人工數據
廣義上的符號與文字計算包括數學計算，邏輯計算與推理，文法接受判別與產生式，置換與變換。
通俗的說，上下文計算是根據文法，邏輯，定理和定義，得到從已知到未知這個過程的一般規律。使求解，證明，推理，歸納總結有規則可循。在計算中的上下文包括隱式和顯式兩類。定義，定理，常量，常識，模式在隱式範圍，而已知條件，常量和所求結果是顯式的。
例如：
1.文法接受器中，識別語言用到上下文。
2.邏輯推理過程，用到從已知與未知逐步的上下文或者推理的模式，以便選擇繼續的方法。
3 數學計算與證明中，用到條件，常識與定理，求出結果。
都可稱為上下文計算的實例。
在這類上下文計算中，都是人工編制數據，或者已經知道數據的性質和特徵。在人工數據上下文計算中，可借鑑廣義計算[1]的自學習過程，使系統具有靈活性。
人工數據上下文計算與問題求解不同。問題求解是建立一個從已知到所證的運算符與定理序列，中間用到邏輯推理，基本上是一個問題一個求解過程。現有數字系統設計方法也可看做問題求解，而上下文計算發現的是設計的靈活方法（例如推理的反證法。），可選擇使用廣義計算自學習與神經網路的系統構成方式。或者使用構造的上下文計算邏輯（推理，文法）。可借鑑模型論的思想之一：1辨別計算類型，2找到對應的運算與定理序列。
上下文計算的一個例子：模擬人的思維活動到現在是否違背倫理道德見仁見智。但是，在文章創作中，有一個現象經常出現，也成為考題經常出現：下一段作者將寫哪些內容，或者請估計文章的結尾。怎樣思考回答的過程，就是上下文計算。現有上下文技術是對兩個不同時間出現的場景的處理，例如信息表示，感知等等。但是對未知的計算沒有看到（也可能沒有看到最新研究）。現有的上下文推理一般是在已知之間的推理(包括經驗模型)，若遇到的新事物，新事件，或者怎樣實現設計一個數字系統等設計問題，或者求解一個以前沒有遇到的數學題(新的類型或不能判斷類型)則還沒有看到解決的方法[2]。
自然數據或未知數據
1動態系統.需要區分兩類不同性質的計算。
（1）以機器人和計算機視覺為主要套用範圍。系統對外界的信息變動程度（動態數據），場景了解很少。需要根據目標函式和估計函式（不僅僅，還包括上下文計算規則）進行感知，識別，判斷，行動。這一類的關鍵技術是識別數據，尋找與目標函式相關的信息並分析，利用人工智慧的規則判斷或者對圖像不同相關數據進行變換或者置換，用估計函式進行選擇，最後行動完成目標。在這一類型中，動態數據是顯式信息，人工智慧類的知識和規則是隱式信息。與人工智慧，普適計算，圖像處理有關。
（2）在科學計算中，例如天氣信息，高能物理中的信息，數據量龐大，計算（定義定理）複雜（與（1）的判斷推理，置換變換不同）。過程：尋找可聚合的相似或計算關係數據，判斷對相關數據需要使用的計算類型，按程式計算，得到結果。與數學計算及其相關套用科學有關。在選擇計算或證明方法時，常用到人工數據上下文計算的結果（推理，計算，證明的上下文計算方法）。這一類科學計算與一般的大型科學計算程式不同之處：
a.事先並不知道數據的類型，因此也不知道對哪些數據使用哪些計算方法。
b程式不是面向對象與訊息驅動的，更不能面向固定過程，基本使用上下文計算的軟體設計。
c關鍵軟硬體技術：對，類似線性代數的增廣矩陣的方法。可稱為結構計算，將一個計算體視為程式設計中的“對象”概念，包括軟體和硬體兩方面結構組合實現靜態主體，以及數據通信與數據連線的對外接口實現同步，互斥，協同等軟硬體連線方式，實現某一個功能。
2感測器系統。判斷數據性質，根據環境上下文啟動相應處理，向系統申請動態處理，根據中間過程上下文與反饋信息監控處理過程，完成某一個功能。一般用於智慧型家居，野外系統等非移動系統。
這裡的上下文計算與現有的上下文技術有本質區別。
1.使用範圍不同，現有上下文技術並不用在科學計算，證明，形式語言文法中，特別是大型科學計算。
2實現的關鍵技術不同。用軟硬體構成一個獨立功能元（並不是單片機），上下文計算(包括計算推理證明)，通俗講可認為是求解證明數學題目的人工智慧方法--問題求解的上下文版。現有上下文技術主要用在智慧型空間.上下文計算的智慧型空間的一個側重是機器人與計算機視覺技術.並不以上下文知識表示為基礎.按知識組合的方法,把與主題相關的實體有選擇組合，以不同主體與主題,運算數據組合與神經網路映射為基礎.
方法一.強主體,主題明晰
例如:（描述）主體到廚房開水龍頭.那么這個主題下
1路徑與發現目標
2 物質：水龍頭的操作.主體與外界的接觸實現.
不必記錄與此無關的內容.每一個步驟的完成,用類似集合論中函式的方法,而不是上下文場景的變換.
一般情景,先進行路經遍歷,或者有基於映射的神經網路,不會尋找與步行同時進行.野外與水下機器人可能例外.只能是基於映射的神經網路記憶與技能的 組合.但是目標是什麼決定了要求的記憶方法與技能組合.例如搜尋財寶,很可能根本找不到.
