与师生谈学习门径

1：广度与深度 李：按照我前面的说法，选题是战略，具体的研究 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 是战术，而学术功底则是战斗力。那么，学习策略就是增强战斗力的方法。对于学习的重要性，大儒朱熹的名诗说得好：问渠那得清如许，为有源头活水来。《荀子·劝学》说：“木受绳则直，金就砺（磨刀石）则利，君子博学而日参省乎己（每日再三反省自己），则知明而行无过矣。”无论如何，我们应特别注重方法。大多数人对此注意不够。我们要问： 既花大力于学，何不深思其法？ 朱熹的诗“昨夜江边春水生，艨艟巨舰一毛轻。向来枉费推移力，此日中流自在行。”说的可能就是方法正确后事半功倍。学习跟做研究有很多相通之处，常统称为“治学”。其方法的重要性体现在“效果 = 方法×时间”的著名公式上。广度和深度是方法和努力的成效。由此，时间上的努力可以被直观为长度，效果就是总体积。所以，可以把治学想象成挖一条既深又宽的壕沟，只有假以时日，才能不断加深加宽加长。我常说，学习知识固然重要，但更重要的是提高能力。还有比提高能力更重要的吗？ 学：…… 培养兴趣，端正心态；注重方法，提高能力；积累知识，增长见识。 也就是好学、会学、勤学。关键首先在于培养兴趣，主动学习；其次在于注重方法，增强能力。兴趣、心态先于能力、方法；能力、见识重于知识；知识高于学历。现代武侠小说鼻祖梁羽生在《名联谈趣》中谈到一副对联：“学如逆水行舟，不进则退；心似平原走马，易放难收。”如果心态不好，这副对联就很有针对性。聪明人花大量时间努力学习，乐此不疲。我国传统评价学术水平主要看才、学、识。“才”主要指能力，“学”基本上是知识，而“识”是独立见识、真知灼见。有学未必有才，无学无以言才。爱因斯坦认为，教育的价值不在于学习大量知识，而在于训练心智去思考课本上学不到的东西。（The value of an education … is not the learning of many facts, but the training of the mind to think something that cannot be learned from textbooks.） 教：问题是，在我们的教育体系中，一般都是传授知识，很难系统地提高能力。教学大纲只规定哪些内容必须讲授。 李：学习可以有不同的目，有人是为了增长知识，有人是为了修身养性，有人只为了拿学位，等等。目的不同，方法自然各异。我们的讨论定位在：学习的目的是治学、做研究。为此目的，该怎么学？ 教：谈到学习方法，我一直有个困惑，就是：对于做研究来说， 广博与精深，孰轻孰重？ 李：问得好。广度和深度的问题，大家肯定屡屡碰到。二者相反相成。人的精力有限，追求广度，就难以保证深度；追求深度，就很难兼顾广度。人们常常“博”“专”对举。我觉得，“博”与“精”或“深”对举更好，“专”含有“单一”的意思，无法既博又专，但可能既博大又精深。说“博”与“专”，潜台词是：鱼与熊掌不可兼得。而实际上，兼得广度与深度虽然不易，但仍有可能。“又红又专”中的“红”可以说是“德”，但“专”怎么能代 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf “才学识”呢？对治学来说，博大与精深也是一个两难命题。面铺得过宽，不易取得进展；太窄，却不利于突破和发展。但从相辅相成来说，广博有助于深入，精深也便于广博，合则双美，离则两伤。这两者中一者对另一者的关系有点像水与船的关系：一方面，水涨船高；另一方面，水可载舟，亦可覆舟。广博与精深，哪一个更重要？应该怎么解决二者之间的矛盾？ 学：有一个之后，要得到另一个就容易多了。问题在于：一个都没有时，怎么办？ 学：我觉得广度分两方面，应用广度和理论广度。当然，它们是不可分的。把自己的长处作为土壤，然后找到适合自己的种子，有了这个种子，再去努力把它培养成一棵树。 李：你只限于谈广度了。我同意《智慧 书 关于书的成语关于读书的排比句社区图书漂流公约怎么写关于读书的小报汉书pdf 》说的，只靠广度绝不能超越平庸。