یا چشم‌اندازی تازه را برای اندیشیدن می‌گشاید. بسیاری از پدیده‌های ، در نهاد خود هستند. اگر پدیده‌های ، ، و دیگران از نیازها و توانایی‌های رایانشی آنها نگریسته شوند، بینش‌های تازه‌ای به دست می‌آیند و شیوه‌های تازه‌ای برای اندیشندن فراهم آورده می‌شوند. به سخنی دیگر، دریچهٔ رایانشی می‌خواهد به روندهایی که دیگر دانش‌ها می‌گذرد از دریچهٔ رایانشی و به دید بنگرد. روندهایی مانند شبکه‌های رزانندهٔ ، سازوکارها و بازارهای اقتصادی و شبکه‌های اجتماعی. براستی، این نگره به دنبال به‌کارگیری الگوریتم‌ها در جایگاه ابزاری برای مدل‌سازی پدیده‌ها و روندهای یاد شده‌است. این نگره هم‌چنین راه را برای بررسی و طراحی و برسیدن الگوریتم‌های ناب رایانه‌ای باز می‌کند.
 رایانش دانش‌های دیگر مانند ، و ترادیسیده است، بده-بستانی میان این دانش‌ها پدیدآورده و چشم‌اندازی را رو به بینش‌های نوین و توان‌مند گشوده‌است. در زمینهٔ کارایی ، ابزارهای توان‌مندی را برای گذرِش‌های فاز یافته‌است. رایانش کوآنتومی اصل‌های بنیادین فیزیک کوآنتومی را می‌آزماید. در ریاضی، پرسمان از ژرف‌ترین پرسمان‌های ریاضی است و را دگرگون کرده‌است. بر رایانش پیش‌بینی‌های رفتارهای اقتصادی و بر برسیدن و طراحی سازوکارهای اقتصادی اثر گذاشته‌است. هم‌چنین، پرسمان یکی از هفت پرسمان باز بنیاد است. یافته‌های زیست‌شناختی مانند آن که مغز و سامانهٔ ایمنی چگونه کار می‌کنند می‌توانند در رایانش‌ها نیز به کار گرفته شوند. 
 اگر ساخته شوند، دانش را بازدیسی خواهند کرد. در رایانه‌های کوآنتومی، هم‌زمان حالت را می‌نمایانند. از بزرگترین دست‌آوردها در زمینهٔ رایانش کوآنتومی است. این الگوریتم را برسید که در یک رایانهٔ کوآنتومی می‌تواند در زمان بُلنامین (polynomail) فاکتورهای صحیح یا درستال یک عدد صحیح را بیابد. ارزش این دست‌آورد آن است که رمزنگاری بنیان رمزنگاری اینترنتی است، با ساخت رایانه‌های کوآنتومی شکسته خواهد شد.
 در این دو زمینه، ابزارها و روش‌های آماری برای بررسی رفتارهای یا میکروسکوپی به کار برده می‌شوند. در رایانش در بررسی الگوریتم‌ها و و در فیزیک در بررسی گذرش‌های حالت‌ها (مانند یخ بستن آب).
 به تازگی، همانندی‌هایی در مدل‌سازی در این دو زمینه یافت شده‌است. برای نمونه، در گذرش حالت‌های فیزیکی (مانند یا ) در فیزیک و آستانه‌های تیز (sharp threshold) در . در گذرش حالت، هنگامی که یک پارامون‌ها یا پارامترها مانند دما از آستانه‌ای بگذرد، رفتار ماده از ریشه دگرگون می‌شود. هم‌چنین، در اگر متغیرها دارای ارزش‌های (مقدار) در زیر آستانه‌های تیز باشند، الگوریتم هم‌گرا و اگر بالای این آستانه‌ها باشد، الگوریتم واگرا خواهد بود.
 پیدایش شبکه‌های اجتماعی مانند چالشی‌هایی را برای جامعه‌شناسی پدیدآورده است. چالش‌هایی چون دریافتن برهم‌کنش‌هایی که سازمان‌ها و انجمن‌ها را به هم پیوند می‌دهند. شبکه‌های اجتماعی بسیار گسترده‌اند. در این شبکه‌ها، داده‌ها و برهم‌کنش‌های بسیاری پدید می‌آیند. دسترسی به مجموعهٔ داده‌های بزرگ و دریافتن این برهم‌کنش‌ها به پرسش‌های کلیدی و نوینی دامن می‌زنند. برای نمونه، دیدگاه‌های کسان چگونه به دیدگاه‌های دیگران وابسته هستند. چگونه اندیشه‌ها، دیدگاه‌ها و فن‌آوری‌ها در این شبکه‌ها می‌گسترند. چگونه، انجمن‌های هم‌دوس (منسجم) را می‌توان یافت. چگونه می‌توان با بررسی این شبکه‌های کلان نگرهٔ را دریافت و به کار بست. هم‌چنین، در زمینهٔ خردِ مردم (the wisdoem of the crowd)، چگونه با پرس‌وجو از هم‌وندان (عضوهای) انجمن‌ها، می‌توان راستی‌ها و واقعیت‌های معناداری را بیرون کشید.
 این چالش‌ها بدون و پیشرفت‌های رایانشی ناشناخته بودند. آنچه دریچهٔ رایانشی پش می‌نهد آن است که چگونه می‌توان این پدیده‌ها را از دید رایانشی و الگوریتمیک کاوید.
 طراحی و برسیدن سازوکارهای اقتصادی یکی دیگر از پیوندگاه‌های میان رایانش و دیگر دانش‌هاست. دریچهٔ رایانشی سازوکار اقتصادی را الگوریتمی می‌انگارد که درآیه‌های (ورودی‌های) آن، کنش‌گرهایی با داده‌های خصوصی و بهره‌های (interest) خودخواهانه هستند. آماج آن است که این کنش‌گران را وادار کند تا به گونه‌ای کنش کنند که در راستای خواسته‌های روشنی باشد. برای نمونه، با واداشتن کنش‌گران به راست‌گویی می‌توان به آسایش اجتماعی یا بیشینه‌سازی سود دست یافت. در زمینهٔ شبکه‌های ترابری جاده‌ای، می‌توان رانندگان را با دادن داده‌های به‌روز (online) واداشت در جاده‌هایی برانند که (تراگذری: آنچه از راه می‌گذرد، برابر throughput) بهینه شود.
{"title": "دریچه رایانشی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%AF%D8%B1%DB%8C%DA%86%D9%87_%D8%B1%D8%A7%DB%8C%D8%A7%D9%86%D8%B4%DB%8C&oldid=24970754", "language": "fa"}