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科学体系与二局之论

已有 532 次阅读 2020-5-14 18:57 |系统分类:科研笔记

科学体系与二局之论

 

(0)存在两个领域,A域和B域,因为“群-环-域-空间”等概念在数学中有严格的定义,所以题目中不称“域”,比如说,可以称“甲局”和“乙局”,表示有两个局。


(1.1)A域:测试或者观察客体对象的领域。人类认识客观世界,最初当然是通过“眼耳鼻舌身”这些感官,直接获取信息;之后,也通过各种科学仪器,来对感知器进行各种延伸,并且获取定量化的各种数据。一般地说,客体对象可以看做是一个“黑匣子”,看作是一个系统;系统的输入,是系统运行的条件,或者测试所施加的偏置,等等,系统的输出,是各种测试数据。

(1.2)如果只是单纯的考查,不刻意设定测试环境(系统的输入量为0),则一般称客体对象做自然演化,例如考查各种动植物种属和分布,例如天文学观察,等等。

(1.3)有时也强调测试本身并不改变这个客体对象的系统属性,例如系统本身含有众多对象,按照统计-概率的方法进行处理;单次抽样测试不改变众多样本构成的体系的整体状态;有时又强调“多次抽样,每次测试后可放回”。

(1.4)对于运动学的考查/测试,测试条件简单地就是时间,测试在不同时刻,质点的位置量,这是最为简单的“x-t”系统。

(1.5)对于测试数据,进行简单的数据处理,例如求统计平均,方差,“输出对输入关系”等,都是A域中的工作,并不带来更多信息。

(1.6)设计一类实验,事先或者事后对于实验的解读,实际也是A域中的工作。如果以“迈克尔逊-莫雷实验”为例,假设地球/光源在以太中穿行,所以前向发出的光与后向发出的光,应该有光速差;实验没有测出光速差(实验测值表明,光速恒定),所以否定以太的存在。这个实验的解读,本身是错误的;光源移动速度是移动速度,光传播速度是传播速度,谁规定可以相加的?!迎着光源的接收器接收到频率升高的光波,离开光源的接收器接收到频率降低的光波;并且频率升高(相应地,波长变短)什么的,根本不是“空间被压缩了”,并不存在所谓的“尺缩”;当然这有点儿扯远了。


(2.1)B域:建立模型,来说明A域中的那些测试数据。一般地是物理学模型。这个模型也是一个系统,给定(主要是数量化的)输入后,通过模型解算,得出(主要是数量化的)输出。这个系统的行为,一般要求与A域中的那个系统有很好的对应关系,且模型一般是比较抽象性的。

(2.2)A域中的系统,是一个“黑匣子”,意味着人们并不清楚这个系统的内在结构(及功用);但是B域中的系统,是“研究”出来的模型,其中的物理结构/数学结构是清楚的,所以用模型的结构来代替那个“黑匣子”。如果各种条件下模型的输出,都能够符合于A域中的实测数据(实测当然是有限的,所以严格地说,模型能够解释“迄今为止的观测值”,模型还能给出更多预测值),那么称这样的模型(以及相应的解算)是一种理论,认为理论研究获得了重大突破,并且特别地,好像/仿佛,是对客体的那个“黑匣子”有所了解了,“知道了”A域中体系的结构(以及功用等)。

(2.3)例如,牛顿动力学,它给出物体运动的动力学“原因”。

(2.4)在牛顿力学的基础上,衍生出拉格朗日/哈密顿这样的理论力学体系,显然后面的模型,是更为抽象化(普适性更强)的。这种做法,成为一般性的“科学研究范式”,好处是,研究显得更为“深入”了,一般性的说法,叫做“站在巨人的肩膀之上”;坏处呢,这种理论的“深化”,通常是囿于B域之内的,是脱离A域的;如果确实脱离开A域搞研究,通常会导致“过分之举”,例如“念力”、“感应力”什么的(站在巨人牛顿的肩膀之上,什么都用“力”来解释)。