（Extent alone never rises above mediocrity.） 学：起点是广度。没有广度就没有起点，有起点才能深入。 李：你是说，广度是深度的先决条件？ 学：没有绝对的分割，做深之后还可以再往广做。但我还是觉得起点、也就是种子很重要。 教：我觉得深度有两种情况。一种是靠自己的兴趣，这种兴趣是日积月累的，有广度之后慢慢看。比如对明史比较喜爱，越积累越多，后来对哪个皇帝有几个妃子都很清楚，成了领域专家。这种自然积累的，广度和深度就能相辅相成。但有时，比如老师给一个项目，你必须在短时内熟悉它，这就没法兼顾广度，临时抱佛脚，头痛医头，脚痛医脚。要看是完全为了提升素养，系统地为治学而积累，还是为了一个实际需要。 学：这两种深度，第一种跟一个人的性格有关。第二种深度是由需求决定的，竞争也是一种需求。有需求，就会有深度。我觉得最好把性格跟所从事的事业统一起来，但这需要很长的一个过程。 李：有道理。确实跟性格很有关系，兴趣跟性格也有关系。有些人不是事事都想搞清楚，但好学，会学很多东西，自然就有广度, 但往往深度不够。喜欢弄清楚的人，就会花时间搞清，就容易深入。用明史的例子，皇帝的很多事，他都想搞清楚，包括有多少妃子，以及这些妃子之间的关系。这么下来，就有了深度。有两方面的兴趣，一是想知道得多，二是想搞清楚。简单地说， 知多则广，思明乃深。 有些人很容易被新东西吸引，爱学新东西，但深度不尽如意，这是性格使然。就像梁启超，求知欲极强，趣味庞杂，感受敏锐，但深度有限。我更看重思明。注意，思明比知多要难不少。笛卡尔思维法则2的解释说：对任何一个东西，有个模糊的概念远易于对一个无论多么简单的问题的真知。(It is much easier to have some vague notion about any subject, no matter what, than to arrive at the real truth about a single question however simple that may be.)思明就能以少知多，以近知远。 教：思维法则2本身是什么呢？ 李：它是：我们只该关注这样一些事物，对于它们，我们的心智似乎足以掌握其不可置疑的确切知识。（Only those objects should engage our attention, to the sure and indubitable knowledge of which our mental powers seem to be adequate.） 学：做学问，一开始深度很重要。因为如果一开始就追求广度，在一个领域很肤浅地看了一圈，很难有困惑，就不太可能会有真正的收获。没有征服困难的感觉，就很难培养出兴趣。但是，如果在一小块上研究了一阵子，深不下去了，这时可以扩展下广度。 李：这点我在讲选题时已明确强调了：对年轻科研人员来说，不要打一枪换一个地方，要集中精力深入一个专题。古人云：“涉浅水者见虾，其颇深者见鱼鳖，其尤深者观蛟龙。” 教：我有一个粗浅的看法：如果说广度意味着学习，深度意味着思考的话，那么从儒家的名言“学而不思则罔，思而不学则殆”来讲，说哪个重要好像都不太好。 教：深度跟思考有关系，但肯定不能等同，有些学问本身在知识层面上就可能很深，不容易理解。 李：深度往往体现研究水平，也就是“水平”不同，而不是“范围”多大。元朝科学家李冶强调多不如精，精不如深：“学有三：积之之多不若取之之精，取之之精不若得之之深。”我在谈选题时说过，要扬长避短，不追求全面发展。这里，全面发展更体现在广度上，而深度与长处有相通之处。与此相关，对于面向研究的学习，我认为， 深广相得益彰，不可偏废，但深重于广。 第1， 治学像挖坑，首要是挖深。应该先精、再深、后博。《老子》甚至说：“知者不博，博者不知。”古时“知”通“智”，这儿也应该通“真知”、“深知”。一个学者没有深度作为基础，没有看家本领和“根据地”，就不会有建树。这与前面所说的“优秀在质不在量”，以及“成功、声誉和价值取决于质而不是量”相通，正像泛泛之交满天下的人很难得到真正的友谊。