宝水的72松博客

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What’s the Limit of Human Working Capability
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by G. Ron Chen (University of Houston) June 1998

“How can this be possible?”

                        This is a frequently-asked question that we hear, and that we also
                        ask when we don’t believe something can be done by others if it
                        cannot be done by ourselves.

                        When we learned that athlete Carl Lewis, a University of Houston
                        alumni, won nine gold medals in four consequent Olympic games,
                        which fall 12 years apart, we asked, “How can this be possible?”

                        What about mathematics?

                        Here is a giant master: the Hungarian mathematician Paul Erdös who
                        died on September 20, 1996, at the age of 83. He published about
                        1,500 mathematical research papers in his lifetime. You heard me
                        right: about 1,500 total.

                        Let’s say he started publishing papers at the age of 23. Then, 1500/60
                        = 25. That’s more than two research papers per month throughout 60
                        years. You counted it right: That’s more than two papers per month
                        over 60 years.

                       “How can this be possible?”

                       Perhaps you’re rolling your eyes, assuming that he produced a lot of
                       junk, or simply signed his name after the other authors. Then you got
                       him totally wrong. Mathematicians know Erdös made very fundamental
                       contributions to modern mathematics: the Ramsey theory, graph theory,
                       Diophantine analysis, additive number theory and prime number theory,
                       to mention just the most important aspects, not to mention that many
                       papers in these fields were written by himself.

                       “Well, still, how can this be possible?”

Looking for an answer? Check this out -

                      “A mathematical genius of the first order, Paul Erdös was totally obsessed
                      with his subject - he thought and wrote mathematics for nineteen hours a
                      day until the day he died. He traveled constantly, living out of a plastic bag,
                      and had no interest in food, sex, companionship, art - all that is usually
                      indispensable to a human life.”

                      - Oliver Sacks

                      On backcover of Paul Hoffman’s book:
                      “The Man Who Loved Only Numbers” Hyperion, New York, 1998.

                                                                                                                        

                            [FYI: My Erdös number is 2:
Paul Erdös - Charles K. Chui - G. Ron Chen:
                              1.  Borosh, I., Chui, C. K. and Erdos, P.: “On changes of signs in infinite series,”
                                      Anal. Math.  4(1), 3-12, 1978.
                              2.  Chui, C. K. and Chen, G.: Kalman Filtering with Real-Time Applications,
                                      Springer-Verlag, New York, 1st ed., 1987; 2nd ed., 1991; 3rd ed., 1999.

                                      ==>   Find out your Erdös Number

1、最牛博士论文就是在还没答辩之前已经发表在最好的期刊上，而且鉴于论文很长，该期刊必须像小说一样连载。
实例：张五常博士论文《佃农理论》，当年在JLE上连载四期。
2、最牛博士论文答辩就是答辩人一直在挑战答辩委员会成员，直到问的这些教授们紧张到恍惚以为自己才是答辩人。
实例：萨缪尔森的博士论文答辩结束后，答辩委员会成员之一的熊彼特（上世纪最伟大的经济学家之一）转过头去问另一位成员里昂剔夫（诺奖得主）：“瓦西里，我们通过了么？”
3、最牛投稿论文就是让编辑满世界都找不到一个能看懂这篇论文的匿名审稿人，最后只能发表，根本不需要修改的。
实例：SIMS1971年发表在《数理统计年鉴》上的论文《无穷维参数空间中的分布滞后估计》。SIMS写完这篇论文后没投经济学杂志，因为他显然知道没人看的懂。于是投给了最牛的数理统计杂志，结果编辑死活找不到审稿人，最后好不容易凑合拉来一个，审稿报告是这么写的：“我真的不明白这篇论文在说什么，但是我检验了其中的几个定理，好像是对的。所以我猜应该发表。”

作者：贾利群等    文章来源：《安阳师范学院学报》2004年    点击数： 1537    更新时间：2006-3-11

今天，我们享用着科学研究所带来的前所未有的技术成果，然而，这一切都离不开物理学的研究和发展。近400年，尤其是近100多年，人类社会的进步超过了过去的几千年。而这段时期，也正是物理学飞速发展的时期。今天的物理学正以它特有的魅力，影响和推动着其它学科乃至社会的飞速发展，并日益展现出其强大的基础科学功能。

1、物理学与其它学科的关系

由于物理学科的基础性，它研究的是物质的基本结构及其运动的一般规律，所以物理学的研究范围极其广泛，从基本粒子到整个宇宙，都是物理学研究的范畴，几乎包括所有学科的研究领域。物理学研究所建立的新概念、新的研究方法，以及由于物理学研究发展起来的特殊环境条件、测量和研究手段，不仅极大地促进了人类对自然界的认识，而且对其它学科和工程技术的发展也指明了方向。可以说，物理学的发展为其它学科的发展奠定了理论和物质基础，物理学的每一个大的革新都为其他学科的发展构建了一个新的技术平台。物理学理论的重大突破带来了三次产业革命，并导致了其它学科诸如信息科学、材料科学、农业科学、军事科学以及生命科学等学科的大发展。

当代，物理学科研究的突破导致技术变革所经历的时间正在缩短，从而在近代物理学与许多高技术学科之间形成一片相互交叠的基础性研究与应用性研究相结合的宽广领域。物理学科与技术学科各自根据自身的特点，从不同的角度对这一领域的研究，既促进了物理学的发展和应用，又加速了高新技术的开发和提高。

2、物理学对自然科学发展的促进作用

2 .1 物理学对信息科学发展的促进作用

信息是一种极为重要的社会资源，它与能源、材料并称为现代社会的三大支柱。

信息科学的内容包括传感技术、通讯技术、计算机技术和自动化技术。物理学中的原子分子物理、光物理、声学物理以及激光技术、近代光学技术、光电子技术、材料科学技术等对现代信息技术影响最大，构成了信息通讯技术的基础。激光的出现使通讯技术的面貌焕然一新，激光出现后蓬勃发展起来的非线性光学在激光技术信息处理和存储、计算技术等方面有重要的应用前景。原子分子物理、光物理和凝聚态物理相结合产生了新的激光器、新的激光波段、新的相干光源和各种各样非线性光学器件，促进了通讯信息科学的飞速发展。而近年来发展起来的“量子信息科学”是物理学与信息科学交叉融合产生的新兴学科，涉及物理、计算机、通信、数学等多个学科。由此可见物理学对信息科学的发展具有重要意义。

2 .2 物理学对材料科学发展的促进作用

材料是发展工业、农业、国防、科学技术和提高人民生活水平的重要物质基础。一个国家材料的品种、质量和产量是直接衡量其科学技术和经济发展水平的重要标志。物理学基础研究的新理论、新发现、新效应和新实验技术是材料科学发展的主要动力之一。其中凝聚态物理是物理学中内容最丰富、应用最广泛、最活跃的领域，也是材料技术的基础。随着高温超导、半导体超晶格物理、新型晶体和晶体学、新型磁性材料物理、超微粒子材料(纳米材料)物理等物理学分支的进一步研究，必将极大地推进材料科学的向前发展。

2 .3 物理学对能源科学发展的促进作用

随着全球能源的需求量愈来愈大，仅靠大力开发石油、天然气、煤等传统能源已不能满足社会可持续发展的需要。对新能源的开发利用、节约能源成为引人瞩目的新技术，而能源科学的发展完善离不开物理学作为基础和后盾。例如，原子能的开发和利用离不开物理学中的核物理和高能物理学，太阳能的开发利用离不开凝聚态物理和光物理学，而近年来物理学家对反物质的研究，则可能会给人类带来新的能源。反物质这东西很神秘，只要一露面，立即就会与正物质结合，同时放出大量的能量。关于通古斯大爆炸有各种假说，其中之一认为，1908年中西伯利亚的通古斯大爆炸，就是由于天外飞来一块由反物质组成的陨石与正物质在通古斯上空结合放出大量能量而造成的。据估计，一克反物质与正物质结合时，放出的能量相当于世界上几个最大水电站发电量的总和。

2 .4 物理学对空间科学发展的促进作用

空间科学包括应用卫星技术、载人航天技术、从空间研究地球及宇宙整体行为的技术和微重力科学技术，而这些都离不开作为其基础的物理学。物理学研究的水平高低直接决定了空间科学技术的发展。众所周知，物理学是卫星和火箭发射、运行、控制的直接理论基础，天体物理、大气物理和地球物理是空间技术的重要理论背景和设计基础。不久前，经过半年多星际旅行，美国”勇气”号火星车于美国太平洋时间2004年1月3日20时35分(北京时间2004年l月4日12时35分)左右，在火星表面成功着陆。而物理学家对新能源—反物质的研究，则会促使空间科学飞速发展。物理学家预测，假如利用反物质推动太空船，只需六个星期便可到达火星。

2 .5 物理学对生命科学发展的促进作用

生命科学的研究离不开物理学作为基础和手段。研究生命现象会遇到一个根本性的问题:什么是生命?对此，1944年，量子力学创始人之一薛定愕在《什么是生命》一书中预言了遗传密码的存在和生命赖“负熵”而生存。此外他还指出:量子力学应当成为生命科学的基础。这在生命现象研究中是前所未有的突破。运用力学对生命现象的研究，可追溯到伽里略、牛顿和哈维。