3.同構或相似計算式的無運算符無變數集合處理。對軟數據，硬體信號同層次處理。
智慧型計算與上下文計算
數學計算有模型方法（題型），有歸納演繹反證方法，有推理有公理法，有計算符號，有定義和定理。根據數學機械化原理，一般認為數學有機械化方法，個人認為是數學求解方法的映射，建立從已知到求證的映射線路。映射本身沒有智慧型，但是求解新的類型是智慧型（所以人工智慧的一部分可以用人工輔助智慧型表示似乎更確切），所以對未知類型問題（或者不能判斷類型的問題，這可以構造新的自動機來證明）的求解可以用到上下文計算。在智慧型計算中用到進化與繁殖的概念,不僅包括自然界的智慧型（實際就是優勢的模擬），更包括人類的智慧型，這似乎與線性方法與非線性方法的區別類似。因此計算（問題求解）可簡單分成：數學機械化方法，上下文計算與智慧型計算三部分。
上下文計算基本方法之一是全部數據元在一個計算題目中的整體變換過程的映射，即從全部運算元（隱已知運算元）套用不同計算符、定理、數學機械化過程到計算結果的映射，得到新的運算元集合，一個運算元在系統中的變換可以構成不同的計算主體線索。這個基本方法以數學代入法為基礎。
借鑑數學機械化方法，數學公式與計算定理的套用可稱為計算過程映射，這與soc技術的IP核類似[3]。
計算過程的特徵是起始驅動與關鍵計算，證明過程的特徵是關鍵路徑與問題規約。
上下文計算的兩個思路
1受限上下文
根據參考文獻4，問題求解的信息可分成本體與上下文信息。因此計算方法的本體，包括反證法，歸納法，模型法，關係映射反演法則[5]，公理化，結構方法，形式化方法，可形式化為通用的本體，當求解不同領域不同背景的題目時，用到的具體信息稱為上下文信息。因為與某一個學科某一個題目有關所以稱為受限上下文。類似歸納。
2無限上下文
並不考慮問題求解的特性背景與規則，而是發現問題的關鍵項或奇異項，因此有關聯，類比等方法，有舉一反三，不落俗套的功效，常用在設計，創作，新建與創造上，但是受限上下文可解決的問題無限上下文也能解決。類似演繹。
上下文計算有許多方法。無限上下文在高等數學中的套用為例。例如求解一個計算問題有多個方法，因此按照上下文選擇一個方法，得到一個新的計算式或表達式，因此得到一個新的上下文，並用驗證函式檢驗方法的正確度，可稱為上文選擇下文驗證方法。將相關上下文用相關度將組成的知識集用知識表示的不同方法表達出來，稱為上下文知識表示。
在傳統上，從定理出發選擇上下文，與從上下文出發選擇定理不同，因此專家系統有知識庫包括推理庫。然而將定理等包括在上下文中，而沒有定理與上下文的地位區別，這是一個新的處理方法。
上下文可用來知識表示，在文法中有前後文相關，無關文法。也有上下文先關，無關計算。
邏輯上下文
想？得到正確的上下文，使用邏輯上下文技術。邏輯有推理與正確兩個含義。
套用---數學計算求解
高等數學的計算有三大類：極限，微分與積分。不定積分是微分的逆計算，根據高斯-萊布尼茨公式，定積分是不定積分計算出的原函式的變數代數的減法計算。導數的基礎是極限。因此高等數學的可計算首先是極限可計算。
初等計算不可計算的量或者算符（極限，微分，積分算符等）或者函式（冪指函式）構成的算式稱為不確定計算。因此不確定計算的計算方法分為：1不確定量確定化，即初等計算法。例如四則運算在導數計算中仍然成立2不確定量的高等計算過程映射方法.例如求曲邊梯形的面積可以用定積分的方法。
根據數學可計算原則，可以構建高等數學計算體系，高等數學專家系統與學習系統，並可構建高等數學計算文法[6]。極限使無限變成有限，給NP問題的解決提供一個可判定的思路。以旅行者問題為例。若城市基本連線結構有限，則用排列組合，系統構建的方法構成的旅行者地圖是有可能使用極限的方法得到一個解決的可能。
高等數學計算文法：1.計算式的符號表示2使符號表示的計算式可計算：將符號表示到計算表達式3計算出來。用不同的方法將計算表達式計算出來。例如曲面積分，將曲面積分表示出來，在換算成計算表達式：三重積分（高斯公式），二重積分。曲線積分也可轉換成曲面積分。用重積分方法將曲面積分計算出來。
高等數學文法包括上下文相關與無關兩部分。
上下文計算的原則是計算出來。
計算的原子公式
計算中對某一個計算問題的基本計算式稱為原子公式。包括一個公式，一個過程，一個定理等。例如在積分計算中的原子公式是定積分計算，在定積分計算中原子公式是積分公式表，有擴展部分和分類總結。
計算機器件（eg. ALU）與集契約階，集合的結構計算與系統結構類似，數據通信與數據連線與上下文計算和系統控制與運行有相似之處。
參考文獻
1.維基百科，廣義計算，http://wuu.wikipedia.org/wiki/%E5%BB%A3%E7%BE%A9%E8%A8%88%E7%AE%97。
2.黃勝霞等，上下文推理技術在智慧型環境中的研究與套用，微電子學與套用，2008.5.
3 郭兵等，Soc技術原理與套用，清華大學出版社，2006.4.
4陳英等，一種知識和本體上下文集成化的數據挖掘方法，軟體學報，2007（10）、
5徐利治，數學方法論十二講，大連理工大學出版社，2007.
6莫紹揆等譯，形式語言及其自動機，科學出版社，1979.
