这几天开会的最大收获之一：东大舒嘉老师总结的研究风格
1. Insight导向
2. Technical Study
2.1 传统数学：问题—>模型—>模型数学性质分析，算法求解—>数值计算—>结论(解开问题)
2.2 物理：现象（结论）—>模型、模型求解—>模型计算结果，解释现象、预测未来、指导管理科学决策
注：具体的研究套路，还值得仔细品味与学习
注：我也思考过这些东西，但是没高人总结的好

他的风格主要是“2.1传统数学”。数学功力深厚，工作很主流，顶级期刊（比如OR）一堆。做深做好，将成为管理科学之树上重要的节点。不过，需要长期的艰苦积累（这个积累过程，不是谁都有幸走上这条路的，需要大牛引导）。属于“有斧子砍各种大树”类型。

“2.2 物理”。身边好多人做这个，感觉对数学要求相对少，上手容易（所以适合博士生快速成长），尤其是基于仿真的（统计物理）现象分析，也是可以发到物理类顶级期刊的（比如PRL、RPE）。如果与数据、实际现象结合好的、对人类普世问题与规律的研究与解释，是有希望发到nature、science等绝对顶级上的。但是，感觉insight很重要。

“1.Insight导向”，个人理解为灵感啊、思路啊、想法什么的，如果是这样的话，我觉得，我就是这个风格的。或者，我是“小聪明”导向的。
缺点是：研究不成体系、动一枪西一炮，虽然文章也有相关性，但是不如人家那么紧密相关。这样，在申请项目的时候，比较不容易提炼出系统的问题。似乎大牛们不鼓励这种套路，不适合成体系，也不适合在学术界成名。。。
不过呢，发论文，还可以，haiyang教授不是说了嘛：“年轻人要有眼前一亮的想法”。
总要去思考：要做什么，哪里可以做。多看论文，看各种论文，是找灵感的好办法。有时我常感觉，在实验室刻苦钻研，不如在沙滩上晒太阳，期待灵感的到来。然后拼命几个月，写出来。
适合于基本功比较差、但从小冠以“小聪明”这种不知褒贬称呼的选手，比如我～～其实，我不是不想走Technical路线，只是走不了。慢慢积累吧。不过自娱自乐就好！玩呗！
但是，推动科学、人类进步，insight确实很重要。屠呦呦得奖时，就有人说，科研中，我们要做第一个，因为1后面加上0，是10；0后面加0，还是0。

虽然金庸的书没看过，但是电视剧总还是了解一点的。也许
1.Insight导向＝独孤九剑
2.1 传统数学＝降龙十八掌
2.2 物理＝葵花宝典？（可能需要更正，这个风格不需要“自宫”。）

东南大学，舒嘉教授，杰青