物理学还为生命科学提供了现代化的实验手段和技术。早在1791年解剖学家、物理学家伽伐尼(L.Galvani)用电刺激蛙神经，发现了生物的导电现象。1927年，马勒(H .J.Mullor)用x射线使发果蝇的基因发生突变，开辟了遗传学研究和实际应用的新领域;最近，瑞士科学家又用x射线晶体成像法首次发现了DNA关键部位的原子结构，为人类从原子层次揭开生命之谜开辟了道路。

物理学中的理想模型、研究方法和计算方法，在生物系统中得到广泛的应用。用分子涨落的方式对DNA与RNA的结构和动力学特征所做的量子力学计算结果，其精确度令人十分满意。

2 .6 物理学对军事科学发展的促进作用

从科学技术发展史看，一种崭新武器的出现，都离不开物理学的理论，尤其是核物理学的研究成果，更是极大地影响着军事科学的发展。从现在和未来来看，纳米技术的迅猛发展，特别是微机电系统的初步成功，为军事科技工作者研制纳米武器奠定了物质基础。他们可尽情发挥想象力，研制出千奇百怪的战场“精灵”。诸如“麻雀”卫星少蚊子”导弹少苍蝇”飞机少蚂蚁士兵”等。

2 .7 物理学对农业科学发展的促进作用

2 .7 .1 物理学与植物经络学

在我国率先举起物理农业大旗的侯天侦教授从植物的电、声、热、核等生物物理特征的测定，植物的光合、呼吸代谢以及运动周期等方面的研究中，发现了“植物具有类似于人体和动物的经络控制系统”，发现了植物经络系统的穴位，提出了植物控制系统的理论，创立了植物经络学说。

2.7.2 草木知音一植物声学

近年来，世界各国科学家进行了多种实验，探索声波或音乐对农作物的影响，希望用声音提高产量或改良品质，并且出现了可喜的苗头。

1000多年来草木知音现象的原理一直是一个不解之谜。中国科学家根据植物经络学说很好地解释了草木之音现象，揭开了草木知音现象的科学原理，中国科学家还精确地测定出了植物的自发声和接受声的频率，并运用发明的植物声频押制技术大大地提升了作物产量和品质目前.

这种奇特的技术已在美国和中国北京、新疆、山西等地的133公顷农田应用，30多种农作物产量大幅度提高，抗病虫害能力也有所增强。

当前，农业正处于由化学农业向生态农业过渡时期，而物理农业是实现生态农业的主要途径之一，即将电、磁、声、光、热、核、辐射、微重力等物理学科的基本知识和相关领域的高新技术作为有效的“物理肥源”应用于农业中，在无污染的条件下达到选种、增产、优质、抗病和简化管理等目标。

2.8 从诺贝尔奖看物理学对其它学科发展的促进作用

据不完全统计，20世纪中叶以来，获得诺贝尔生理及医学奖者中，具有物理学背景者约占60%。获得诺贝尔化学奖者中，具有物理学背景者约占50%以上。诺贝尔经济学奖第一位获奖者便是具有物理学博士学位的杨廷伯根。据不完全统计，获得诺贝尔经济学奖者中，具有物理学背景者约占50%左右。由此可见，物理学对其它学科发展具有巨大的促进功能。然而在物理学方面，迄今为止尚未发现非物理学背景的学者获得诺贝尔物理学奖。

为什么具有物理学背景者进入其它学科获得了诺贝尔奖，而非物理学背景者迄今却无人问津诺贝尔物理学奖呢?其主要原因在于物理学研究的是物质的基本结构和物质运动的一般规律，物理学是自然科学的基础学科、核心学科和带头学科，物理学和其它学科相结合，很容易在边缘交叉领域上取得重大突破;另一方面在于物理学研究方法的普适性。例如，具有物理学背景者利用物理学的理想模型方法在经济学领域取得突破，从而获得1997年诺贝尔经济学奖就是重要例证。

可见，物理学昨天和今天都对科学技术乃至社会的发展起着重要的推动作用，明天也将如此。

3、运用自然辩证法的原理探讨物理学对自然科学发展促进作用的原因

物理学是自然科学的基础，它是在人们认识自然和改造自然的过程中发展和壮大起来的。自然科学与生产实践相结合变成直接的社会生产力，社会生产力的发展又推动自然科学向更深层次发展。也就是说，生产决定科学，科学又反作用于生产。生产力的三要素包括劳动者、劳动工具和劳动对象。劳动者的劳动能力主要决定于他的科学知识水平，一个时代的劳动能力则决定于当代科学发展的水平。正是由于物理学的发展使得人们的科学知识和实验技术水平得到了大的发展，推动了自然科学的向前发展。作为生产力中物的因素的劳动工具、劳动对象的改革和创新也与物理学的发展密不可分。资本主义大工业生产以来所经历的三次大的技术工业革命，每一次都是以工具的变革为标志。正是因为出现了电子器件、半导体、激光、原子能等方面的一系列新工具，工业部门才推动了当代军事工业、信息产业、材料工业等新的学科的出现和发展。同时随着自然科学的不断进步使得劳动对象的范围不断加深和扩大，开辟了新的自然科学的研究领域诸如太阳能和潮汐能的利用、核能的开发利用、航空和航天技术、纳米技术、超导技术等等。

从更深层次上分析，物理学的发展和完善不仅推动了整个自然科学的发展和完善，同时也推动了社会的进步。物理学中的科学实验方法是检验自然科学真理性的标准。毛泽东同志曾经指出:“许多自然科学理论之所以被称为真理，不但在于自然科学家们创立这些学说的时候，而且在于为尔后的科学实践所证实的时候。”物理学的发展促进了辩证唯物主义的完善和发展，它的每一次大的飞跃都为自然科学的发展创建了一新的平台。在这个新的平台之上，社会对新的技术的需求增大。正如恩格斯所总结的:“社会一旦有技术上的需要，则这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进。

作者：贾利群，王喜中，张耀宇

作者：厚宇德    文章来源：《大学物理》2004年1月    点击数： 1209    更新时间：2006-3-10

什么是“物理学”?这是科技史，尤其是物理学史不可回避的一个十分基础的课题。近年来物理学概念内涵之演变引人关注，对这方面的了解将会给教授者、学习者一定的指导和启示。

1、物理学概念的西方源起

“物理学”(即英语里的“physics”)，最早始见于古希腊亚里士多德的《物理学》一书，该书的中文译者张竹明先生指出:这本“《物理学》是一门以自然界为特定对象的哲学。它不同于我们现在的物理学，但却包括了现在的物理学，也包括化学、生物学、天文学、地学等等在内，总之，涉及整个自然科学，它只研究自然界的总原理，是自然哲学”^[1]。鉴于亚里士多德的《物理学》中有许多物理方面的错误结论，所以1949年因提出了宇宙起源的大爆炸学说而声名大震的美籍前苏联物理学家乔治·伽莫夫曾指出:亚里士多德“在物理学领域中最重要的贡献也许只是创造了这门学科的名字，”这个词由古希腊“自然”一词推演而来^[2]。

2、中文“物理学”一词的来源

1900年，日本人藤田丰八把饭盛挺造编写的《物理学》译成了中文，由当时上海江南制造局刊行。这本书是我国第一本具有现代“physics”内容的称为“物理学”的书。

如此说，并非1900年以前中国就没有“physics”.东方的包括中国的近代科学都是从西方传进来的，实际情况是从西方传到中国远比传到日本还要早.不过1900年以前，我国译述西方物理学著作没有采用“物理学”的译法，而是多译为“格物学”或“格致学”.如1879年美国人林乐知将罗斯古编写的一本物理书翻译成汉语并命名为《格致启蒙》，其中第二卷为格物学；1883年美国传教士丁韪良(丁韪良，英文名Martin，1888年曾来中国传教，接触中国古代文明后曾提出“丁韪良猜测”:中国的“元气说”曾影响过笛卡尔提出“以太”漩涡说)也将一本物理书译为汉语，名字为《格物测算》.另外，国内1886年有译著《格致小引》，1889年又有《格物入门》出版。

大量史料表明:“格物学”或“格致学”就是“physics”的早期汉语意译.这两种译法是“格物致知”一词两种形式的缩写。“格物致知”一词源于儒家“致知在格物，格物而后知至”的思想.

应该强调的是，日本学者指出:“特别值得大书一笔的是，近世中国的汉译著述成为日本翻译西洋科学译字的依据.”^[3]日本早期物理学史研究者桑木或雄说:“在我国最初把‘physics’称为‘穷理学’.明崇祯年间一本名叫《物理小识》的书，阐述的内容包括天文、气象、医药等方面.早在宋代，同样内容包含在《物类志》和《物类感应》等著述中，这些都是中国物理著作的渊源.”^[3]

2002年4月在北京召开了中国近现代科学技术回顾与展望国际学术研讨会，会上仍有学者认为将“physics”译为“物理”不如译为“格物”或“格致”更符合汉语文化.但是“物理学”一词毕竟被中国人所逐渐接受，1902年京师大学堂在格致科下设物理学课目，1912年改格致科为理科，下设物理门.同年金陵大学设物理学课目，1918年商务印书馆出版了由陈幌编写的《物理学》，这是第一本国人命名为《物理学》的“physics”著作。可见我国用“物理学”译“physics”还是较晚的，1900年在德国普朗克已经提出了能量量子化假说，标志着物理学跨人了现代的大门，量子力学的序幕已经拉开.