(2.5)与脱离另一个局,单纯在某一个局内做“研究”,这样的做法相对地,是认定“A域就是B域”,将两者混同(既然A域中的现象,“都”能够通过B域中的理论来解释)。本文二局之论的论点即在于,这是两个局,一是一,二是二,不能混同。强调三遍吧,不能混同,不能混同,不能混同。

(2.6)早期研究中,针对不同的客体对象,不同的规律性,建立了不同的理论来进行说明。不同理论整合的好例子,是麦克斯韦电磁理论(限于B域之内的工作);“整合”的研究还在持续进行中,目标是所谓的“大一统”理论。另一方面,如果面向某种新事物,那么从不同理论来看,看法可以是不同的,结论并不唯一。比如,一种事物,可以看作波,也可以看作粒子,结果就搞出个“波粒二象性”;又例如,光源一边移动,一边发出球面光波,就存在不同的说法,一是波源是波源,波在真空/空气中的传播是传播,然后将两种速度相加(为什么做速度叠加呢,实际上是不对的);二是,考虑总体的效果,坚持频率不变,光速不变(因而波长不变,“用波长衡量的空间尺寸缩短了”,还有时钟变慢什么的);三是,在光速不变(这是一种相位速度,光速体现为等相位线的斜率)前提下,应用“多普勒效应”,说明是频率变化了,波长缩短了(而不是什么“空间压缩”);还有,粒子性仅仅体现在波与物质的作用中,传播是传播,所谓“粒子性”仅仅是说:能量的吸收或者发射,是“一份一份”地进行的。

(2.7)即便是应用同样的(万有引力)理论,其实也可以推出不同的结果。比如,几个物体(大于两个,例如质点O,P,Q全同,位于正三角形三个顶点),总归是有质心的吧;那么O,P,Q三个质点所受到的引力,应该是指向三角形质心的吧;因为O,P,Q三个质点都受到指向质心的引力,而质心处实际上什么都没有,就必须要假定那个质心处,存在一个看不见的大质量体(暗物质,黑洞什么的)吗?!

(2.8)另一个例子还是牛顿力学,这种理论后来用于多粒子体系的处理,方法称作分子动力学仿真,由于与A域中的各种不同的观测数据,相互作用太过紧密,以致于“相互作用势”的形式,搞出来成百上千种了;这么说来,万有引力,也就是平方反比力的形式,就不能“万有”了呗;既然可以根据A域中不同的测试数据,来随意更改势能的形式(以及函数式中的参数取值),实际上理论已经自我否定了,本质上成为,套用理论的框架(当前科学体系下,认为客体对象“黑匣子”的结构,就是这种模型的结构,主要地就是这种框架),然后做局部任意修正(定义不同的势能函数),再然后进行A域的数据拟合而已;数据拟合已经脱离了“物理”领域,采用纯数学处理就可以了。

(2.9)B域中的理论,当然可以反作用于A域。理论的预测,可以指导A域中的新的测试;以及指导A域中的技术应用。


(3.1)从科学体系的总体论而言,科学理论的研究,大致有两种处理的方式,一是局限于B域之内,持续地愈益地抽象化,例如超弦理论,其呈现出典型的B域之内研究的特征,当然也是异常抽象化的;二是看A域中有没有新生事物,因而在B域中开展相应的“理论研究”。一般的看法是,自爱因斯坦之后,物理理论已经有几十年,没有重大的理论突破了,这里面实质性的原因,不在B域,而要到A域中去找(因为没有发现比较重要的新事物!)。

(3.2)建立模型的通用性做法,这种通用性做法,可以是偏向数学性的,抽取掉了物理含义。需要说明的是,这种模型的结构,实际上很难就当做是A域中事物的结构了(总不能说不同的事物,都具备通用建模方法中的那种通用的结构吧,就像天文学用行星模型,原子内部,我还是用行星模型;如果发现模型有问题,我就做局部修正,比如说放弃早期量子力学中的电子轨道;如果还不行,我再加上自旋这么个东西,然后告诉你,严禁理解为电子小球体的自己旋转,要不然电子表面的线速度就要超过光速了!