莱布尼兹是古今中外罕见的大全才，是大哲学家，微积分的两个主创人之一，逻辑学巨擘，数理逻辑的始祖，计算机科学的先驱，在数理化、生物、地理、地质、航海、语言、历史、法学、外交等等众多学科也都做出重要贡献。但是，高斯仍然认为他涉猎太广，应该更加追求精深。高斯甚至说他博杂而不精深（Jack of all trades，带有“万金油”、“三脚猫”的意思）。高斯本人是数学全才，对物理学也有卓越贡献。再如，黄庭坚虽然学识渊博，但他却说：“读书欲精不欲博，用心欲纯不欲杂。” 学：黄庭坚是谁？ 李：他是北宋著名诗人、书法家。他被江西诗派奉为开山祖师，与苏轼并称“苏黄”，是“苏门四学士”之首，还是享誉书法史有宋一代的“宋四家”苏黄米蔡中的老二。第二，从竞争的角度来说，深度也以比广度重要。现在的研究大都带有竞争性。要拿长处去竞争，如果拿广度去竞争，战无不败。深度跟长处有点相似，要拿深度去挑战、去竞争。比如说，论文要能发表得有新意，单靠知识广博是不能发表论文的。有意义的新意和创意，离不开深度。对掌握工具也一样，宁精勿滥，而不是鼯鼠学技。我们讨论的学习是针对做研究的，对此，我坚信，深度比广度更重要。当然不是说广度不重要。如果得有取舍，深度要摆在前面。“深则精，精则通，一通则百通，豁然而贯通。”第三，直觉乃学术灵魂，想象力、原创力往往是通过直觉起作用的，而正确的直觉取决于理解深刻胜于知识广博。最后，当前国内治学在深度方面明显比在广度方面欠缺得多，不少国内学者的广度也许差强人意，但绝大多数的深度却令人不敢恭维。所以我们更要强调精深，而不是广博。 学：我觉得广度可以把成果的效益发挥到极大，有广度才能联想到它在别的地方也可以用上，也才可以借鉴别的领域的思想。要想当专家，先得是博士。 李：深度跟广度关系确实密切。没有铺垫就难以真正理解，不广就深不了。以挖坑为例，一开始挖得窄，施展不开，就很难挖深。要有一定的广度才能挖得深，随着深度的需要不断加宽。没有深度，面再大也等于零。文科往往更强调博通，理工科则更注重精深。治学先博后深，由博返约，确实是一条路，比如史学大家陈寅恪就是最成功之例。但要想走好这条路，需要很高的天赋，常人很难走通，将陷于知识的汪洋大海之中而不能自拔，特别是面对日益分科林立的科学与工程。即便是梁启超这样的天才，也被淹没了。他广博而不精深，是百科全书式的学者。当然，他的价值主要在于思想启蒙，而不在于学者。天分越高，越可以由博返约；天分越低，越应该聚力求深。 教：在大学里专家或者教授为什么出名呢，所谓专家就是在一个领域做得深、有水平。这也告诉我们，做研究，深度应该是第一重要的。另一方面，在追求深度的过程中，把一件事情做得很不错的时候，自己会有一种强烈的成就感。建立这种自信之后，对于拓展自己的宽度大有帮助。 学：我觉得高水平，不像是学来的，更像是研究来的。学习可以增加广度，不能增加深度。我觉得学别人的东西很难有深度上的收获。 李：的确，深度不是学来的，很多东西不是狭义“学”来的，而是自己慢慢体会领悟锻炼得到的。我们这里说的“学”很宽泛，它包括领悟，到后来分不清是在学习还是在做研究。 教：我觉得这是个动态的过程，刚开始可能会东看看、西看看，了解别人研究的难点和瓶颈。然后举一反三，触类旁通，把之前的广度打通，就有了深度。 李：有道理，但打通还是更依赖于深度。有知识面不广的杰出研究者，但不会有处处不深的原创研究者。我们是为了讨论，才将广度和深度分开，其实两者是耦合的，你中有我，我中有你，虽然各有侧重。说到底，坐井观天的井底之蛙是不会精深的，浮光掠影的涉猎也不是真正的广博。总之，视野要大，钻研求深。 2：增加深度的窍门1 注重思想、原理、概念   李：我们现在进一步讨论如何增加深度。怎么学才能增加深度？有些什么办法？ 教：我有个体会。不管这东西有多复杂，可能数学描述非常复杂，但是它背后的思想并不复杂。一篇论文，如果能先了解它背后隐藏的思想，再去看那东西，会容易得多。 李：背后的思想复杂，就不会有多少生命力。重要的思想都比较浅易，这就是我们在谈研究策略时说的简易性。我们要注重原理、思想，“好学深思，心知其意”（司马迁之语），而不是技术细节。