谋算中的因果与归纳不同于计算中的因果与归纳。计算中的因果与归纳是基于已有的数据和信息，通过数学运算和逻辑推理得出结论。而谋算中的因果与归纳则是基于对未来的预测和判断，通过分析和推理得出结论。因此，谋算中的因果与归纳需要更多的主观判断和经验积累，而计算中的因果与归纳则更加客观和准确。

因果关系是指两个或多个事件之间的相互影响和关联。在计算中，因果关系通常是基于数据和模型的推理，例如根据历史数据预测未来趋势或根据给定的条件计算结果。例如，在天气预报中，根据当前的气象数据和物理模型，可以预测未来的天气情况。这是基于对过去天气数据的归纳和对气象规律的理解，以计算出未来的天气结果。

然而，在谋算中，因果关系可能更加复杂和不确定。谋算通常涉及到人类的决策和行动，而这些决策和行动往往受到多种因素的影响，不仅仅是当前的情况。例如，在商业决策中，决定是否投资一个项目不仅仅取决于当前的市场数据和项目的潜在收益，还可能受到决策者的个人偏好、竞争对手的行动、宏观经济环境等因素的影响。这些因素之间的因果关系可能难以准确预测和计算。因此，谋算中的因果关系更多地是基于对各种因素的综合考虑和判断，而不是简单的计算和归纳。

归纳是从具体的事例中总结出一般规律或普遍原理的过程。在计算中，归纳通常是基于对大量数据的分析和总结，以发现数据中的模式和规律。例如，通过对大量的销售数据进行分析，可以发现某些产品在某些地区的销售趋势，从而得出一些关于市场需求和消费者行为的归纳结论。

然而，在谋算中，归纳也可能受到各种因素的限制和干扰。人类的思维和行为往往受到偏见、情感、经验等因素的影响，导致归纳的结果可能不够准确或全面。例如，在市场调研中，研究者可能会根据有限的样本和主观判断得出一些结论，但这些结论可能无法代表整个市场的真实情况。因此，谋算中的归纳需要更加谨慎和客观，需要考虑到各种因素的影响，并结合其他方法和信息进行综合分析。

综上所述，计算中的因果与归纳主要基于数据和模型的推理，相对较为客观和确定；而谋算中的因果与归纳则更加复杂和不确定，需要考虑到人类的决策和行为因素，以及各种主观和客观的影响，实际情况中，计算和谋算中的因果与归纳在某些情况下可能会相互交织和影响。在具体的应用中，需要根据具体情况选择合适的方法和工具来处理因果和归纳关系。