做科研发论文似乎是天经地义的事情，但是对于大多数刚入门的学生来说，还是个不小的门槛。刚入门的同志对于论文投稿和被同行审查往往心理惴惴不安，甚至有点不知所措。最近一篇论文审稿意见回来，审稿人提出了好几页的修改意见，其中有一条很关键，正是论文没有说清楚的地方，而学生也没有真正想清楚这个问题的机理。当我们最终搞清楚了机理，给所提的算法一个理想的解释时，该学生有个感受，那就是这篇文章一定会被接受，因为他自己都被自己说服了，别人更没有理由不接受一个好结果。当然，并不是每个学生都有类似的体验，大多数还是在惴惴不安中度过了自己最初的几篇文论的发表。那怎么才能让自己说服自己呢？

一、工作系统

  在顶尖杂志上，好的文章都有个共性，那就是考虑问题非常系统。首先问题提的明确，与该问题有关的几乎所有细节都会被认真讨论，不是提供理论证明，就是提供数据表现，最起码也要讨论到。这样的系统工作一般给人的感觉是做的非常深入，下了很多的功夫，不是在制造论文，审稿人不忍心枪毙。看在作者辛苦的面子上，也往往愿意多提供点意见，不至于马上枪毙。论文是否系统其实一方面考察了作者的科学功底是否深厚，同时也能反映作者的态度。我们尤其对于态度是非常重视的，有些论文一看就是很随便，低级错误百出，态度不好，更容易被枪毙。

二、知己知彼

  我们做一个课题，对该课题的所有前沿进展必须很清楚，否则论文不敢写，不敢给自己的成果界定一个位置。因此好的文章也往往能够反映作者对于本课题相关前期工作的了解和理解程度，尤其是在引言部分，考验我们是否能够恰当的评论当前进展，明确的之处问题所在，然后顺理成章的引出我们要提的方法和思路，成为真正论文的铺垫，让读者急于看到真正的结果。如果我们在读引文时，发现判断不准确，结论严重偏离实际，即便作者有可能有好的想法，也不大容易吸引读者进一步分享作者的其他想法。是否知己知彼反映了我们的科研眼光，我们如果没有好的眼光，那就不太容易有好的成果。

三、高屋建瓴

  做技术研究写论文有个很大的麻烦，就是尽管大多数情况下我们有个效果不错的算法，可是就觉得是个简单的算法，而无法给这些算法穿上漂亮的礼服，让人看起来也好看。这种高屋建瓴的引导能力可能在中国还是普遍缺乏的，不是很容易陷入自我吹嘘和刻意夸大，就是陷入流水账式的工程文档，论文都上不了好的档次。一个看似普通的方法，如果可以从一个新颖而有深度的角度进行分析和理解，对于读者来说，可能就不仅仅是看到了一个新的算法，而是开启了看问题的新窗口。这个价值可能已经超过了论文的主体算法的价值。本文开篇提到的那篇还在审稿的文章就是这个问题。缺少高屋建瓴让人只看到很突兀的做法，会一头雾水，但是有了高屋建瓴的分析，给人的感觉就是这样的做法很自然，很巧妙，甚至觉得为什么不早点这么做，必须这么做。

四、论证清晰

  写论文的基本功就是要把所有的论点都论证清楚，不要说任何一句没有证据的话，凡是靠想象的都不要说。我们很多同学在刚写自己论文的时候，随意的判断，随意的结论到处都是，看起来非常不科学，非常不专业。当然，也有很多同学不知道怎么去论证问题，觉得就应该这么做，似乎就是大家公认的做法，但是对于科学来说，没什么是当然的，我们都需要理由。说不出可信的理由，就不算是论证。我们的工科教学已经陷入了计算和实验的误区，对于逻辑推理和论证能力的培养似乎已经完全没有。这从我们所博士考试中也能看到这种缺陷。

五、数据详实

  对于技术科学论文来说，大多数情况下，都需要大量的实验数据。据我个人观察，除了典型的实际采集的数据，巧妙的构造仿真数据反而是我们的不足。这些仿真数据往往容易表达，很简单，能够很明白的将论文要描述的方法的针对性表现出来。比如，在机器学习领域中，有很多数据降维方法，每一种方法都带有自己的假设，但是每个新方法的论文都是类似的形式，都是先提出一个简单数据集，在这个数据集上，现有的方法失效，并由此给出新的想法，最后论文图文并茂，有的发在Science上。我们在写这样的论文的时候，就缺少这种构造能力。当然这种能力的缺失除了是因为我们的这方面的训练不够，习惯没有培养起来，也还说明我们的思路不够明晰，思考问题的方法有待改进。好的表现形式本身就是好的思考方式。

有个好想法，有个好的实验效果，总希望能够写个好论文，但是好想法、好效果和好论文都并不是自然产生的，需要我们付出相应的劳动，背后还是我们需要培养相应的能力。尤其在工程技术学科中，这种可惜现象还是非常多。很多人论文发表不好，可能不是没有想法，而是不会写论文。一篇好的论文通过系统的工作、知己知彼的描述，高屋建瓴的引导，严密清晰的论证和巧妙详实的数据才有可能产生。我们因为受到的教育的缺陷可能使得我们身上并不具备全部的能力，那就可能会让我们很难产生很好的论文。当我们写完了论文，把我们自己都说服了，那一定是好论文。

silong.peng@ia.ac.cn

2013.04.19

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