对基本思想、原理和概念要尽可能理解透彻，不仅知其然，而且知其所以然。“实事求是”还不够，还应“求其所以是”。这一条对加深理解至关重要。善于弄清概念是数学家的看家本领。如果有一个感兴趣的重要东西不清楚，我心里常常会不舒服，想要弄明白。在此过程中，可能会出现别的不清楚的东西，这样一环套一环地弄明白，就加深了。不过，所花的功夫也只有自己知道。我挺喜欢这个警句：小人议论他人，凡人谈论事件，伟人讨论思想。（Little people discuss other people. Medium people discuss events. Big people discuss ideas.）它简明扼要地说出不同人的区别。老在议论别人，张家长李家短，这是比较庸俗的人，爱说是非者，定是是非人。一般人爱谈论事件。真正行、高瞻远瞩的人看重的是思想。我们要力争多注重思想，避免大谈特谈事件，尽量少议论他人。 教：我们在学习时，要看清问题的本质。举个例子。线性代数有很多内容，学了之后，我们应该问：它到底是什么，能解决什么样的问题？后来我知道线性代数本质就是一个数学工具，它是矩阵的描述工具，是从解线性方程来的。所以，不应被问题的解法所局限，要把握问题的本质，抽象概括后，就会有更好的领悟。 李：说线性代数是矩阵的描述工具，不大妥当。我们讨论研究策略时强调过，就是四部曲：问题、描述、解法、评估。首要的是：问题的本质是什么，一定要搞清。这是四部曲里最重要的，但是大家往往只注重解法。著名计算机学家Donald Knuth说：我当学生时，老是徜徉于数学书的第一章，思考定义并尝试对之做些小改动，由此出发看看能发现什么、做些什么。（All the way through my student work I had been joyfully stuck in Chapter One of my math books, thinking about the definitions of things and trying to make little modifications, seeing what could be discovered and working from there.） 教：以前在学线性系统的时候，做了好多题去判定一个系统是否能控、是否能观，等做了很多题以后，对于什么是能控、什么是能观，还是有些概念模糊。 李：是啊，很多时候并未搞清本质。把Controllability和Observability译为“可控性”和“可观性”比“能控性”和“能观性”更好。“能”表示主观能力所及，“可”表示客观条件容许，“能”是主动的，“可”一般是被动的，而这儿是被动的。比如说某人“可爱”和“能爱”、“可笑”和“能笑”是完全清晰而截然不同的，说某人是“可人”和“能人”根本不同，说某物“可口”而某人“能吃”，或者“他很能说，不愁没有可说之事”。同理，我们有“可控硅”而不是“能控硅”；可靠性、可塑性和可视性中的“可”都不是“能”；不可理喻、不可救药、不能自拔、不能自已中分别是“可”和“能”。一个“能控”、“能观”的系统应该是一个能够控制、观察其他东西的系统。某状态可控就是“存在一个控制，它能在有限时间内，将系统从该状态转移到任何其他状态”。某状态可观就是“该状态可由系统在有限时间内的输出（及输入）唯一确定”。系统可控和可观的本质分别是，它的所有状态可以被有效地控制或者由外部信息唯一确定。 学：汉语里有些时候被动被隐藏起来了。说“能控”就是“能够被控制”，“能观”就是“能够被观测”。“能”用得比“可”更多一点。 教：我觉得没有什么大不了的。“能控”可以理解为“能够被控制”，有必要这么死抠字眼么？ 李：如果这么不求甚解，那我几乎无话可说，这决不是做学问的态度。做学问没有“一名之立，旬日踌躇”的学风是难以深入的。大家知道，可控性和可观性是控制系统理论中最基本、最重要的概念之一。照你们这么说，“他很能爱”也可以理解为“他很能够被爱”了，贾岛和韩愈也没必要苦心“推敲”到底是用“推”字好还是用“敲”字好。