必须特别指出的是，在中国“物理”一词出现并不晚，不过含义不同于“physics”。明代吕坤(1536一1618)著有《呻吟语》，其中卷六第二部分名为“物理”，大体是有关物性学的，并用以引申一些关于人文及世界的观点.宋代朱熹(1130一1200)等人常用“物之至理”或“物理”一词.当代著名物理学家李政道曾引用唐代杜甫《曲江二首))中的诗句“细推物理须行乐，何用浮名绊此身”来说明物理一词在盛唐时即已出现^[4]。其实在中科院哲学研究所和北大哲学系编著的《中国哲学史资料简编))(中华书局)“两汉一隋唐”部分中就记载了三国时吴人杨泉曾著书《物理论》，是研究和评论当时有关天文、地理、工艺、农业及医学知识的著作。更久远的有，在约公元前二世纪成书的《淮南子·览冥训》中就有:“夫隧之取火于日，慈石引铁，葵之向日，虽有明智，弗能然也，故耳目之察，不足以分物理;心意之论，不足以定是非”之论述.中国古代的“物理”，应是泛指一切事物的道理.

3、关于“物理学”的一般传统认识

一般的物理学教材或辞典手册大都这样介绍:物理学是研究物质运动最一般规律及物质基本结构的学说。具体地说，按所研究的物质运动形态和具体对象，它涉及的范围包括:力学、声学、热学和分子物理学、电磁学、光学、原子和原子核物理学、基本粒子物理学、固体物理学以及对气体和液体的研究等.物理学包括实验和理论两大部分，经过实践检验被证实为可靠的理论物理包括:理论力学、热力学和统计物理学、电动力学、相对论、量子力学和量子场论.当然这些理论也只能是相对真理，有各自的局限性.运用物理学的基本理论和实验方法研究各种专门问题，使物理学中各种新的分支不断涌现和形成如流体力学、弹性力学、无线电电子学、金属物理学、半导体物理、电介质物理、超导体物理、等离子物理、固体发光、液晶及激光等。一些边缘学科也随物理的广泛应用而陆续形成如化学物理、生物物理、天体物理及海洋物理等等.

作为一门学科，物理学之存在须以以下几个要素为前提:

1)一种描述性的通过自然现象之间的相互关系来理解和说明自然的自然观.这种自然观建立在两个信念之上:其一是自然有可以被人们认识和理解的理性规律.“相信世界在本质是有秩序的和可以认识的这一信念，是一切科学工作的基础.”(爱因斯坦语);其二相信自然是实存的，且具有近恒常性而不是唯心主义的迷梦或理念世界的幻影.

2)存在一种与上述自然观相适应的定量方法系统来处理现象，尤其允许可近似量化处理.具体而言就是公理化的逻辑与具有实用可操作性的数学体系，它可说是科学理论的骨架.

3)重视实验，既把实验看成理论的来源，又看成审判理论的法官.如果没有实验这一要素，科学即使能诞生往往也只能是一个封闭的理论构架，虽自身可能逻辑自洽，但因缺乏证实或证伪机制而易流于玄想并丧失进一步发展的生命力.

4)社会和文化的需要.

4、《物理百科全书》关于“物理学”的解释

美国麦格劳一希尔图书出版公司1983年第5次出版由帕克主编的《物理百科全书))(科学出版社，1996年8月)，书中关于物理学的主要观点如下:

物理学在以前称为自然哲学.物理学涉及自然的某些方面，它们可以通过一种基本的途径，即依据一些基本原理和基本定律来加以理解.随着时间的推移，不同的特殊学科从物理学中分了出来，形成自己的研究领域.(典型的分化论，本文作者注).在此过程中，物理学保持着它的本来面目:理解自然界的结构和解释自然现象。

物理学的最基本部分是力学和场论。力学涉及质点或物体在给定力作用下的运动.场物理学则涉及万有引力场、电磁场、核力场以及其他力场的起源、本质和特性.力学和场论合在一起就构成了理解科学上所提出的自然现象的最基本途径，最终目的是要通过这两个方面理解全部自然现象。

物理学的较古老的或者称经典的分法，是以自然现象的某些一般类型为基础的.当时，对于这些自然现象是已经知道特别适合于应用物理学方法来研究的.按照这样的分法，计有经典力学及其分支天体力学、流体力学和弹道学;热学和热力学;气体运动论和统计力学;光学、声学;电学和电磁学.这样的分法现在都还通行，但其中有许多越来越有被列入应用物理学或技术的分支的趋势，越来越不属于物理学本身的固有的分支了。

数学物理学用数学来研究物理现象，它包括所有各门物理学中较数学化的部分以及统计力学、量子力学、相对论和场论的绝大部分内容.通常在数学物理学和理论物理学之间所作的区别是:对于后者，虽然形式上也全都是数学，但它被认为是更接近于实验物理学的.然而，不论是数学物理学还是理论物理学都不可能真正与实验物理学分开，因为一个对自然的完全理解，只有同时应用理论和实验才能得到。

在物理学的各个领域内，其特点与其说是取决于所涉及主题的内容，还不如说是取决于对所探索内容的理解的精确性和深度.物理学的目的是通过数学建立一个统一的理论体系，它的结构和行为要尽可能广泛地复现整个自然界.其他科学只满足于用本门学科的特殊局限概念来描述和联系各种现象，而物理学则总是探索着把对同一现象的理解，作为一个特殊的表现形式而纳入作为整体的自然界的基本统一结构.按照这样的目的，物理学的特色就在于:精密的仪器设备、精确的测量以及通过数学来表达所得到的结果。

《物理百科全书》的这种特色说显然有问题，既言特色就该是独具的，可你能以此区分物理与化学吗?化学家赫许巴赫的高论有助于我们在一定意义上区分理化:

“典型化学家高于一切的愿望是理解为什么一种物质和其他物质行为不同;而物理学家则通常期望寻找超出特定物质的规律.”

5、朝永振一郎关于“物理学”的见解

朝永振一郎(1906一1979)是日本理论物理学家，因在量子电动力学方面的贡献获1965年诺贝尔物理学奖.

1977年10月是日本数学物理学会成立100周年，在纪念大会上，朝氏以“什么是物理学”为题目作了一个报告[5].但他只讲了几段物理学历史及物理学与技术的关系，并没有直接回答这个问题(至少从汉译文看来如此).他说:“不过依我看来，物理学以像模像样的自然科学形式出现，似乎是在开普勒、伽利略、牛顿时期才开始的.”开普勒主要研究行星围绕太阳的运动，与开普勒不同伽利略则研究地上现象.牛顿将两人的成果集中起来再进行深人研究，建立了牛顿三定律和万有引力定律.

朝氏认为现代物理学的性质有二:第一，采用观测或实验方法;第二，用数学来表达定律.

他认为我们要用物理学来了解存在于自然深处的规律，这个思想在考虑什么是物理学时不可忽视.朝氏强调物理学的进一步发展不仅使自身范围扩大了，由力学发展到光、热、电磁、原子和分子等方面甚至连化学等也纳人了物理学范畴.有重新统一一切现象、整合一切学科的趋势，我们不妨与分化论相对称之为统一论.著名物理学家卢瑟福也有一句名言:“一切科学要么是物理学，要么是集邮术.”^[6]这可以看成物理学大统论的最简洁的定义说明.

6、哥本哈根学派的观点

以上的观点虽有不同，但都不违背牛顿的说法:“自然哲学的目的在于发现自然界的结构和作用，并且尽可能把它们归结为一些普遍的法则和一般的定律—用观察和实验来建立这些法则，从而导出事物的原因和结果.^[7]就是说科学的目的是发现客观的与人无关的自然规律或真理.

这种思想在微观领域受到了冲击.

在这种领域，观测对现象的影响是不可忽略的.因此以玻尔(N.Bohr)、海森伯(w.Heisenberg)为代表的量子力学哥本哈根学派断言:认为物理学的任务是去发现自然界是怎样的是错的.物理学涉及的是关于自然界我们能说什么.“描述自然界的目的不在于提示现象的真实本质，而只在于尽可能远地把多种多样经验的各个方面之间的关系追溯出来”(玻尔)[8]；“自然科学不是自然界本身，而是人和自然界之间关系的一部分，因而就依赖于人，有人的烙印”(海森伯)[8]；“当你寻求生活的和谐时，你必须永远不要忘记，在生存的戏剧中我们自己既是演员又是观众.’，(玻尔)[8].显然量子力学的科学观与其前物理相比出现了巨大的变化.

7、“未来我们选择怎样的物理学?’’一文的相关思想

S.M.Gruner和J.S.Langer在1995年第12期《Physics Today》以“未来我们选择怎样的物理学”为题发表了文章，认为物理学概念的演变就是被定义得越来越狭窄了.为了拯救物理，如今物理学家对物理学的定义不是根据那些特定的专业和领域，而是基于那些不同时期和不同研究活动结合为科学家共同体的一组概念工具.分别是:

l)在一组核心学科方面接受过高级训练.目前这些学科有力学、电学、磁学、热力学、统计力学和量子力学等.

