴로지 – 스트레칭을 수반하는 변형과 같이 물체의 지속적인 변형 하에서 보존되는 특성과 관련된 수학의 주요 영역이지만 찢기거나 붙이는 것은 아닙니다.
    • 일반 토폴로지 – 토폴로지 공간 및 토폴로지 공간에 정의된 구조의 특성을 연구하는 토폴로지 분야.
    • 대수위상 – 추상대수의 도구를 사용하여 위상공간을 연구하는 수학 분야
    • 기하학적 위상 – 다양체 및 그 사이의 지도, 특히 한 다양체를 다른 다양체에 포함시키는 연구.
    • 미분 토폴로지 – 미분 가능한 다양체의 미분 가능한 함수를 다루는 현장
    • 대수기하학 – 추상대수, 특히 가환대수의 기술을 기하학의 언어 및 문제와 결합하는 수학 분야
    • 미분 기하학 – 선형 대수 및 다선형 대수뿐만 아니라 미분 미적분과 적분 기술을 사용하여 기하학 문제를 연구하는 수학 분야
    • 투영 기하학 – 투영 변환 시 불변하는 기하학적 특성에 대한 연구
    • 아핀 기하학 – 아핀 변환에 의해 변하지 않는 기하학적 특성에 대한 연구
    • 비유클리드 기하학 – 대략적으로 말하면, 유클리드 평행 공식을 부정함으로써 얻어진 두 개의 특정한 기하학, 즉 쌍곡 기하학과 타원 기하학 중 하나.
    • 볼록 기하학 – 주로 유클리드 공간에서 볼록 집합을 연구하는 기하학 분야.
    • 이산 기하학 – 이산 기하학 객체의 조합 특성과 구성 방법을 연구하는 기하학 분야.
  • 삼각법 – 삼각형의 길이와 각도를 포함하는 관계를 연구하는 수학 분야
  • 수론 – 주로 정수 연구에 전념하는 순수 수학 분야
    • 해석수 이론 – 정수 문제를 해결하기 위해 수학적 해석 방법을 사용하는 수 이론의 한 분야
    • 대수적 수론 - 대수적 정수와 관련된 대수적 구조를 연구하는 수론의 주요 분야
    • 기하학적 수 이론 – n차원 공간의 볼록체와 정수 벡터를 연구합니다.
  • 수학의 논리와 기초 – 수학, 이론 컴퓨터 공학 및 철학 논리학의 기초와 밀접한 관련이 있는 수학의 하위 분야.
    • 집합론 – 집합을 연구하는 수학의 한 분야로, 이는 객체의 집합입니다.
    • 증명 이론 – 증명을 형식적인 수학적 객체로 나타내며 수학적 기술에 의한 분석을 용이하게 하는 수리 논리 분야
    • 모델 이론 – 수리 논리로부터 도구를 사용하여 (군, 필드, 그래프, 집합 이론의) 수학적 구조(예:
    • 재귀 이론 – 1930년대에 계산 가능한 함수와 튜링 정도에 대한 연구로 시작된 수리 논리와 컴퓨터 과학 분야
    • 모달 로직 – 주로 1960년대에 개발된 형식 로직의 한 종류로, 양식 표현 연산자를 포함하도록 고전적 명제 및 술어 로직을 확장합니다.
    • 직관주의 논리 – 진술이 참이라는 의미에 대한 정의에서 고전적 논리와는 다른 상징적 논리 체계
  • 응용 수학 – 일반적으로 과학, 공학, 비즈니스 및 산업 분야에서 사용되는 수학적 방법과 관련된 수학 분야입니다.
    • 수학 통계학 – 확률 이론 및 선형 대수학 및 분석과 같은 수학의 다른 분과를 사용하여 수학적 관점에서 통계를 연구합니다.