史学大家陈寅恪晚年双目失明，著述需要助手帮助，有时晚上想到一种写法或修改，生怕睡后忘了，不敢睡觉，直到第二天助手来了。他宁可不出版，也不许出版社更动一字。如此认真，难怪成就如此之高。高斯对用cos2(x)表示[cos(x)]2不以为然，认为cos2(x)应理解为cos[cos(x)]。用cos2(x)表示[cos(x)]2之所以流行，我想是因为cos2(x)到底比[cos(x)]2简单些，而“能控性”并不比“可控性”简单。这还使我想起国际著名数理逻辑学家、计算哲学家王浩的一个关于演讲题目的 故事 滥竽充数故事班主任管理故事5分钟二年级语文看图讲故事传统美德小故事50字120个国学经典故事ppt 。八十年代他在北大做演讲，曾考虑过以“中国与西方哲学”为题，但这个题目有歧义，既可理解为他的原意“‘中国’与‘西方哲学’”，也可理解为“‘中国哲学’与‘西方哲学’”。为避免歧义，他想改成“西方哲学与中国”，但这又显得前重后轻，前长后短，比重、强调不当。他颇费踌躇，为此专门请教著名语言学家朱德熙。朱说“西方哲学与中国”这个表达没有问题。即便如此，王浩仍不放心，开场时就说：“朱德熙说没有问题，那应该没有问题。但如果有问题，你们找他。”（我觉得，也许“东方中国与西方哲学”更妥，既无歧义，又可免去上述顾虑。）你看，大学者们是多么一丝不苟、反复推敲！难道这都是偶然巧合？另外，用“可”比用“能”更雅一些。这里翻译得文气一点可能更好。总之，从“信、达、雅”各方面来说，“可”都更好一点。“能”和“可”的区别也很像英语“can”和“may”的区别。不求甚解者可能也认为它们没有区别。     言归正传。要注重思想、原理、概念，对它们的理解要精益求精。此外，多问为什么有利于加深理解。仅仅知道对错，还不够。举例来说，“独立”是概率论中的基本概念，它的深层本质是什么？ 教：就是两个东西不相关，互相不影响，没有关系。 李：这是拘文牵义，等于说：“独立”就是独立。这是用日常语言来解释日常的“独立”概念。事实是：联合事件的概率不好算，而各事件概率之积好算得多。不过，它们相等是有条件的。为了方便起见，这条件简称为“独立”。起这个名字，是因为它与日常生活中的相互独立（不相关、没影响）概念有不少相通之处。所以，独立事件概念的本质是：事件之积的概率等于事件概率之积。换言之，概率运算与乘积运算可交换的条件就称为“独立”。与此类似，“互斥”这一概念的本质是：事件之和的概率等于事件概率之和，互斥事件的交集为空。在这两例中，“独立”和“互斥”这两个词选得不错。尽管如此，在理论中套用日常生活概念仍可能出错。     有时，科技术语选词并不贴切，这时更应特别留心。比如，两个随机变量的“相关系数”就很有误导性。所谓“相关系数”，其实是“线性相关系数”，说到底是它们“接近于直线的程度”（可称为“似直度”）的度量，即它们的“联合分布近似地成为一条直线”的程度的度量，并非它们相关程度的度量。这儿，“相关系数为零”（uncorrelated）与“独立”(independent)有天壤之别。我经常看到社会学科、人文学科、甚至自然科学（比如生物学或生理学）的不少领域，在对实验数据的统计分析中犯这种把“相关系数为零”理解为“独立”或“无关”的严重错误。这个常见错误与“相关系数”这一名称的误导脱不了干系。另外，有些科技术语没有对应的现成的日常概念，比如随机过程的ergodicity被勉强译为“遍历性”或“各态历经性”。     总之，对于科技概念和术语，千万不要望文生义，执著于词汇的本义，虽然可以借鉴日常之义，但不能用它来代替科技术语的真正含义。与此相关的是：似是而非、一知半解、不求甚解是治学的大忌，尤其是力求精深的宿敌。应该不懈地追求真知灼见。 教：关于望文生义，我觉得有两方面。一是“望文生义”可能恰恰是求甚解的必经阶段。尽管刚开始时所生的“义”不是本质的义，但应该有些关联，虽然有偏差。随着慢慢积累，可以将其“义”逐渐修正到本质的义。另外，教材的作者可能就是望文生义，以讹传讹。国内导航领域的教材就没法看，只有看了国外原版才真正懂得说的是什么。 李：是的，要“想实然”而不是“想当然”，不要拘文牵义，更不该望文生义，但要循名责实、顾名思义、执名索义。