2)掌握了研究物理现象所使用的定量方法和整理数据的方法

3)有较强的抽象能力和打破常规的勇气和精神、能超越特定研究对象的洞察力和对问题本质的把握.

这些概念化工具比其他任何特征和标准更能使物理学家区别于其他科学家.最能体现物理学家与其他科学家不同的地方，不在于他们所涉及的领域，所研究的问题，而取决于他们所采用的研究方法和所寻求信息的特征.天文学家研究脉冲星，生物学家研究生命系统，物理学家对二者都关心，因此这两者都是物理学的研究对象。

8、赵凯华先生的观点

纵观20世纪物理学研究对象的扩展，从宏观到微观，从传统的物理过程到化学过程(量子化学)，从无生命的到有生命的……从不同角度看，学科既有分化又有统一整合，分化论与统一整合论都有道理都有事实依据，二者绝不是非此即彼、誓不两立的关系.由于统一与分化学科得以向广度和深度发展分化标志着科学局部发展的成熟，统一整合标志着科学整体认识上的深入.但也正由于统一与分化，使得现在很难用传统的眼光来界定什么是物理学。一位外国物理学家风趣地自问自答:What is physics?Physics is what physicists do.按逻辑，人们应继续问:what are physicists?答案可借鉴上面提到的Gruner和Langer关于物理学家共同体概念给出.

赵凯华先生说[9]:“我想给这句话加个注解.物理学家所作的研究怎样才算得上是物理工作?论文能为国际上公认的物理杂志或物理学术会议所接受，可算得是一条充分条件”1995年在我国厦门召开了第19届国际统计物理大会.大会的论文摘要中出现了按传统的观念不像物理名词的词汇，如细菌生长、生物进化、生物膜、轮轴藻细胞、细胞色素C、厄尔尼诺、南方振荡、红血球、心率、鸟儿为什么一起飞、免疫网络、曲折的河流、神经网络、沙堆模型、交通流量等等.“可见，今天已不可能再用研究对象来界定什么是物理学，物理学是所有自然科学和工程技术的理论基础，物理学代表着一套获得知识、组织知识和运用知识的有效步骤和方法.把这套方法运用到什么问题上这问题就变成了物理学.”[9]这与Gruner和Langer的观点在精神上是相似的.

诸年来还有另一现象影响着人们对物理学看法的改变.

现在有不少物理专长人才毕业后不搞物理这就要求物理学必须相应有所改变.1996年国际大学物理教育学术研讨会在美国马里兰大学召开.大会发布的统计数据表示，在美国有超过60%的物理专业毕业生进人了各工业部门，获得学士学位的毕业生中有超过2/3的人不从事物理方面的工作，英国的统计数字大体与美国相似.在我们国内也存在这一现象按传统看法这是“用非所学”，是人才培养上的浪费.赵凯华先生认为这是正常现象，他说:“一个人学了物理学之后干什么都可以，他的物理学没有白学……在我看来，对于学物理学的人无所谓‘改行，……’[9].中国大恒集团总工程师、光电技术所所长宋菲君也说过:“有什么比掌握‘四大力学’更困难?能够掌握四大力学的人只要下功夫，从事什么职业都会有所建树.物理学工作者特别适合于从事高新技术开发，做创新的工作.”[10]赵、宋二先生的说法，只有在打破过去对物理专业的认识，彻底树立物理学方法论的新物理观基础上才能得以正确理解.

9、启示

前面的关于“物理学”的观点，有同有异，莫衷一是.但可以肯定的是，“物理学”概念的内涵己经且正在发生着演变如果说物理学过去在物质和精神上曾很好地造福于人类，各种辉煌成就的取得与物理学家的打破常规的勇气和探索精神密不可分那么，今天和明天的人们将进一步认识到物理学是一套获得、组织、运用和探求知识的有效方法，这是至关重要和更有意义的.这样的认识无论对学习物理的人还是教授物理的人都应成为其指导学习工作的原则一旦物理学方法论思想真真实实地被人们所掌握，那么学习物理的人就不再会满足于背点概念公式做几道题，而是更注重在一定的基础上对物理思想、物理方法的领悟，并能在诸多领域得以应用.当然，物理方法不是空谈即能掌握的，它只能形成于良好的物理专业素质之上.这要求广大物理教师必须致力于履行素质教育.良好的物理专业素质主要体现为清晰全面准确的物理思想、扎实的数学应用能力和较好的实验能力几个方面，简言之，即具备良好的理论素质及实验素质，且对学生打基础而言这二者同等重要，不可偏废。2002年6月20日丁肇中先生在CCTV的“东方之子”栏目中说得好:“在学校成绩好，就做理论;动手能力强，就做实验.这种观点是完全错误的。很多成功的实验物理学家都精通理论，做实验最重要的是找题目，动手能力、做法是次要的”

另一方面，物理学发展史告诉我们，一流的理论物理学家往往也具有扎实的实验基础。牛顿做过许多著名的实验，爱因斯坦读大学时也曾用很大精力做实验，这对他后来获得巨大的理论成功至关重要.

“物理学是一门实实在在的科学，是一门久经考验的科学，是一门伟大而艰巨的科学，那些昙花一现的理论、学说和物理学是无可比拟的，那些在改革浪潮中用蛊惑人心的语言装饰起来的雕虫小技更是不值一提，物理学的发展就像宇宙演变一样永不止息^[11]。

这话感情色彩较浓，但不无道理.

谢霆锋：你还好吗？
张柏芝：我很好。
谢霆锋：我爸我妈我妹妹我儿子都还好把？
张柏芝：爸爸在上海又泡了一个小mm，我刚和妈妈去买了金橘树，你妹妹又找了新的 男朋
友，儿子挺好的。
谢霆锋：我看过了。
张柏芝：我不是故意的，你相信我，自从嫁给你后，我是真的想和你过日子的。
谢霆锋：我知道，只是我心里很苦，我想杀了他。
张柏芝：你答应过我的，把从前都忘了的。
谢霆锋：你让我安静一会。
张柏芝从房间里走了出去， 谢霆锋开始拨打电话。
谢霆锋：冠希
陈冠希：是你，你现在这个时候打电话给我做什么？你高兴了吧，我毁了，全世界都知道我
毁了。
谢霆锋：别这样说，我知道你很苦。
陈冠希：你为什么要这样做?为什么要把照片放出去？
谢霆锋：我快疯了，我恨这些在你怀里的女人，我受够了只能通过你抱过的女人来感受 的
你的体温，受够了你的报复，你要结婚了，我得不到你，只能毁了你。
陈冠希：是你先结婚的好不好？我难道想忘记你，过一个正常男人的生活也有错吗，不想像
我父亲，我恨他。
谢霆锋：如果不是看到柏芝私藏的这些照片，我是不会娶她的，我太傻了，我以为这样可以
报复你，没想到你根本不在乎。
陈冠希：现在说这些还有意义吗？你赢了，我要离开香港了，我的婚事也吹了，你满意了吧
？
谢霆锋：我们都太傻了。我爱你，一直都只爱你一个。
陈冠希：我应该恨你的，为什么我只觉得很无奈，很无力，我先挂了，再见，忘了我吧，好
好对待柏芝，她始终最无辜。
　电话挂断了，霆锋慢慢瘫坐在地上，哭泣起来，他努力不让自己发出声音，夜凉如水。
门外偷听的柏芝，静静的离开，夜很长。
画外音：嫉妒是爱情的毒酒，为什么所有人还甘之如饴？
这夜的香港，维多利亚港的烟花特别灿烂，有人在整理行李，有人在独自哭泣，有人在寂寞
里等待希望，只是大家都错过了烟花。
黑暗中：一个女子的声音响起：明天开始，就不要在上传照片了，我知道，我确定，这次他
们是真的断了

