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科研风格

已有 5001 次阅读 2016-10-24 14:05 |系统分类:科研笔记| 研究方法, 研究风格

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






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1 褚昭明

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