“望文生义”是执著于词汇的字面义，穿凿附会，郢书燕说，曲解原意。而“执名索义”指的是透过名称、定义和描述，努力把握本质、真义和背景。还有，我们现在讨论的是如何增加深度，要求理解深刻到位，所以不该望文生义，不求甚解。泛读时不得已而“望文猜义”也未尝不可。总之，要 积极执名索义，切忌望文生义。 教：照您所说，“独立”等概念的引进纯粹是为了方便，没什么大不了的？ 李：能够带来方便，绝非小事，甚至可以说是“大莫甚焉”。负数的引进是为了便于做减法，有理数的引进是为了便于做除法，实数的引进是为了便于开方等运算，复数的引进是为了便于方程求根等。向量、矩阵、张量、势、群、环、域等等的引进无不由于处理某些数学问题的方便。语言、概念的产生也是出于方便。一个重要概念的提出，能够给思维提供方便，进而大大简化思维过程，那就是丰功伟绩。其实，几乎每一概念都含义颇深，人类知识和认识的传承离不开概念化。人类不断把以往的知识和认识提炼、浓缩为概念，后代只要理解这些概念就得到了精华，不需要纠缠于细节。所以，每一科学概念大都是丰富知识的凝聚，值得好好理解体悟。我想到一个例子。先问一个问题：给定一个随机变量的分布，它的20阶矩是否必定唯一？ 学：不一定…… 教：肯定唯一，除非积分发散。 李：积分发散是什么意思？ 教：…… 李：事实是：矩如果“存在”或说“收敛”，必定唯一。积分发散就是积分取多值，其值取决于如何求积。数学不能容忍歧义。所以，数学不考虑发散的情况。这是吸取惨痛教训后得到的。大数学家欧拉研究无穷级数，硕果累累，但也错误百出。比如，他研究级数1-1+1-1+1-1+……,结论是：它的和等于1/2。我们现在会哑然失笑。无穷级数真是有趣、神秘，它可以给出各种不同的数值，使人大开眼界。当时的混乱，不亚于后来康托尔草创集合论时给认识带来的混乱。后来，人们发现，有些无穷级数确实可取多值。为了坚持“数学不能容忍歧义”这一原则，数学家们忍痛割爱，不考虑、不理睬发散级数，只研究收敛级数，得到不少级数收敛的判据，以及不少级数的收敛值，也就是唯一值。极限、积分等概念也都类似。所以说穿了，极限存在 = 极限有唯一值；级数收敛 = 级数有唯一值；积分存在 = 积分有唯一值。注意，这儿“存在”远不如“收敛”更贴切，其实“单值”更准确。多值的积分难道不存在吗？它们大量存在，甚至比单值积分还多得多，只是数学王国迄今拒斥它们而已。为了避免歧义，数学家们“睁着眼睛说瞎话”，不承认多值积分、多值极限、多值级数的“存在”或者“意义”。 学：您都是从哪些地方看到这些说法的？当一个级数取值为无穷大时，我们有时说它发散，有时说它等于无穷大。这是为什么？这种级数的取值唯一吗？ 李：不是看来的，是自己逐渐体悟出来的。无穷大并不唯一，那是一整个世界，是集合论的研究对象。一般来说，这样一个发散级数可能取各种不同的“无穷大之值”。所以，比较严格时一般只说该级数发散。然而，从“非有限大”这个含义来说，无穷大是唯一的：只有无穷大不是有限的，没有其他的“非有限大”。所以，发散到无穷大有特定的含义，与其他类的发散大不相同。正是在这种含义下，我们可以说该级数等于无穷大，因为我们只关心它是否有限，而不关心它到底是哪个无穷大。也正因为如此，比较这样两个无穷大级数的大小一般没有意义。当然，说该级数“发散到无穷大”更好。 教：为什么数学不能容忍歧义？ 李：数学追求普遍适用而又明确的真理，所以，它不能容忍可能导致不同结果的合理理解或解释，也就是歧义。这跟政治恰恰相反。数学的这种无歧纯一性要求，与科学要求分离各种因素的影响，异曲同工。它们有利有弊。不利的是，它与现实多少有些脱节，因为现实错综复杂，并没有这种纯一性。这也许部分 说明 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 了为什么有些优秀数学家对现实生活无所适从。积分不“存在”实际上是它的取值不唯一。其实，对于这样的积分，我们可以采用研究策略中的“条件法”，增加限制条件，使其取值唯一。数学家们就是这么干的。各种随机积分就是这么得到的，这些积分在一般意义下是发散的。我们要钻研基本概念，弄清其然和所以然。 