        本人在美国名校毕业後在华尔街著名大公司当任金融分析师，年薪二十多万美金。在曼哈顿中央公园边第五大道买了壹佰多万美金的房子。五年前回国经人介绍娶了一个绝色美女为妻。她来美国後俩年内，本人为她办了绿卡，也接她的父母来，也生了一个孩子。但是，她和她父母要求越来越多。首先，要到世界各地旅游。其次，寄钱给兄弟姐妹和亲戚们。然後，她和她父母要回国探亲，开列了很长的一个礼单，要我付钱买礼品。我不同意，她们就跟我吵，说没有这些礼品，回国没面子。她们三人轮流向我进攻。最後，俩年多前，我发现她常给国内一个男的打电话。追问之下，她承认他是他以前的男友，责备我上班不理她，她孤独当然要找安慰。一怒之下，本人就将她狠狠地揍了一顿。这下更不得了，她说这辈子没挨过打，决不和我干休。她打电话叫警察，向法庭申请了保护令，禁止我回家。随後，她向法庭要求离婚，要求将平分财产，将房子判给她，要求我支付房子按揭，她的抚养费，孩子抚养费等每月一万多美金。如果按她的条件，我这辈子就只有给她当奴隶挣钱供她挥霍了。为此，我花了极高价请了一个最好的离婚律师。
        首先，在律师的安排下，我拒绝离婚。按法律，如果我拒绝离婚，那对方就必须等合法分居十八个後才能提出离婚。律师告诉我，这是为以下行动争取时间。
        第二，在律师的安排下，我邀请父母到美国，告诉他们具体情况，取得他们支持。离婚是十分艰难的战斗，我必须得到支持。而父母则是最可靠的後方。在此，本人向所有男同胞说，妻子如衣服，谁也不能保证她会和你过一辈子。只有父母才永远不会在你最困难的时候抛弃你。
        第三，在律师的安排下，我通过Home Equity Line，取出房子上的所有的资产。并把所有的钱转到父母的帐户。这样本人的净资产就接近于零。
        第四，在工作中有意出错，不断地多算几百万美元，或少算几百万美元，并把错误有意无意地透露给我的竞争对手。他一看，喜出望外，赶紧向老板表功，说他为公司挽回多少损失。经过多次，老板就给他加薪并将我解雇。
        第五，在解雇後，在律师的安排下，我停止支付房子按揭，汽车分期，并开始领取失业保险。半年後，我的房子，汽车被拍卖，她和父母和孩子被赶出房 子，也失去奔驰车。
        第六，她父母签证到期，因无经济担保，无法延签证，被迫回国。她开始打工。
        第七，我的失业保险到期，我开始领取食品卷和社会救济。
        第八，分居达十八月，我向法庭申请离婚。离婚获准。因我身无分文，且无任何收入，依靠父母和社会救济生活。她没有得到一分财产，也没有得到一分抚养费。
        第九，因她无任何工作技能，且相貌绝色，一贯养尊处优，被人宠爱，不能吃苦。
        她不断被打工解雇。同时，大家知道她把丈夫赶出家门，没人敢娶她。但是，由于面子关系，她又不愿回国。後来，她就在世界日报上登广告**为生。
        第十，我通过朋友知道此事，和律师讨论後，向警察局和移民局匿名告发。她被捕并遣送回国。小孩留下归我。
        第十一，我重新在华尔街另一金融公司找到工作，年薪二十几万美金。重新曼哈顿中央公园边买了房子，和父母生活在一起。
        第十二，我把她在美国**被抓，遣送回国的事告诉当初的介绍人和其它朋友。
        她回国後，无脸见人。她去见她的前男友，她的前男友打了她一耳光，骂了她一句：“不要脸的妓女。”就走了，不理她了。有一些不好的，喜欢看人笑话的人总问她，你不是嫁到美国华尔街当百万富婆了吗，怎去**被遣送回国？问的多了，她心理承受不了，就得精神病了。见人就说：“我不是**被遣送回国的。” 她父母後来把她送到精神病院。她这辈子可能就在精神病院了。

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计算机科学与技术学习反思录

计算机科学与技术这一门科学深深的吸引着我们这些同学们，上计算机系已经有近三年了，自己也做了一些思考,我一直认为计算机科学与技术这门专业，在本科阶段是不可能切分成计算机科学和计算机技术的，因为计算机科学需要相当多的实践，而实践需要技术；每一个人(包括非计算机专业)，掌握简单的计算机技术都很容易（包括程序设计），但计算机专业的优势就在于，我们掌握许多其他专业并不“深究”的东西，例如，算法，体系结构，等等。非计算机专业的人可以很容易地做一个芯片，写一段程序，但他们做不出计算机专业能够做出来的大型系统。（与司徒彦南兄的谈话）今天我想专门谈一谈计算机科学，并将重点放在计算理论上。

计算机理论的一个核心问题–从数学谈起：

记得当年大一入学，每周六课时高等数学，天天作业不断(那时是六日工作制)。颇有些同学惊呼走错了门:咱们这到底念的是什么系？不错，你没走错门，这就是计算机科学与技术系。我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究，尤其是理论研究的人（方向不见得有问题，但是做得不是那么尽如人意）。而计算机的理论研究，说到底了，如网络安全，图形图像学，视频音频处理，哪个方向都与数学有着很大的关系，虽然也许是正统数学家眼里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点：我们都知道，数学是从实际生活当中抽象出来的理论，人们之所以要将实际抽象成理论，目的就在于想用抽象出来的理论去更好的指导实践，有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论，殊不知其一：问题考虑不全很可能是个错误的推论，其二：他的推论在现实生活中找不到原型，不能指导实践。严格的说，我并不是一个理想主义者，政治课上学的理论联系实际一直是指导我学习科学文化知识的航标（至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向）。

其实我们计算机系学数学光学高等数学是不够的（典型的工科院校一般都开的是高等数学），我们应该像数学系一样学一下数学分析（清华计算机系开的好像就是数学分析），数学分析这门科学，咱们学计算机的人对它有很复杂的感情。在于它是偏向于证明型的数学课程，这对我们培养良好的分析能力极有帮助。我的软件工程学导师北工大数理学院的王仪华先生就曾经教导过我们，数学系的学生到软件企业中大多作软件设计与分析工作，而计算机系的学生做程序员的居多，原因就在于数学系的学生分析推理能力，从所受训练的角度上要远远在我们之上。当年出现的怪现象是：计算机系学生的高中数学基础在全校数一数二(希望没有冒犯其它系的同学)，教学课时数也仅次于数学系，但学完之后的效果却不尽如人意。难道都是学生不努力吗，我看未见得，方向错了也说不一定，其中原因何在，发人深思。

我个人的浅见是：计算机系的学生，对数学的要求固然跟数学系不同，跟物理类差别则更大。通常非数学专业的所谓“高等数学”，无非是把数学分析中较困难的理论部分删去，强调套用公式计算而已。而对计算机系来说，数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论部分。说得难听一点，对计算机系学生而言，追求算来算去的所谓“工程数学”已经彻底地走进了误区。记上一堆曲面积分的公式，难道就能算懂了数学？那倒不如现用现查，何必费事记呢？再不然直接用Mathematics或是Matalab好了。

我在系里最爱做的事情就是给学弟学妹们推荐参考书。中文的数学分析书，一般都认为以北大张筑生老师的“数学分析新讲”为最好。万一你的数学实在太好，那就去看菲赫金哥尔茨的“微积分学教程”好了–但我认为没什么必要，毕竟你不想转到数学系去。吉米多维奇的“数学分析习题集”也基本上是计算型的东东。书的名气很大，倒不见得适合我们，还是那句话，重要的是数学思想的建立，生活在信息社会里我们求的是高效，计算这玩意还是留给计算机吧。不过现在多用的似乎是复旦大学的《数学分析》也是很好的教材。

中国的所谓高等代数，就等于线性代数加上一点多项式理论。我以为这有好的一面，因为可以让学生较早感觉到代数是一种结构，而非一堆矩阵翻来覆去。这里不得不提南京大学林成森，盛松柏两位老师编的“高等代数”，感觉相当舒服。此书相当全面地包含了关于多项式和线性代数的基本初等结果，同时还提供了一些有用的又比较深刻的内容，如Sturm序列，Shermon-Morrison公式，广义逆矩阵等等。可以说，作为本科生如能吃透此书，就可以算高手。国内较好的高等代数教材还有清华计算机系用的那本，清华出版社出版，书店里多多，一看就知道。从抽象代数的观点来看，高等代数里的结果不过是代数系统性质的一些例子而已。莫宗坚先生的《代数学》里，对此进行了深刻的讨论。然而莫先生的书实在深得很，作为本科生恐怕难以接受，不妨等到自己以后成熟了一些再读。

正如上面所论述的，计算机系的学生学习高等数学：知其然更要知其所以然。你学习的目的应该是：将抽象的理论再应用于实践，不但要掌握题目的解题方法，更要掌握解题思想，对于定理的学习：不是简单的应用，而是掌握证明过程即掌握定理的由来，训练自己的推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的，同时也缩小了我们与数学系的同学之间思维上的差距。

概率论与数理统计这门课很重要，可惜大多数院校讲授这门课都会少些东西。少了的东西现在看至少有随机过程。到毕业还没有听说过Markov过程，此乃计算机系学生的耻辱。没有随机过程，你怎么分析网络和分布式系统？怎么设计随机化算法和协议？据说清华计算机系开有“随机数学”，早就是必修课。另外，离散概率论对计算机系学生来说有特殊的重要性。而我们国家工程数学讲的都是连续概率。现在，美国已经有些学校开设了单纯的“离散概率论”课程，干脆把连续概率删去，把离散概率讲深些。我们不一定要这么做，但应该更加强调离散概率是没有疑问的。这个工作我看还是尽早的做为好。

