광범위한 새롭거나 특이한 방법에 의한 컴퓨팅
파격적인 컴퓨팅 은 광범위한 새롭거나 특이한 방법에 의해 계산 되는 것이다. 그것은 대안 컴퓨팅으로도 알려져 있다.
'비관습적 연산'이라는 용어는 크리스티안 S. 칼루드 와 존 카스티 가 만든 것으로 1998년 뉴질랜드 오클랜드에서 열린 '제1회 파격적인 연산모델 국제회의' [1] 에서 사용되었다.[2]
배경 일반적인 계산 이론은 다양한 모델을 허용한다. 그러나 역사적으로 컴퓨팅 기술은 처음에는 기계적인 방법을 사용하여 발전했고, 결국 전자적 기법을 사용하는 것으로 발전하여 최첨단 기술로 남게 되었다. 추가 개발에는 새로운 기술의 개발이 필요할 수 있다.[why? ]
연산 모델 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
기계식 컴퓨팅 역사적으로 기계식 컴퓨터 는 트랜지스터가 등장하기 전에 산업에서 사용되었다.
기계식 컴퓨터는 오늘날 연구와 아날로그 컴퓨터로서 어느 정도 관심을 가지고 있다. 일부 기계식 컴퓨터는 당구공 컴퓨터 와 같은 이론적 또는 교훈적 관련성을 가지고 있는 반면, 모닉 이나 워터 통합자 와 같은 유압식 컴퓨터는 효과적으로 사용되었다.[3]
어떤 것들은 실제로 시뮬레이션이 되지만, 다른 것들은 그렇지[clarification needed ] 않다. 당구공의 기계적 충돌을 통해 작동하는 컴퓨터를 만들려는 시도는 없다[dubious – discuss ] . 도미노 컴퓨터 는 이론적으로 또 다른 흥미로운 기계 계산법이다.[why? ]
전자 디지털 컴퓨터 대부분의 현대 컴퓨터들은 디지털 전자장치를 기반으로 한 폰 노이만 건축물 을 가진 전자 컴퓨터인데, 트랜지스터의 발명과 무어의 법칙 의 스케일링에 따라 광범위한 통합이 가능해졌다.
파격적인 컴퓨팅은 회의[which? ] 설명에 따르면 "반세기 이상 컴퓨터 과학을 지배해 온 본 노이만 컴퓨터 아키텍처 와 튜링 머신 등 표준 모델을 풍부하게 하거나 그 이상을 목표로 하는 학제 간 연구 영역"이다.[4] 이 방법들은 비표준 패러다임에 기초한 연산작전을 모델링하며, 현재 대부분 연구 개발 단계에 있다.
이러한 컴퓨팅 행동은 기존의 실리콘 기반의 마이크로 트랜지스터나 솔리드 스테이트 컴퓨팅 기술을 사용하여 "시뮬레이션"[clarification needed ] 할 수 있지만, 새로운 종류의 컴퓨팅을 달성하는 것을 목표로 한다.
일반적 접근법 이것들은 컴퓨터가 거의 모든 것으로 만들어질 수 있다는 비논리적이고 교육학적인 예들이다.
물리적 객체 저수지 컴퓨팅 저수지 컴퓨팅은 머신러닝의 맥락에서 계산된 프레임워크다. 이 파격적인 컴퓨팅 프레임워크의 주요 장점은 물리 저장장치 컴퓨터 라고 알려진 하드웨어 구현 외에 간단하고 빠른 학습 알고리즘을 촉진한다는 것이다. 입력 신호가 "블랙박스"로 취급되는 저장소로 이송된 후에는 저장소의 상태를 읽고 원하는 출력에 매핑하는 간단한 판독 메커니즘을 교육한다.[5]
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유형 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
휴먼 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
물리학 접근법 광학 컴퓨팅 광학 컴퓨팅은 빛 을 사용하여 계산한다.
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스핀트로닉스 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
아톰트로닉스 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
유동학 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
양자 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
화학이 접근한다. 분자 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
생화학 접근법 펩타이드 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
DNA 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
멤브레인 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
생물학적 접근법 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
신경과학 어떤 생물학적 접근법은 뉴런 의 행동에 의해 크게 영감을 받는다.
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셀룰러 오토마타 및 비정형 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
수학적 접근법 아날로그 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
3차 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
3차 컴퓨팅은 (이진 논리 대신 ) 3차 로직 을 사용하는 컴퓨팅의 일종이다.
되돌릴 수 있는 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
카오스 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
확률 컴퓨팅 이 구간은 확장이 필요 하다. 덧셈 으로 도와줘도 된다(2016년 12월)
참고 항목
참조 ^ "Unconventional Models of Computation 1998" . ^ C.S. Calude. "Unconventional Computing: A Brief Subjective History, CDMTCS Report 480, 2015" . ^ 펜로즈, 로저 : 황제의 새로운 마음. 옥스퍼드 대학 출판부, 1990. 이에 대한 기사도 참조하십시오. ^ "Unconventional computation Conference 2007" . ^ Tanaka, Gouhei; Yamane, Toshiyuki; Héroux, Jean Benoit; Nakane, Ryosho; Kanazawa, Naoki; Takeda, Seiji; Numata, Hidetoshi; Nakano, Daiju; Hirose, Akira (2019-07-01). "Recent advances in physical reservoir computing: A review" . Neural Networks . 115 : 100–123. doi :10.1016/j.neunet.2019.03.005 . ISSN 0893-6080 .