      • 확률 – 어떤 상황이 발생하거나 발생할 가능성 또는 가능성
      • 계량경제학 – 경제적 데이터에 대한 수학 및 통계적 방법 적용
      • 보험수리학 – 보험 및 금융업계의 위험을 평가하기 위해 수학적 및 통계적 방법을 적용하는 학문.
      • 인구통계학 – 인구 및 하위 모집단에 대한 통계 연구.
    • 근사 이론 – 간단한 함수와 그에 따른 오류를 정량적으로 특징짓는 방법으로 함수를 가장 잘 근사화하는 방법에 대한 연구.
    • 수치 분석 – 수학적 분석 문제(이산 수학과 구별됨)에 대해 수치 근사(일반 기호 조작과 반대)를 사용하는 알고리즘 연구.
    • 최적화(수학 프로그래밍) – 사용 가능한 여러 대안 중에서 최적의 요소를 선택합니다.
      • 운용 조사 – 보다 나은 의사결정에 도움이 되는 고도의 분석 방법 적용 연구
      • 선형 프로그래밍 – 선형 관계로 표현되는 일부 요구사항 목록에 대해 주어진 수학적 모델에서 최상의 결과(최대 이익 또는 최소 비용 등)를 달성하는 방법을 결정하는 수학적 방법
    • 동적 시스템 – 기하학적 공간에서의 점의 시간 의존성을 설명하는 수학 개념
      • 카오스 이론 – 초기 조건에 매우 민감한 동적 시스템의 동작에 대한 연구로, 일반적으로 나비 효과라고 합니다.
      • 프랙탈 기하학 – 보통 위상 차원을 초과하여 정수 사이에 들어가는 프랙탈 치수를 갖는 수학 집합.
    • 수리물리학 – 물리학의 문제에 적용하기 위한 수학적 방법 개발
      • 양자장 이론 – 무한대의 자유도, 즉 (응축된 물질의 맥락에서) 다체계에 의해 고전적으로 파라미터화(표시)된 시스템의 양자역학 모델을 구성하기 위한 이론적 프레임워크.
      • 통계역학 – 다수의 입자로 구성된 시스템의 열역학 거동 연구에 많은 모집단을 다루기 위한 수학적 도구를 포함하는 확률론을 적용하는 물리학 분야.
    • 정보 이론 – 정보의 정량화를 수반하는 응용 수학 및 전기 공학 분야.
    • 암호화 – 코드나 암호 등의 정보를 숨기는 방법에 대한 연구
    • 조합론 – 유한 또는 계산 가능한 이산 구조의 연구에 관한 수학 분야
      • 코딩 이론 – 코드의 속성과 특정 애플리케이션에 대한 적합성에 대한 연구
    • 그래프 이론 – 특정 컬렉션의 객체 간 쌍별 관계를 모델링하는 데 사용되는 그래프, 수학적 구조 연구
    • 게임 이론 – 전략적 의사결정에 대한 연구.좀 더 형식적으로 말하면, 그것은 "지적 이성적 의사결정자들 사이의 갈등과 협력의 수학적 모델에 대한 연구"이다.

통계 정보

• 통계 – 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표시.
  • 계산 통계 – 통계와 컴퓨터 사이언스 사이의 인터페이스.
    • 데이터 마이닝 – 대규모 데이터 세트에서 새로운 패턴을 발견하는 프로세스
    • 회귀 - 독립 변수가 주어진 종속 변수의 조건부 기대치, 즉 독립 변수가 고정되었을 때의 종속 변수의 평균 값을 추정합니다.
    • 시뮬레이션 – 시뮬레이션은 시간이 지남에 따라 실제 프로세스 또는 시스템의 작동을 모방한 것입니다.어떤 것을 시뮬레이션하기 위해서는 먼저 모델을 개발해야 합니다.이 모델은 선택된 물리적 또는 추상적 시스템 또는 프로세스의 주요 특징 또는 동작을 나타냅니다.모델은 시스템 자체를 나타내며, 시뮬레이션은 시간 경과에 따른 시스템 작동을 나타냅니다.