计算方法学（有些学校也称为数学分析学）是最后一门由数理学院给我们开的课。一般学生对这门课的重视程度有限，以为没什么用。不就是照套公式嘛！其实，做图形图像可离不开它，密码学搞深了也离不开它。而且，在很多科学工程中的应用计算，都以数值的为主。这门课有两个极端的讲法：一个是古典的“数值分析”，完全讲数学原理和算法；另一个是现在日趋流行的“科学与工程计算”，干脆教学生用软件包编程。我个人认为，计算机系的学生一定要认识清楚我们计算机系的学生为什么要学这门课，我是很偏向于学好理论后用计算机实现的，最好使用C语言或C++编程实现。向这个方向努力的书籍还是挺多的，这里推荐大家高等教育出版社（CHEP）和施普林格出版社(Springer)联合出版的《计算方法（Computational Methods）》,华中理工大学数学系写的（现华中科技大学），这方面华科大做的工作在国内应算是比较多的，而个人认为以这本最好，至少程序设计方面涉及了：任意数学函数的求值，方程求根，线性方程组求解，插值方法，数值积分，场微分方程数值求解。李庆扬的那本则理论性过强，与实际应用结合得不太紧。
每个学校本系里都会开一门离散数学，涉及集合论，图论，和抽象代数，数理逻辑。不过，这么多内容挤在离散数学一门课里，是否时间太紧了点？另外，计算机系学生不懂组合和数论，也是巨大的缺陷。要做理论，不懂组合或者数论吃亏可就太大了。从理想的状态来看，最好分开六门课：集合，逻辑,图论，组合，代数，数论。这个当然不现实，因为没那么多课时。也许将来可以开三门课：集合与逻辑，图论与组合，代数与数论。（这方面我们学校已经着手开始做了）不管课怎么开，学生总一样要学。下面分别谈谈上面的三组内容。

古典集合论，北师大出过一本《基础集合论》不错。

数理逻辑，中科院软件所陆钟万教授的《面向计算机科学的数理逻辑》就不错。现在可以找到陆钟万教授的讲课录像，http://www.cas.ac.cn/html/Dir/2001/11/06/3391.htm自己去看看吧。总的来说，学集合/逻辑起手不难，普通高中生都能看懂。但越往后越感觉深不可测。

学完以上各书之后，如果你还有精力兴趣进一步深究，那么可以试一下GTM系列中的《Introduction to Axiomatic Set Theory》和《A Course of Mathematical Logic》。这两本都有世界图书出版社的引进版。你如果能搞定这两本，可以说在逻辑方面真正入了门，也就不用再浪费时间听我瞎侃了。

据说全中国最多只有三十个人懂图论。此言不虚。图论这东东，技巧性太强，几乎每个问题都有一个独特的方法，让人头痛。不过这也正是它魅力所在：只要你有创造性，它就能给你成就感。我的导师说，图论里面随便揪一块东西就可以写篇论文。大家可以体会里面内容之深广了吧！国内的图论书中，王树禾老师的“图论及其算法”非常成功。一方面，其内容在国内教材里算非常全面的。另一方面，其对算法的强调非常适合计算机系(本来就是科大计算机系教材)。有了这本书为主，再参考几本翻译的，如Bondy & Murty的《图论及其应用》，人民邮电出版社翻译的《图论和电路网络》等等，就马马虎虎，对本科生足够了。再进一步，世界图书引进有GTM系列的"Modern Graph Theory"。此书确实经典！国内好象还有一家出版了个翻译版。不过，学到这个层次，还是读原版好。搞定这本书，也标志着图论入了门。

离散数学方面我们北京工业大学实验学院有个世界级的专家，叫邵学才，复旦大学概率论毕业的，教过高等数学，线性代数，概率论，最后转向离散数学，出版著作无数，论文集新加坡有一本，堪称经典，大家想学离散数学的真谛不妨找来看看。这老师的课我专门去听过，极为经典。不过你要从他的不经意的话中去挖掘精髓。在同他的交谈当中我又深刻地发现一个问题，虽说邵先生写书无数，但依他自己的说法每本都差不多，我实在觉得诧异，他说主要是有大纲的限制，不便多写。这就难怪了，很少听说国外写书还要依据个什么大纲（就算有，内容也宽泛的多），不敢越雷池半步，这样不是看谁的都一样了。外版的书好就好在这里，最新的科技成果里面都有论述，别的先不说，至少是“紧跟时代的理论知识”。

组合感觉没有太适合的国产书。还是读Graham和Knuth等人合著的经典“具体数学”吧，西安电子科技大学出版社有翻译版。

抽象代数，国内经典为莫宗坚先生的“代数学”。此书是北大数学系教材，深得好评。然而对本科生来说，此书未免太深。可以先学习一些其它的教材，然后再回头来看“代数学”。国际上的经典可就多了，GTM系列里就有一大堆。推荐一本谈不上经典，但却最简单的，最容易学的：http://www.math.miami.edu/~ec/book/这本“Introduction to Linear and Abstract Algebra"非常通俗易懂，而且把抽象代数和线性代数结合起来，对初学者来说非常理想，我校比较牛的同学都有收藏。

数论方面，国内有经典而且以困难著称的”初等数论“(潘氏兄弟著，北大版)。再追溯一点，还有更加经典(可以算世界级)并且更加困难的”数论导引“(华罗庚先生的名著，科学版，九章书店重印，繁体的看起来可能比较困难)。把基础的几章搞定一个大概，对本科生来讲足够了。但这只是初等数论。本科毕业后要学计算数论，你必须看英文的书，如Bach的"Introduction to Algorithmic Number Theory"。

计算机科学理论的根本，在于算法。现在很多系里给本科生开设算法设计与分析，确实非常正确。环顾西方世界，大约没有一个三流以上计算机系不把算法作为必修的。算法教材目前公认以Corman等著的"Introduction to Algorithms"为最优。对入门而言，这一本已经足够，不需要再参考其它书。

再说说形式语言与自动机。我看过北邮的教材，应该说写的还清楚。但是，有一点要强调：形式语言和自动机的作用主要在作为计算模型，而不是用来做编译。事实上，编译前端已经是死领域，没有任何open problems，北科大的班晓娟博士也曾经说过，编译的技术已相当成熟。如果为了这个，我们完全没必要去学形式语言–用用yacc什么的就完了。北邮的那本在国内还算比较好，但是在深度上，在跟可计算性的联系上都有较大的局限，现代感也不足。所以建议有兴趣的同学去读英文书，不过国内似乎没引进这方面的教材。可以去互动出版网上看一看。入门以后，把形式语言与自动机中定义的模型，和数理逻辑中用递归函数定义的模型比较一番，可以说非常有趣。现在才知道，什么叫“宫室之美，百官之富”！

计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分支。而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。但不管怎么样，这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpinning of computer science(计算机科学的数学基础)，也就是理论计算机科学。原来在东方大学城图书馆中曾经看过一本七十年代的译本（书皮都没了，可我就爱关注这种书），大概就叫《计算机数学》。那本书若是放在当时来讲决是一本好书，但现在看来，涵盖的范围还算广，深度则差了许多，不过推荐大一的学生倒可以看一看，至少可以使你的计算数学入入门。

最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密切，以至于它们在不少场合下成为同义词。（这一点在前面的那本书中也有体现）传统上，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复变函数，实变函数，泛函数等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，工程上应用的，也以分析为主。

随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的问题解决方案是连续的，因而微分，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行此类的计算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最后导致以分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。

离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科 ：
1) 集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。

2) 图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。

3) 抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶地发现代数竟然有如此之多的应用。

但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。D.E.Knuth(他有多伟大，我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义：

首先：对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题关心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些数学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题–公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当世计算机第一人。其次，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学，都是有用的数学！

理论与实际的结合–计算机科学研究的范畴

前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。想搞搞这方面的工作，推荐看中国计算机学会的一系列书籍，至少代表了我国的权威。下面随便举一些例子。

由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。很多人以为密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这样的理解太浅显了。

现代密码学至少包含以下层次的内容：

第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正确？

第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。

第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。

第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。

在分布式系统中，也有很多重要的理论问题。例如，进程之间的同步，互斥协议。一个经典的结果是：在通信信道不可靠时，没有确定型算法能实现进程间协同。所以，改进TCP三次握手几乎没有意义。例如时序问题。常用的一种序是因果序，但因果序直到不久前才有一个理论上的结果….例如，死锁没有实用的方法能完美地对付。例如,……操作系统研究过就自己去举吧！

如果计算机只有理论，那么它不过是数学的一个分支，而不成为一门独立的科学。事实上，在理论之外，计算机科学还有更广阔的天空。

我一直认为，4年根本不够学习计算机的基础知识，因为面太宽了，8年，应该差不多了……

这方面我想先说说我们系在各校普遍开设的《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基础课程》是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算机的发展历史，学会简单的使用操作系统，文字处理，表格处理功能和初步的网络应用功能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应是：让学生较为全面的了解计算机学科的发展，清晰的把握计算机学科研究的方向，发展的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的，学习内容，应用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识，以做到在今后的学习中清楚要学什么，怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠后，因为这一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书：机械工业出版社的《计算机文化》（New Perspective of Computer Science），看了这本书我才深刻的体会到自己还是个计算机科学初学者，才比较透彻的了解了什么是计算机科学。

一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手，但他一定首先是一个编程高手。我上大学的时候，第一门专业课是C语言程序设计，念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。在我们北京工业大学实验学院计算机系里一直有这样的争论（时至今日CSDN上也有），关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为，用哪种语言属于末节，关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说，打好基础后学一门新语言只要一个星期。现在我觉得根本不用一个星期，前提是先把基础打好。不要再犹豫了，学了再说，等你抉择好了，别人已经会了几门语言了。

汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好，也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋，无论你先学哪门，都会牵扯另一门课里的东西。所以，只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课，不需要太多的聪明和顿悟，却需要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书，计算机书店里不难找到。弄几本最新的，对照着看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿8086/8088入个门，之后一定要学80×86汇编语言。实用价值大，不落后，结构又好，写写高效病毒，高级语言里嵌一点汇编，进行底层开发，总也离不开他，推荐清华大学沈美明的《IBM-PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构，也不想制造计算机，所以诸如计算机原理，汇编语言，接口之类的课觉得没必要学，这样合理吗？显然不合理，这些东西迟早得掌握，肯定得接触，而且，这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的时候，了解这些是非常重要的，不可能说，仅仅为了技术而技术，只懂技术的人最多做一个编码工人，而永远不可能全面地了解整个系统的设计，而编码工人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题，在我学这门课程时老师讲授时把CPU工作原理誉微程序设计这一块略掉了，理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家，搞了这么长时间好不容易出了个龙芯比Intel的还差个十万八千里，所以建议我们不要学了。我看这在各校也未见得不是个问题吧！若真是如他所说，那中国的计算机科学哪个方向都可以停了，软硬件，应用，有几项搞得过美国，搞不过别人就不搞了，那我们坐在这里干什么？教学的观念需要转变的。

模拟电路这东东，如今不仅计算机系学生搞不定，电子系学生也多半害怕。如果你真想软硬件通吃，那么建议你先看看邱关源的“电路原理”，也许此后再看模拟电路底气会足些。教材：康华光的“电子技术基础”（高等教育出版社）还是不错的（我校电子系在用）。有兴趣也可以参考童诗白的书。

数字电路比模拟电路要好懂得多。推荐大家看一看我们北工大刘英娴教授写的《数字逻辑》业绩人士都说这本书很有参考价值（机械工业出版社的）。原因很明了，实用价值高，能听听她讲授的课程更是有一种“享受科学”的感觉。清华大学阎石的书也算一本好教材，遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣，看一看大规模数字系统设计吧（北航那本用的还比较多）。

计算机系统结构该怎么教，国际上还在争论。国内能找到的较好教材为Stallings的"Computer Organization and Architecture:Designing for Performance"(清华影印
本)。国际上最流行的则是“Computer architecture: aquantitative approach", by Patterson & Hennessy。

操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典，唯一缺点就是理论上不够严格。不过这领域属于Hardcore System,所以在理论上马虎一点也情有可原。想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》吧，高教司司长张尧学写的，我们教材用的是那本。 另外推荐一本《Windows操作系统原理》机械工业出版社的，这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年，写作历时一年多写成的，教操作系统的专家除了清华大学的张尧学（现高教司司长）几乎所有人都参加了。Bill Gates亲自写序。里面不但结合windows2000,xp详述操作系统的内核，而且后面讲了一些windows编程基础，有外版书的味道，而且上面一些内容可以说在国内外只有那本书才有对windows内核细致入微的介绍，

如果先把形式语言学好了，则编译原理中的前端我看只要学四个算法：最容易实现的递归下降；最好的自顶向下算法LL(k)；最好的自底向上算法LR(k)；LR(1)的简化SLR(也许还有另一简化LALR)。后端完全属于工程性质，自然又是another story。

推荐教材：Kenneth C.Louden写的“Compiler Construction Principles and Practice”即是《编译原理及实践》（机械工业出版社的译本）

学数据库要提醒大家的是，会用VFP，VB, Power builder不等于懂数据库。(这世界上自以为懂数据库的人太多了！)数据库设计既是科学又是艺术，数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲，数据库是最典型的一门计算机课程–理工结合，互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术，又会是一番新感觉。推荐教材：Abraham Silberschatz等著的 "Database System Concepts".作为知识的完整性，还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。

计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《Computer Networks》（清华大学有译本）。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》（人民邮电出版社）问题讲得比较清楚，参考文献也比较权威。不过，网络也属于Hardcore System，所以光看书是不够的。建议多读RFC，http://www.ietf.org/rfc.htm里可以按编号下载RFC文档。从IP的读起。等到能掌握10种左右常用协议，就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。

数据结构的重要性就不言而喻了，学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼，会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点：

当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题.如果见过,那么你一般会顺利地做出来;如果没见过,那么考虑以下问题:

1. 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上?如果不是,则要自己设计数据结构。

2. 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排序…)

3. 分析问题所要求编写的算法的数学性质.是否具备递归特征?(对于递归程序设计,只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成.)

4. 继续分析问题的数学本质.根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并证明这种解决办法的正确性.如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求.一般的,时间效率和空间效率难以兼得.有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间.

5. 通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路.或者说,你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来.继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决办法.在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思.

6. 确认你的思路可行以后,开始编写程序.在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得详细,周密.程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释.

7. 举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性.当遇到与你的设想不符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题.

8. 如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。

9. 撰写思路分析,注释.

对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了).要有丰富的想象力,就是说当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法.我也只不过是初学者,说出上面的一些经验,仅供大家参考和讨论。

关于人工智能，我觉得的也是非常值得大家仔细研究的，虽然不能算是刚刚兴起的学科了，但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一，北京科技大学涂序彦教授（这老先生是我的导师李小坚博士的导师）对人工智能这样定义：人工智能是模仿、延伸和扩展人与自然的智能的技术科学。在美国人工智能官方教育网站上对人工智能作了如下定义：Artificial Intelligence, or AI for short, is a combination of computer science, physiology, and philosophy. AI is a broad topic, consisting of different fields, from machine vision to expert systems. The element that the fields of AI have in common is the creation of machines that can "think".
这门学科研究的问题大概说有：

（1）符号主义： 符号计算与程序设计基础，知识表达方法 ：知识与思维，产生式规则，语意网络，一阶谓词逻辑问题求解方法：搜索策略，启发式搜寻，搜寻算法，问题规约方法，谓词演算：归结原理，归结过程专家系统：建立专家系统的方法及工具

（2）联接主义（神经网络学派）：1988年美国权威机构指出：数据库，网络发展呈直线上升，神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。

我想对于人工智能的学习，大家一定不要像学数学似的及一些现成的结论，要学会分析问题，最好能利用程序设计实现，这里推荐给大家ACM最佳博士论文奖获得者涂晓媛博士的著作《人工鱼-计算机动画的人工生命方法》（清华大学出版社）。搞人工生命的同学不会不知道国际知名的涂氏父女吧。关于人工智能的书当然首选《Artificial Intelligence A New Synthesis》Nils J.Nilsson.鼻祖嘛！

关于网络安全我也想在这里说两句，随着计算机技术的发展，整个社会的信息化水平突飞猛进，计算机网络技术日新月异，网络成了当即社会各个工作领域不可缺少的组成部分，只要有网络存在，网络安全问题就是一个必须解决好的问题，学习网络安全不是简简单单的收集一些黑客工具黑一黑别人的网站，而是要学习他的数学原理，实现原理，搞清底层工作机制，这样才能解决大部分的现有问题和新出现的安全问题。

关于计算机科学的一些边缘科学我想谈一谈软件工程技术，对于一个企业，推出软件是不是就是几个程序员坐在一起，你写一段程序，我写一段程序呢？显然不是。软件工程是典型的计算机科学和数学，管理科学，心理学，社会学等学科的综合。它使我们这些搞理论和技术的人进入了一个社会。你所要考虑的不仅仅是程序的优劣，更应该考虑程序与软件的区别，软件与软件产品的区别，软件软件产品的市场前景，如何去更好的与人交流。这方面我还在学习阶段，以后这方面再写文章吧，先推荐给大家几本书：畅销20年不衰的《人月神话》（清华大学中文版，中国电力出版社影印版），《软件工程-实践者研究的方法》（机械工业出版社译本），《人件》（据说每一位微软公司的部门经理都读过这本书，推荐老总们和想当老总的同学都看看，了解一下什么是软件企业中的人）以及微软公司的《软件开发的科学与艺术》和《软件企业的管理与文化》（研究软件企业的制胜之道当然要研究微软的成功经验了！）

关于计算机技术的学习我想是这样的：学校开设的任何一门科学都有其滞后性，不要总认为自己掌握的某门技术就已经是天下无敌手了，虽然现在Java,VB,C,C++用的都很多，怎能保证没有被淘汰的一天，我想.NET平台的诞生和X#语言的初见端倪完全可以说明问题。换言之，在我们掌握一门新技术的同时就又有更新的技术产生，身为当代的大学生应当有紧跟科学发展的素质。举个例子，就像有些同学总说，我做网页设计就喜欢直接写html，不愿意用什么Frontpage,Dreamweaver。能用语言写网页固然很好，但有高效的手段你为什么不使呢？仅仅是为了显示自己的水平高，unique? 我看真正水平高的是能够以最快的速度接受新事物的人。高级程序设计语言的发展日新月异，今后的程序设计就像人们在说话一样，我想大家从xml中应是有所体会了。难道我们真就写个什么都要用汇编，以显示自己的水平高，真是这样倒不如直接用机器语言写算了。反过来说，想要以最快的速度接受并利用新技术关键还是在于你对计算机科学地把握程度。

计算机技术牵扯的内容更为广泛些，一项一项说恐怕没个一年半载也说不清。我只想提醒大家的还是那句话，技术与科学是不能分家的，学好了科学同时搞技术，这才是上上策。犹如英语，原先人们与老外交流必须要个翻译，现在满马路的人都会说英语。就连21世纪英语演讲比赛的冠军都轮不到英语系的学生了。计算机也是一样的，我们必须面对的一个现实就是：计算机真就只是一个工具，如果不具备其它方面的素养，计算机系的学生虽然不能说找不到工作，不过总有一天当其他专业性人才掌握了计算机技术后将比我们出色许多。原因就在于计算机解决的大都是实际问题，实际问题的知识却是我们少有的。单一的计算机技术没有立足之地。