学：您是怎么达到这一点的？ 李：这要明确目标，下功夫，我还在继续不断努力中。要增加深度需要花很大的力气。关于这一点，北宋政治家、文学家王安石在他的名文《游褒禅山记》中说得既形象又明确：“入之愈深，其进愈难，而其见愈奇。……盖其又深，则其至（到者）又加少矣。……夷以近（平坦而路近），则游者众；险以远（艰险而路远），则至者少。而世之奇伟、瑰怪、非常之观，常在于险远，而人之所罕至焉，故非有志者不能至也。有志矣，不随以止也（不随他人而停止不前），然力不足者，亦不能至也。有志与力，而又不随以怠（不随他人而松懈怠惰），至于幽暗昏惑而无物以相（助）之，亦不能至也。”他强调要有志向、有能力、有工具和方法，尽力而为。 3：增加深度的窍门2 争取了解历史和产生经过   学：如果一个东西，不知道是做什么用的，就不会给我留下什么印象，即使学完了，也很难理解它。 李：对此，有一条相当不错的路可走，就是争取了解产生经过，比如看传记、故事。我喜欢这样做，也尝到了甜头。比如说，对文学作品的理解、把握，讲究要知人论世，摸清来龙去脉，特别是了解作品产生的背景。与此类似，要学好一个理论，它是某人提出的，最好去看他的传记，了解背景、动机和影响。更进一步，还应该读有关的历史，究原竟委，弄清源流，明白它到底是什么、从何而来、流向何处、有什么用处。马赫（Ernst Mach）说：不了解一个理论是如何产生的，就无法理解它。（You cannot understand a theory unless you know how it was discovered.）这个马赫，就是赫赫有名的马赫主义的马赫，他既是经验主义的一位著名哲学家，又是一位杰出的物理学家。大全才莱布尼兹说：没有什么比了解发明的源泉更重要，依我之见，它比发明本身更有意思。（Nothing is more important than to see the sources of invention which are, in my opinion, more interesting than the inventions themselves.）大师们对来龙去脉无不了如指掌，这绝非巧合。看背后的故事、传记非常有利于加深理解，认识其价值，也便于发现跟其它东西的联系。这样做还有众多其他好处。比如在过程中，耳濡目染，容易为伟人的道德情操、志向抱负所感染和熏陶，品位也会提高。另一方面，伟人并非高不可攀，他们也是血肉之躯，也有七情六欲，在不少方面也是“凡夫俗子”。这样也容易增强自信：原来如此，这个大成就原来有这么多铺垫工作。不了解途中的艰辛和曲折过程，只知道最后结果，只见其巧，不知其拙，就容易迷信大师、有损自信。著名科学家亥姆霍兹（Hermann von Helmholtz）说他的成果都是历尽艰辛、不断纠错之后得到的，好比登山，试了不少行不通的攀援而终于成功之后，才发现了一条便捷之道，在描述成果时，就只说这条便捷之道了。高斯也说：大楼盖好后，当然要拆除脚手架，否则不是其丑无比？他不仅决不发表自认为不够完善的成果，还有意抹去踪迹，不让人看出他是如何艰辛曲折地得到结果的。这也正是前面说过的，研究者得到结果的方法不同于他们表述结果的方法。 学：您是怎么知道这些的？ 李：这正是我所强调的：要了解产生经过。比如，我看过几部高斯传记，包括洋洋好几百页的《Gauss: Titan of Science》。举个例子。函数 y = f(x) 要求：对于每个定义域内的x值，都有唯一的y值与之对应。另一方面，多值函数是怎么回事？ 教：多值函数说：对于某些x值，可能有多个y值与之对应。它是单值函数的推广。 李：果真如此，那么，为什么映射仍然要求镜像是唯一的呢？我也曾对此迷惑不解，直到了解到历史事实。事实上，函数的现代定义是狄利克雷在十九世纪三十年代提出的。此前，对函数有不同的理解和“定义”，欧拉区分了单值函数与多值函数。所以，自狄利克雷之后，函数只能是单值的，不能是多值的。现在，多值函数的概念只应存在于数学博物馆中，教科书不该再提它，诱导概念混乱。当然，教科书的作者对此未必清楚。 