      • 부트스트랩(통계) – 표본 추정치에 정확도 측정을 할당하는 방법(Efron 및 Tibshirani 1993).
  • 실험 설계 – 실험자의 완전한 통제 하에 있든 없든 변동이 있는 정보 수집 연습의 설계
    • 블록 설계 – 특정 애플리케이션에 유용하다고 생각되는 속성 세트를 충족하도록 멤버가 선택되는 서브셋 패밀리(반복 서브셋은 때때로 허용됨)와 함께 설정됩니다.
    • 분산 분석 – 특정 변수에서 관측된 분산이 다른 변동 소스에 기인하는 성분으로 분할되는 통계 모델 및 관련 절차의 집합.
    • 반응 표면 방법론 – 여러 설명 변수와 하나 이상의 반응 변수 간의 관계를 조사합니다.
  • 엔지니어링 통계 – 엔지니어링 통계는 엔지니어링 통계와 통계 정보를 조합한 것입니다.
  • 공간 통계 – 토폴로지, 기하학적 또는 지리적 특성을 사용하여 실체를 연구하는 공식 기법 중 하나.
  • 사회 통계 – 사회 환경에서 인간의 행동을 연구하기 위한 통계 측정 시스템 사용
  • 통계 모델링 – 변수 간의 관계를 수학 방정식의 형태로 공식화
    • 생물통계학 – 통계학을 생물학의 다양한 토픽에 적용합니다.
      • 역학 – 잘 정의된 모집단에서 건강 사건의 분포와 패턴, 건강 특성 및 그 원인 또는 영향에 대한 연구.
    • 다변량 분석 - 한 번에 둘 이상의 통계 변수를 관측하고 분석합니다.
      • 구조 방정식 모델 – 통계 데이터와 정성적 인과 가정의 조합을 사용하여 인과 관계를 테스트하고 추정하기 위한 통계 기법.
      • 시계열 – 데이터 포인트의 시퀀스로, 일반적으로 균일한 시간 간격으로 연속된 시간 간격으로 측정됩니다.
    • 신뢰성 이론 – 일정 기간 동안 시스템이 예상 기능을 완료할 확률을 나타냅니다.
    • 품질관리 – 생산과 관련된 모든 요소의 품질을 검토하는 프로세스.
  • 통계 이론 – 연구 설계와 데이터 분석 모두에서 통계 적용에 사용되는 전체 범위의 기술에 대한 기초를 제공한다.
    • 의사결정 이론 – 주어진 의사결정과 관련된 가치, 불확실성 및 기타 문제, 그 합리성 및 그 결과 도출된 최적의 의사결정을 식별한다.
    • 수학 통계학 – 확률 이론 및 선형 대수학 및 분석과 같은 수학의 다른 분과를 사용하여 수학적 관점에서 통계를 연구합니다.
      • 확률 – 어떤 일이 일어날 가능성 또는 가능성.
  • 샘플 조사 – 조사를 실시하기 위해 대상 모집단에서 요소의 샘플을 선택하는 프로세스.
    • 샘플링 이론 – 데이터의 수집, 구성, 분석 및 해석에 대한 연구.
    • 조사 방법론 – 표본을 사용하여 모집단에 대한 통계적 추론을 할 목적으로 모집단에서 개인의 표본 추출을 연구하는 분야.

시스템 사이언스

• 시스템 과학 – 자연, 사회 및 과학에서 복잡한 시스템의 본질을 연구하는 학문 간 과학 분야.
  • 카오스 이론 – 물리학, 공학, 경제학, 생물학, 철학 등 여러 분야의 응용 분야를 포함하는 수학 연구 분야. 초기 조건에 매우 민감한 동적 시스템의 동작을 연구합니다.
  • 복잡한 시스템과 복잡성 이론– 부품 간의 관계가 시스템의 집합적 동작을 어떻게 발생시키고 시스템이 어떻게 상호작용하여 환경과 관계를 형성하는지 연구합니다.
