知道有个科学网是偶然看到张天蓉老师的《走近量子》和《走近混沌》系列科普文章。我在大学时曾经学过量子力学课程，后来也没有用到过，这次看到从发展史角度的介绍很受启发。

   《走近量子》介绍了观察到量子现象，提出量子力学的理论，量子力学与传统认识的辩论和思想实验，实验证实存在，应用研究——量子计算（利用量子的多态特性提高计算速度和复杂度）和量子通信（利用量子的耦合特性加密传输），但目前对量子现象的机制仍然不了解，应用方面由于量子态的尺度和难以长时间维持等问题仍然处于研究阶段。

   《走近混沌》介绍了系统在非线性状态下所表现的自相似性、混沌和自组织、无序和有序，在现实中的实例，分形学、耗散结构理论等工具，但总体感觉该学科仍然处于现象和概念层面，有很长的路要走。          股市是观察混沌现象很好的例子，它在时间层面和空间层面（不同级别）上都具有自相似性，就是某些特征重复出现，并且后续有相似的运行路径。自相似性是股市中可以交易盈利的基础。另外，上涨或者下跌波段（有序）、调整波段（涨跌无序，混沌）是交替出现的；在调整末期，某级别的有序是从低级别有序开始的，但是否能够演变为大级别的、可操作的上涨行情需要时间、空间、不同风格板块的共振出现。其中看似偶然，似乎又有必然性。目前人们建立起来的各种经验体系（道氏理论、江恩理论、指标体系）就是用于辅助判断当前在整体行情中所处的位置，预测、识别有序可能发生的时间、级别和持续性。

钱学森在其《论系统工程》中说，“混沌跟有序是辩证统一的，也就是说低层次的混沌，可能就是高层级有序的一个必要条件”，这个“必要条件”不知道如何理解，请哪位大牛给解释一下。

   来到科学网后还看到不少有见地的文章，自己也希望通过交流促进思考，深化认识。

我们以往的教育比较多的偏重于传授知识，但互联网已经改变了人与信息、知识连接的方式，知识的获取越来越容易，门槛越来越低。与知识学习本身相比，更重要的是掌握知识和应用知识的能力和视野。与孤立的知识相比，更重要的是系统性的、结构化的知识和方法，是创造新的知识和形成指导行动的认识的能力。

知识的系统性可以体现在多个方面：

   1、学科的沿革，就是学科的纵向发展。学科的发展脉络通常是：知其然，知其所以然（理论），造其然（技术上可行），利其然（经济上可行）；目前发展到哪一步了，还存在什么问题。问题是科学的生命，如果所有问题都解决了，这门科学就成为化石了。比如地理学，在地理大发现时期是前沿学科，现在可研究的对象越来越少了。问题是推动科学发展的动力。

   2、学科在学科体系中的位置，就是各学科的横向联系，学科发展的内在逻辑。学科体系存在层次结构，一些学科是从解决某些研究对象的需求出发，逐渐形成一般化的方法并成为其他学科发展的基础设施，而该学科也随着所面对应用领域的拓展和问题复杂度的提高而不断升级。

   3、类比。不同学科所应用的方法互相借鉴，寻找在观察角度、研究思路、认识过程的方法论层面的共性；或者跳出复杂的语境体系，问一些基本的问题，通过将抽象事物与经验中的具体形象相对应探寻该问题的本质，从而将已经积累的表面杂乱无章的事实综合起来，建立联系。

   4、对研究对象的认识路线。

还原还是整体。近代西方科学的发展路线就是将研究对象不断分解，从微观结构寻找与现象的相关性和解决方案；后来出现的系统论则把系统整体作为研究对象，研究各种系统的共同特征，寻找适用于各种系统的原理、结构特征和模型。

演绎还是归纳。演绎法试图在一定的约束条件下建立模型，在现象与有限的变量间建立联系，并且通过实验的样本检验模型的适用性；归纳法则是从大量样本出发寻找哪些变量可能与现象存在联系。目前的大数据技术就是采用归纳法，从大量数据中发现模式，或者数据之间的经验性联系。在目前研究对象越来越复杂的背景下，归纳法显得越来越重要，而且适用于不断提高的计算能力和数据挖掘技术的发展。

5、边缘科学。某些学科在其他学科的应用，如生物统计学；或者研究某些学科的不同研究对象的共同特征和规律，比如混沌学，研究对象包括气象、经济、金融、社会、生态系统等各种复杂系统。人类对灾难性事件的恐惧是研究混沌学的动力，比如如何预测和防范飓风、疾病流行、经济危机、战争的爆发，实现可持续的发展和避免太大的震荡。

   适逢年底，对新的一年有很多期待，希望自己有更多的收获。也祝各位专家和科学爱好者能够在科学网不受学科的限制，穿越古今，整合自己的观察、知识和经验，头脑中的风暴能够在别人心中激起涟漪，形成共振，最终有些东西能够有机会外化，照进现实。

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