I begyndelsen var datamaskinen! Og det meste arbejde omkring den bestod i at skrive ``små'' (Fortran, Algol 60 og andre) programmer til løsning af tekniske-videnskabelige beregninger -- sådan som vel er de fleste af de programmer der udvikles på DTU! Algoritmelære -- det at vide hvorledes man konstruerer programmer, og at sikre sig at sådanne ``små'' programmer var korrekte og at de førte til rimeligt resoursse-venlige beregninger -- er derfor en vigtig grundpille i datalogien. Opdagelsen af at man faktisk kunne knytte et kompleksitets-tal til bestemte problemstillinger (såsom søgning. sortering, sproggenkendelse, kryptering, mmfl.) må betragtes som en ganske genial opdagelse (Hartmanis m.fl.).
De fleste ansatte på DTU betragter datalogi, og dermed det som de fleste på det tidligere Institut for Datateknik på DTH bedrev (og som mange nuværende på Institut for Informationsteknologi bedriver), som i det væsentligste det at programmere, dvs. nærmest at ligne med algoritmelære. Som jeg forsøger vise ovenfor, og siden, mere, nedenfor, er dette en noget forenklet opfattelse. Hvis den er generel blandt de toneangivende på DTU, i forskningsråd mv., ja så har Institut for Informationsteknologi et meget stort kommunikationsproblem.
Relationer mellem de forskellige teorier er et vigtigt emne i den teoretiske datalogi -- idet man i forskellige situationer af beskrivelsen af store beregnings- og process-systemer benytter sig af samstemmende teknikker der så skal relateres. For eksempel er korrelation, eller kongruens, mellem model- og bevisteoretiske beskrivelser et vigtigt emne idet programmer oftest udvikles model-teoretisk, men påvises korrekte bevis-teoretisk.
Ovenfor har jeg nævnt blot de vigtigste teoretisk datalogi-emner. Mange andre kunne nævnes.
Det er kendetegnende for studier i teoretisk datalogi at de kan afgrænses: forsknings-emner har en tendens til at gå meget i dybden, og jo dybere des mere fjernt kommer de at ligge fra informatikingeniørens dagligdag. Og måske kommer visse emner og resultater til slet og ret at falde ved siden af: blot være en frustreret matematikers forsøg på at tiltrække sig opmærksomhed og at sikre sig et job i det ellers populære datalogi-område. Datalogens eneste virkelige berettigelse er at konstruere programmer der beskriver brugbare beregninger på datamaskiner. Om dette handler næste afsnit.