  • 사이버네틱스 – 규제 시스템 구조에 대한 학제 간 연구.
    • 생체사이버네틱스 – 사이버네틱스를 생물과학에 적용하는 것으로, 신경학, 다세포 시스템 등 사이버네틱스의 적용으로부터 이익을 얻는 생물학적 분야로 구성되어 있다.
    • 엔지니어링 사이버네틱스 – 화학 또는 생물학적 시스템뿐만 아니라 메카트로닉 시스템의 제어 엔지니어링 문제를 다루는 사이버네틱스 분야.
    • 관리 사이버네틱스– 관리 및 조직과 관련된 사이버네틱스 분야.
    • 의료용 사이버네틱스– 사이버네틱스의 개념을 의학 연구와 실천에 적용하는 컴퓨터 개발로 큰 영향을 받고 있는 사이버네틱스의 한 분야입니다.
    • 새로운 사이버네틱스 – Peter Harries-Jones(1988)에 따르면 자기조직화 시스템에 대한 연구는 "최초", "구" 또는 "원래" 사이버네틱스 및 그 정치와 제어과학의 문제를 넘어 복잡한 시스템의 자율성과 자기조직화 능력까지 내다보고 있습니다.
    • 2차 사이버네틱스 – 사이버네틱스 시스템 모델 구축을 조사합니다.
  • 제어 이론 – 제어 이론은 동적 시스템의 동작을 다루는 공학 및 수학의 학제 간 분야입니다.시스템의 외부 입력을 참조라고 합니다.시스템의 하나 이상의 출력 변수가 특정 기준을 따라야 할 경우 컨트롤러는 시스템 출력에 대한 원하는 효과를 얻기 위해 시스템에 대한 입력을 조작합니다.
    • 제어 엔지니어링 – 제어 이론을 원하는 동작을 가진 시스템을 설계하기 위해 적용하는 엔지니어링 분야입니다.
    • 제어 시스템 – 다른 장치 또는 시스템의 동작을 관리, 명령, 지시 또는 규제하는 장치 또는 장치 세트.
    • 동적 시스템 – 수학에서 고정된 규칙이 기하학적 공간에서의 점의 시간 의존성을 기술하는 개념.
  • 운용 조사 – 보다 나은 의사결정에 도움이 되는 고도의 분석 방법을 사용한 연구.
  • 시스템 다이내믹스– 시간 경과에 따른 복잡한 시스템의 동작을 이해하기 위한 접근법.
    • 시스템 분석 – 컴퓨터 시스템 분석을 포함한 일련의 상호 작용 엔티티에 대한 연구.
  • 시스템 이론 – 모든 연구 분야의 모든 중첩 수준에서 모든 유형의 시스템에 적용할 수 있는 원리를 설명하는 것을 목표로 시스템 전반에 대한 학문 간 연구.
    • 발달 시스템 이론 – 생물학적 발달, 유전 및 진화에 대한 가장 중요한 이론적 관점
    • 일반 시스템 이론 – 모든 연구 분야의 모든 중첩 수준에서 모든 유형의 시스템에 적용할 수 있는 원리를 설명하는 것을 목표로 하는 시스템 전반의 학제 간 연구.
    • 선형 시간 불변 시스템 – 임의 입력 신호에 대한 선형 및 시간 불변 시스템의 응답을 조사합니다.
    • 수학 시스템 이론 – 복잡한 동적 시스템의 동작을 기술하는 데 사용되는 수학 분야로, 보통 미분 방정식 또는 차분 방정식을 사용합니다.
    • 시스템 생물학 – 생명과학 연구의 몇 가지 관련 동향과 그 동향에 기초한 움직임.
    • 시스템 생태 – 생태계, 특히 생태계의 연구에 대해 종합적인 접근법을 취하는 여러 분야의 생태학.
