科学计算机通常包括以下领域：
算法与理论
研究更高效的算法和协议。
涵盖20世纪的发明如密码学、计算生物学、机器学习、量子计算等先进算法和理论。
数据科学
结合统计学、信息科学和计算机科学的科学方法、系统和过程。
通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
人工智能与机器学习
包括深度学习、强化学习等，是计算机科学中与实验计算机科学联系最紧密的部分。
计算生物学
利用计算机科学方法研究生物学问题，如基因组学、蛋白质组学等。
密码学
研究信息安全和数据保护的技术，包括加密和解密算法。
量子计算
研究基于量子力学原理的计算模型，探索量子计算机的实现和应用。
这些领域共同构成了科学计算机的广泛框架，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。