教：那么，x2+y2=1 所定义的函数又是怎么回事呢？ 李：它定义了两个（单值）函数，而不是一个多值函数。   钻研经典原著；读课本不利于原创   李：要尽量阅读经典和大师的论著，避免平庸之作。这很费劲，但大有裨益。举例来说，Glenn Shafer在继Dempster之后创立DS证据理论的过程中，发表了一系列探讨概率论基本定理特别是贝叶斯定理的论文。我在攻博时读了他的一些这类论文，它们完全是在前辈大师的“故纸堆”里挖掘这些定理的精神实质，给我留下了深刻的印象。若非如此，Shafer怎能完成创建DS证据理论的壮举呢？大数学家阿贝尔年纪轻轻，就做出重大成就，有人问他是怎么学成的，他说：向大师而不是其弟子学习。（By studying the masters, and not their pupils.）宋朝著名诗学家严羽在其名著《沧浪诗话》中也说：“学其上，仅得其中；学其中，斯为下矣。”就是说，向高手学，只能达到中等水平；向中等水平的学，只能是低水平。所以，要尽可能向大师、高手、经典、名著学。还有，要尽量阅读原著，阅读教科书不利于原创性研究。大物理学家麦克斯韦在其名著《电磁学》的序言中说：任何科学领域的学生，阅读该领域的原著大有裨益，因为科学在它的初期总是最容易被完全吸收理解。（It is of great advantage to the student of any subject to read the original memoirs on that subject, for science is always most completely assimilated when it is in the nascent state.）爱因斯坦在其文集的日文版前言中也说：追踪理论在原文中的演变总是相当引人入胜，与经过当代众人润色的对最终结果的系统阐述相比，这类研究往往会产生更为深刻的见解。（There is always a certain charm in tracing the evolution of theories in the original papers; often such study offers deeper insights into the subject matter than the systematic presentation of the final results, polished by the words of many contemporaries.）为什么呢？提出一个理论时，必须说为什么提出、它有什么好、它为什么好。这在原著中最有体现，教科书把这些略去了，因为该理论已被广泛接受。而这些略去的东西，恰恰更能让人理解这个理论的精髓。教科书要面对尽量多的读者，其中绝大多数不是研究者，所以教科书的主要功能是让人易学，因而它要抛光磨平，对不完善、不一致之处略而不谈或轻描淡写、尽量掩饰。作为转了好几道手的贩子，教科书缺乏“原汁原味”也是理所当然。 教：关于阅读原著，我深有体会，因为走过很多弯路。刚读研究生的时候，导师让我做跟踪与融合方面的课题。当时国内数据融合的书很少。有一本书，主要介绍JPDA和IMM等，主要是对文献的翻译，做了一些描述上的改动，很多式子是错的。后来看到JPDA和IMM的一些综述文章，才慢慢搞清。前两天看到，清华大学千人计划的施一公教授，鼓励研究生，想做研究的话，从一开始就读英文文献。 李：注意，国外的综述性文章虽然比国内不少半通不通的介绍性论著好多了，但它们并不是原著。我所说的原著，是指原始文献。确实，读英文原文一般比读中文的好，译作往往错漏不少。比如，我前一段时间看一本波利亚的名著，中译本居然老是把亚里士多德和柏拉图错译为“阿里斯多德”和“普拉托”，只能令人苦笑。与此类似，要想学好国学经典，就得读原著。遇到费解或有疑问之处，再看注释和译文，不该只看译文，更不要只看二手或三手的转述。所以梁启超说，“专门喜欢读这类书的人，久而久之，会把自己创作的才能汨没哩。”我们所说的这些办法都很花时间精力，偷懒不成。比如读原著可比读教科书难多了，术语、符号、说法、语言都可能与当前流行的不同。