    • 시스템 엔지니어링 – 라이프 사이클에 걸쳐 복잡한 엔지니어링 프로젝트를 설계 및 관리하는 방법에 초점을 맞춘 여러 분야의 엔지니어링 분야.
    • 시스템 신경과학 – 신경 회로와 시스템의 기능을 연구하는 시스템 생물학 및 신경과학의 하위 분야.
    • 시스템 심리학 – 복잡한 시스템에서의 인간의 행동과 경험을 연구하는 응용 심리학 분야.

컴퓨터 공학

• 컴퓨터 과학(개요)– 정보 및 계산의 이론적 기반 및 컴퓨터 시스템에서의 구현과 응용에 대한 연구.(컴퓨터 공학 및 ACM 컴퓨터 분류 시스템 부문도 참조)
  • 계산 이론 – 알고리즘을 사용하여 계산 모델에서 문제를 얼마나 효율적으로 해결할 수 있는지 여부를 다루는 부문
    • 오토마타 이론 – 추상 기계 또는 오토마타라고 불리는 수학적 객체와 이를 사용하여 해결할 수 있는 계산 문제에 대한 연구.
      • 형식 언어 – 기호 문자열 세트.
    • 계산 가능성 이론 – 1930년대에 계산 가능 함수와 튜링 도수의 연구로 시작된 수리 논리학과 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.
    • 계산 복잡성 이론 – 컴퓨터 문제를 고유 난이도에 따라 분류하고 서로 관련짓는 데 초점을 맞춘 이론 컴퓨터 과학 및 수학 계산 이론의 분과
    • 동시성 이론 – 컴퓨터 과학에서 동시성(computer science)은 여러 개의 연산이 동시에 실행되어 서로 상호작용할 가능성이 있는 시스템의 속성입니다.
  • 알고리즘 – 계산을 위한 단계별 절차
    • 랜덤화 알고리즘– 어느 정도의 랜덤성을 로직의 일부로 사용하는 알고리즘.
    • 분산 알고리즘– 상호 연결된 프로세서로 구성된 컴퓨터 하드웨어에서 실행되도록 설계된 알고리즘
    • 병렬 알고리즘– 많은 다른 프로세싱 디바이스에서 한 번에 한 개씩 실행한 후 마지막에 다시 조합하여 올바른 결과를 얻을 수 있는 알고리즘입니다.
  • 데이터 구조 – 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 컴퓨터에 저장 및 구성하는 특별한 방법.
  • 컴퓨터 아키텍처 – 컴퓨터 과학 및 엔지니어링에서 컴퓨터 아키텍처는 하드웨어 컴포넌트를 선택하고 상호 연결하여 기능, 성능 및 비용 목표를 달성하고 이러한 시스템의 정식 모델링을 충족하는 컴퓨터를 만드는 실용적인 기술입니다.
    • VLSI 설계– 수천 개의 트랜지스터를 하나의 칩에 결합하여 집적회로를 만드는 프로세스
  • 운영체제 – 컴퓨터 하드웨어 자원을 관리하고 컴퓨터 프로그램에 공통 서비스를 제공하는 소프트웨어 세트
  • 컴퓨터 통신(네트워크)– 자원과 정보를 공유할 수 있는 통신채널에 의해 상호 접속된 하드웨어 컴포넌트 및 컴퓨터 집합
    • 정보 이론 – 정보의 정량화를 수반하는 응용 수학 및 전기 공학 분야
    • 인터넷 – 표준 인터넷 프로토콜 스위트(TCP/IP라고도 함)를 사용하여 전 세계 수십억 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 상호 연결된 컴퓨터 네트워크의 글로벌 시스템입니다.
      • World Wide Web –인터넷의 일부.인터넷을 통해 접속되는 하이퍼텍스트 문서 상호 링크 시스템.
    • 무선 컴퓨팅 – 어떤 종류의 케이블로도 연결되지 않은 모든 유형의 컴퓨터 네트워크입니다.