(3.3)通用做法的一种典型范式,是当前人工智能领域的做法,对于数据的解读,统一采用神经网络/深度神经网络模型。神经网络起源于早期的学习理论,又分为监督性的,非监督性的学习,目标是处理A域中的数据,进行聚类(非监督式),或者分类/拟合(监督式)。神经网络的背后是概率理论。概率理论目前存在三种流派:频率派,贝叶斯派,以及公理化概率派。

(3.4)神经网络模型本质上是隐式的,网络结构较为单一(当然不能认为所有客体对象都是风格一样的结构),模型参数(那些权重和偏移量)的物理意义,通常不是明显的。

(3.5)A域中已经观察到的事物,都已经有比较好的处理了,至少可以沿用已有理论的框架;如前所述,几十年来,并没有什么特殊性的重要的新物理事件发生;然而A域中的数据(数据的整体和结构和细节),的确是越来越复杂化了,沿着“单变量,多变量,矢量,张量”这样的线索,从基础物理/化学,向生物化学系统,向人群社会的系统,愈益复杂化。深度学习与神经网络,很多都是处理此类事物的,例如电影情感分析,人类语言处理,等,所采用的基本数据结构,就是张量(软件框架如TensorFlow和Keras)。

(3.6)A域中的工作,主要是理论指导下的各种排列组合,使得应用技术更为高效化。如果多边形问题已经从几何上得到了很好的理论解决,那么张三在前人已经研究了三、四、五、六边形的情况下,研究八边形,然后号称是一种创新,这种所谓的“创新”实际上是没有设么价值的;这里所说的排列组合式的工作,是一种“有机”组合,体系或者系统能够提供出新的功能,呈现更高的效率,尽管仍然处于理论可有效支配的范围以内。

(3.7)B域中的工作,有一些理论可以替代其他理论,比如海森堡矩阵力学,薛定谔波动力学(以及后来的路径积分),前人已经证明了等价性。发展替代性理论,是一类工作。进行更深入的研究,搞更为抽象化的理论,是另一类的工作。B域中较多见的一类工作,是保持旧框架,然后加以各种修正,使得其能够解释A域中的新观测,或者具体指导A域中的实践,这样的技术性的工作。B域中,目前已经能够对建立模型的方法,进行一定的归纳,探讨存不存在“统一”的建模范式,这项工作将是极为有意义的。如果迄今为止,所有成功的建模(理论研究)实际上都可以规范化,那就没有什么“科学天才”了,科学走向了它的反面:——没有科学研究,有的只是技术性的加工处理。


(4.1)量子力学,是否可以沿用某种通用性的技术处理方法,比较自然地导出?这个问题目前存在几条线索,一是傅里叶级数和谱分析,原本就是一种技术方法。而任意函数可以在完备的函数空间中展开(展开系数构成一个矢量,这个矢量在量子力学中,称作“态”;物理量为实厄米矩阵;物理量作用于态,提取出特征值,即测值),这是数学的一般性、通用性的结论。再有就是考查矩阵力学的建立,在其中,海森堡是坚持从可观测量出发进行模型推演的(强调了A域的第一性)。

(4.2)目前为止,量子力学本质上是一种概率理论(玻恩概率诠释),量子力学本身并不明确指出微观事物的物理学结构(那都是瞎猜的,用于形象化描述也就罢了):电子最早是在轨道上运行的小球;然后没有轨道了;然后云雾化了(电子云);然后是个数学上的“函数的函数”(电子密度泛函)。


(5.1)没有什么科学理论研究。A域中的客体对象当然存在,当然有观测/测试的数据;B域中的模型可以解释测试数据,可以指导那些归属于A域的应用技术实践;而B域中的建模工作本身,目前看来存在着建模的范式,仅仅呈现出是一种技术加工(依托于数学)。

(5.2)科学的本质,是“统计-概率”性质的,由于A域中的事物不是“一”而是“多”,由于测值的多样化、复杂化。从复杂数据中,用数学方法,提取其中“统计-概率”性的结构(比如,谱结构),得出模型;将模型赋予一定的物理意义阐释,称作科学理论。

(5.3)如是,看得通透一些。

 

 

 

 




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