      • 모바일 컴퓨팅 – 통상적인 사용 중에 컴퓨터가 전송될 것으로 예상되는 인간과 컴퓨터의 상호작용 형태입니다.
  • 컴퓨터 보안 – 컴퓨터 및 네트워크에 적용되는 정보 보안으로 알려진 컴퓨터 기술의 한 분야입니다.
    • 신뢰성 – 계약상 측정 기간 동안 사전에 정해진 수준의 운용 퍼포먼스를 확실하게 충족시키는 시스템 설계 접근법 및 관련 서비스 구현.
    • 암호화 – 정보를 숨기는 연습과 연구.
    • 폴트 톨러런스 컴퓨팅– 시스템(대부분 컴퓨터 기반)의 일부 컴포넌트에 장애가 발생해도 정상적으로 동작할 수 있도록 하는 속성
  • 분산 컴퓨팅 – 분산 시스템을 연구하는 컴퓨터 과학 분야
    • 그리드 컴퓨팅 – 여러 관리 도메인의 컴퓨터 리소스를 통합하여 공통 목표를 달성합니다.
  • 병렬 컴퓨팅 – 많은 계산을 동시에 실행하는 계산의 형태입니다.대부분의 문제를 작은 문제로 분할하여 동시에 해결한다는 원칙에 따라 작동합니다(병행(병렬').
    • 하이 퍼포먼스 컴퓨팅– 현재 처리 능력, 특히 계산 속도의 최전선에 있는 컴퓨터
  • 양자 컴퓨팅 – 중첩 및 얽힘 등의 양자 역학적 현상을 직접 사용하여 데이터에 대한 연산을 수행하는 계산 장치
  • 컴퓨터 그래픽스– 컴퓨터를 사용하여 작성된 그래픽스.일반적으로 전용 소프트웨어 및 하드웨어의 도움을 받아 컴퓨터가 이미지 데이터를 표현 및 조작합니다.
    • 이미지 처리 – 사진이나 비디오 프레임 등 입력이 이미지인 신호 처리의 모든 형태입니다.이미지 처리의 출력은 이미지와 관련된 특성 또는 파라미터 중 하나입니다.
    • 과학적 시각화 – Friendly(2008)에 따르면 "주로 3차원 현상(건축, 기상, 의료, 생물 등)의 시각화에 관한 학문 간 분야"로, 부피, 표면, 조명원 등의 사실적 렌더링에 중점을 두고 있다.마이크(시간) 컴포넌트."
    • 계산기하학 – 기하학으로 나타낼 수 있는 알고리즘 연구에 전념하는 컴퓨터 과학 분야
  • 소프트웨어 엔지니어링 – 소프트웨어의 개발, 운용 및 유지보수에 대한 체계적이고 규율적이며 정량화된 접근방식을 적용합니다.즉, 엔지니어링을 소프트웨어에 적용하는 것입니다.
    • 정식 방법 – 소프트웨어 및 하드웨어 시스템의 사양, 개발 및 검증을 위한 특정 종류의 수학 기반 기술
      • 공식 검증 – 수학의 공식 방법을 사용하여 특정 공식 사양 또는 속성에 대한 시스템의 기초가 되는 의도된 알고리즘의 정확성을 증명 또는 반증하는 행위
  • 프로그래밍 언어 이론 – 기계, 특히 컴퓨터에 명령을 전달하기 위해 사용되는 프로그래밍 언어라고 하는 정식 언어의 설계 및 구현에 대한 연구
    • 프로그래밍 패러다임 – 컴퓨터 프로그래밍의 기본 스타일
      • 객체 지향 프로그래밍 – "객체"를 이용한 프로그래밍 패러다임(데이터 필드 및 메서드와 그 상호작용으로 구성된 데이터 구조)을 사용하여 애플리케이션과 컴퓨터 프로그램을 설계합니다.
      • 함수 프로그래밍 – 계산을 수학적 함수의 평가로 간주하여 상태 및 가변 데이터를 회피하는 프로그래밍 패러다임
    • 프로그램 의미론 – 프로그래밍 언어의 의미에 대한 엄격한 수학 연구에 관련된 분야
    • 유형 이론 – 순진한 집합 이론의 대안으로 사용될 수 있는 몇 가지 형식 시스템 또는 그러한 형식주의의 일반적인 연구
    • 컴파일러 – 프로그래밍 언어(소스 언어)로 작성된 소스 코드를 다른 컴퓨터 언어(타깃 언어, 종종 오브젝트 코드라고 불리는 바이너리 형식을 가진)로 변환하는 컴퓨터 프로그램(또는 프로그램 세트)
    • 동시 프로그래밍 언어– 프로그램을 병렬로 실행할 수 있는 인터랙티브 컴퓨팅 프로세스 집합으로 설계하는 컴퓨팅 형태
  • 정보과학 – 주로 정보의 분석, 수집, 분류, 조작, 저장, 검색 및 전파와 관련된 학제 간 분야
    • 데이터베이스 – 오늘날에는 일반적으로 디지털 형식으로 정리된 데이터
      • 릴레이셔널 데이터베이스– 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 정식으로 기술된 테이블 세트로 구성된 데이터 항목 집합
      • 분산 데이터베이스 – 스토리지 디바이스가 공통 CPU에 모두 연결되어 있지 않은 데이터베이스입니다.
      • 객체 데이터베이스 – 객체 지향 프로그래밍에서 사용되는 객체 형태로 정보가 표시되는 데이터베이스 관리 시스템
    • 멀티미디어 – 다양한 콘텐츠 폼을 조합하여 사용하는 미디어와 콘텐츠.
    • 하이퍼미디어 – 사용자가 특정 주제와 관련된 텍스트, 오디오 및 비디오 녹화, 사진 및 컴퓨터 그래픽에 대한 액세스를 얻거나 제공할 수 있는 컴퓨터 기반 정보 검색 시스템입니다.
    • 데이터 마이닝 – 대규모 데이터 세트에서 새로운 패턴을 발견하는 프로세스
    • 정보 검색 – 문서 검색, 문서 내 정보, 문서에 대한 메타데이터 및 구조화된 스토리지, 관계형 데이터베이스 및 월드 와이드 웹 검색에 관한 연구 영역입니다.
  • 인공지능 – 기계에서의 지능적인 행동, 학습 및 적응을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.
    • 자동 추리 – 기계에게 추리 인지 과정을 모방할 수 있는 능력을 부여하는 전문 분야입니다.
      • 자동화된 정리 증명 - 수학적 정리 증명과 관련된 자동화된 추론 분야
    • 컴퓨터 비전 – 수치 또는 상징적 정보(예: 의사 결정 형식)를 생성하기 위해 이미지 및 일반적으로 현실에서 고차원 데이터를 획득, 처리, 분석 및 이해하는 방법을 포함하는 분야입니다.
    • 기계학습 – 센서 데이터나 데이터베이스 등 경험적 데이터에 기초한 동작을 컴퓨터가 진화시킬 수 있는 알고리즘의 설계 및 개발에 관한 과학 분야
      • 인공 뉴럴 네트워크 – 생물학적 뉴럴 네트워크의 구조 및/또는 기능 측면에서 영감을 얻은 수학적 모델 또는 계산 모델
    • 자연어 처리 – 컴퓨터와 인간(자연) 언어 간의 상호작용에 관한 컴퓨터 과학, 인공지능(기계학습이라고도 함) 및 언어학 분야.
      • 컴퓨터 언어학– 자연어 통계 또는 규칙 기반 모델링을 컴퓨터 관점에서 다루는 학문 간 분야.
    • 전문가 시스템 – 인간 전문가의 의사결정 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템
    • 로보틱스 – 로봇의 설계, 시공, 운용, 구조 처분, 제조 및 응용을 다루는 기술 분야
  • 인간과 컴퓨터의 상호작용– 사람(사용자)과 컴퓨터 사이의 상호작용에 대한 연구, 계획 및 설계.
    • 수치 분석 – 수학적 분석 문제(이산 수학과 구별됨)에 대해 수치 근사(일반 기호 조작과 반대)를 사용하는 알고리즘 연구.
    • 대수적(심볼릭) 계산 – 기호로 표현되는 특정 수량의 근사치를 조작하는 것과 반대로 기호 형태로 수학적 식과 방정식을 조작하는 알고리즘과 소프트웨어와 관련이 있습니다.기호 계산을 수행하는 소프트웨어 애플리케이션은 컴퓨터 대수 시스템이라고 불립니다.
    • 계산수 이론 – 숫자 이론 계산을 수행하기 위한 알고리즘 연구
    • 계산 수학 – 알고리즘, 수치적 방법 및 상징적 방법을 강조하여 컴퓨팅이 중심적이고 필수적인 역할을 하는 과학 분야의 수학 연구를 포함합니다.
    • 과학 컴퓨팅 (컴퓨터 사이언스)–
    • 계산생물학(생물정보학) – 생물학적, 행동적, 사회적 시스템 연구에 데이터 분석 및 이론적 방법, 수학적 모델링 및 계산 시뮬레이션 기술의 개발과 적용을 포함합니다.
    • 계산과학 – 수학적 모델과 정량적 분석기법을 구축하고 컴퓨터를 사용하여 과학적 문제를 분석하고 해결하는 컴퓨터 과학의 하위 분야
    • 컴퓨터 화학 – 컴퓨터 과학 원리를 사용하여 화학 문제 해결을 지원하는 화학 분야
    • 계산 신경과학 – 신경계를 구성하는 구조의 정보 처리 특성 측면에서 뇌 기능에 대한 연구.
    • 컴퓨터 지원 엔지니어링 – 엔지니어링 태스크에 도움이 되는 컴퓨터 소프트웨어의 광범위한 사용.
      • 유한 요소 분석 – 부분 미분 방정식(PDE)과 적분 방정식의 근사 해법을 찾는 수치 기법.
      • 계산 유체 역학 – 수치적 방법과 알고리즘을 사용하여 유체 흐름을 포함하는 문제를 해결하고 분석하는 유체 역학 분야입니다.
    • 계산경제학 – 컴퓨터 과학과 경제 및 경영학과의 인터페이스에서의 연구 분야
    • 컴퓨터 사회학 – 사회 현상을 분석하고 모델링하기 위해 컴퓨터 집약적인 방법을 사용하는 사회학 분야.
    • 컴퓨터 파이낸스– 컴퓨터 인텔리전스, 수리 파이낸스, 수치 방법 및 컴퓨터 시뮬레이션에 의존하여 거래, 헤지 및 투자 결정을 내리고 이러한 의사결정의 리스크 관리를 촉진하는 분야 간 비교
    • 인문학 컴퓨팅 (디지털 인문학)– 컴퓨팅과 인문학 분야의 교차에 관한 연구, 교육, 창작 분야
  • 정보 시스템 – 데이터 수집, 필터링, 처리, 작성 및 배포에 사용하는 하드웨어와 소프트웨어의 보완 네트워크 연구
    • 비즈니스 정보학 – 정보기술(IT), 정보학 및 관리 개념을 결합한 분야입니다.
    • 정보기술 –
    • 관리 정보 시스템– 조직을 효율적이고 효과적으로 관리하기 위해 필요한 정보를 제공합니다.
    • 건강정보학 – 정보과학, 컴퓨터 과학, 의료 분야의 분야.

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• 학문의 개요
  • 과학의 개요
    • 응용과학의 개요
    • 형식 과학의 개요
    • 사회과학의 개요
    • 자연과학의 개요
      • 생명과학의 개요
      • 물리학의 개요
        • 지구과학의 개요

외부 링크

• 2010년 수학 과목 분류