我想是时候指出：学习每一个课程之前，都要先搞清这一课程的学习目的。这一学科的应用领域。据我自身所了解到的同龄同学和低年级的同学的学习状况：他们之中很少有人知道学一个学科的学习目的，期末考试结束了也不知道学这科做什么用。这就失去了读计算机科学的意义。当然这与现存的教育思想不能说一点关系都没有。

总的来说，从教育角度来讲，国内高校的课程安排不是很合理，强调理论，又不愿意在理论上深入教育，无力接受新技术，想避开新技术又无法避得一干二净。我觉得关键问题就是国内的高校难于突破现状，条条框框限制着怎么求发展。我们虽然认识得到国外教育的优越性，但为什么迟迟不能采取行动？哪怕是去粗取精的取那么一点点。我们需要改变。从我们自身角度来讲，多数人4年下来既没有学习计算机科学的学术水平，也没有学习计算机技术的那种韧劲。在我刚上大一时，我的计算机科学入门导师，淮北煤炭师范学院王爱平教授曾经对我说过这样一番话：“当你选择了计算机这一门科学，就意味着你踏上了一条不归路，就意味着你一生都要为之奋斗……你的身后是悬崖，只有向前走，不能往后退。”

有些同学说按照这样学习学的东西太多，有的未见得有用，我想打个形象的比方：学校学出来的人都是一个球体，方方面面的知识都应具备。可是社会上需要球体的地方很少，反而需要的是砖和瓦，即精通某一行的人才。但是对于同等体积的物体，用球体来改造是最方便最省事的。学校的学生很多，为了能够使更多的学生来适应这个社会，学校也就不得以把所有的学生都打造成一个球体，然后让社会对这些学生进行再加工，成为真正能够有用的人才。即使你非常清楚自己的将来要干什么，并且非常下定决心要走自己的路，这一步你也必须走，世界是在不断变化的，你不能预料未来。想清楚，努力去干吧！

必须结束这篇“胡侃”了，再侃下去非我力所能及。其实计算机还有很多基础课都值得一侃。怎奈我造诣有限，不敢再让内行耻笑。最后声明：这些只针对本科阶段的学习。即使把这些全弄通了，前面的路还长，计算机科学需要我们为之奋斗……学习计算机科学需要韧性，更需要创新，需要激情。深刻学习理论知识，勇于接受新技术的挑战，这才是我们这一代人应具有的素质。最后送大家一句话“Wake up every day with a feeling of passion for the difference technology will make in people’s life!”。

在我大一时无意中找到了南京大学网友sir的帖子“胡侃（理论）计算机学习”，这个帖子对我的大学学习起了至关重要的作用，写这份材料时也引用了其中的不少观点。再有就是每次和司徒彦南兄的交谈，都能从中学到很多东西，在这份材料中也有很多体现。以及每次在放飞技术网上每位同学诚恳的留言。这份材料是我原来在实验学院进行新生入学教育的讲稿之一，原有基础上改进了其中我认为不太合适的理论，修正了一些观点，在推荐教材方面结合我的学习情况有了较大改变。值得一提的是增加了一些计算机理论的内容，计算机技术的内容结合我国的教学情况和我们学习的实际情况进行了重写。这里所作的工作也只是将各位学长和同学们的学习体会以及我在学习计算机科学时的所思所想汇总在一起写了下来，很不成熟。目的就是希望能够给一些刚入学或者是学习计算机科学还没有入门的同学以一些建议。不期能够起到多大的作用，但求能为同学们的学习计算机科学与技术带来微薄的帮助。希望大家批评指正。

评注者：seafrog
2003年5月13日 12:06:00

恩，
学习计算机理论，贵在有深刻的体会。

评注者：楚云
2003年5月13日 12:09:00

楼主,我决定把你的贴子给贴到其他地方去,嘿嘿……

评注者：ZoLo
2003年5月13日 12:10:00

还是学理论好
不用发愁什么时候被淘汰
你看有谁敢说高数要过时了

评注者：jpaddle
2003年5月13日 12:15:00

学理论如果做不到一定的高度，是找不到工作的。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:16:00

计算机科学与技术这门专业，在本科阶段是不可能切分成计算机科学和计算机技术的，学技术不接触理论,我的学哥告诉我那只能做编码工人,我们学理论不能不学技术,这一点jpaddle说的一点也没错，但是为了我们能够做得更高，理论不碰是不行的。工程硕士和工学硕士的区别就在这里了。计算机科学所容纳的内涵太多，从事的工作也是五花八门，只是看你是和哪种工作，电脑排版也是计算机工作者，gates也是，只是要看看你要做什么。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:17:00

在微软的每一个包上都写着这样一句话：创造人类计算的未来！微软开发团队所能做的事情我们能不能做，一般企业的员工肯定不能，原因：很简单，大家到这里来的没有不用.NET的，用得如何如何好。一个简单的问题谁来写写strcpy这个函数的源代码，怎么实现是最高效的，一个是设计编译环境，一个是使用平台，后者只能跟着前者的屁股后面走，中国软件业为什么只能处在三级水平大家总应该有一些想法吧！一句话，我们应当在知识储备阶段打牢根基，但这并不意味着只学理论，文章一开始就说了，理论脱离了时间就失去了存在的意义，理论要去指导实践才有意义，之所以研究理论是要去更好地实现技术。让我们共同努力，创造中国计算机事业的未来。

评注者：nefu
2003年5月13日 12:18:00

你的那篇《计算机科学与技术反思录 （完整版）》 我也看了。
我是一个今年即将毕业的学生，也是学计算机的。你文中提出的学习计算机的方法，确实很好，但是并不适合每一个人，可以说不适合绝大多数人。 你列出的参考书目，每一本都是重量级的（我有幸拜读过其中的一些），这么多本，我想要让一个人8年时间都学完，同时都精通，太难太难。如果你确实是这么做的，我只能说您天赋极高。 看这些书不是看小说，蜻蜓点水不如不看。如果你愿意花8年时间完全学习基础知识，我敢说8年过后，你不一定能够成为中国计算机界的学术泰斗（我这么说你不要生气，毫无恶意）。

评注者：nefu
2003年5月13日 12:18:00

国外的计算机为什么走在我们的前面，国外的学习方法和我们很不相同，杨振宁先生曾经说过，外国学生能够在很短的时间达到某一个研究领域的最前沿，但是他们的基础可能并不扎实，然而这个时候，他们会回过头来补足。learn what u really need.
中国计算机发展，需要搞研究的人，但是，不能培养的都是搞研究的人。

评注者：nefu
2003年5月13日 12:19:00

很大程度上，需要培养一大批能够把理论加以实现的人。天才只有那么一些，如果让每一个人都按照培养天才的方法去培养，只能毁掉科学。世界上最好的程序员如果让他去做数论研究，我想不一定能做出什么东西来。而让最好的学者去写一个程序，可能还不如一个中级程序员。但是，如果让最好的程序员加上最好的学者，中国的计算机科学才能有极大的进步。
以上是我个人的一些看法。很希望能够和你交流：）

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:20:00

你好！首先我想我必须说：感谢您百忙之中抽出时间能够阅读我写的文章，以及做了很多的思考，在你的信中的若干观点我完全赞同。实际上我写这篇文章的初衷并不是让所有搞计算机的人都照着去做，第一我想和你的想法是一致的：没这个必要。任何桓龉叶疾恍枰饷炊喔阊醯娜恕８慰鋈缒闼担绻敢饣?年时间完全学习基础知识，8年过后不一定能够成为中国计算机界的学术泰斗！这点我是完全赞同的。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:21:00

实际上这篇文章是我在我们学校做新生入学教育时整理出来的文稿之一，每年都会用恍２豢煞袢希?0至80年代我们的大学教育是精英式的教育，而进入90年代，大学教育只能算是普及性的教育，原因很简单：扩招。现在研究生教育和本科教育一个显著的区别就是：精与不精的问题。learn what u really need。这句话我也经常对我的学弟学妹们说，但是紧接着一个很现实的问题摆在他们面前：What do you really need?他们并不知道。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:22:00

就像很多数学系的同学在入学时或者是在毕业那一刻从没想过去搞计算机，但是毕业后坐在各个世界知名企业当中的软件设计者大多都具有数学背景，而计算机系的同学很大程度上要去受他们的领导。微软集团的李开富博士我想你应当很熟悉吧，他在微软公司的成名之作就是以概率论及统计学原理解决了语音识别问题。计算机系的学生很多在上学时就有在公司里实习的机会，就能得到老板的好评，不瞒你说，我也有。但是就我所接触到的人来看，问题是他们现在能够做得很好，但是他们能做到多高，这是个问题。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:22:00

专科教育和本科教育的最大区别也在于此。我们学校一位非常有名的数学系计算机软件工程专家王仪华教授曾经说过：“想做一个高级程序员根本没必要去读本科，专科里多的是”何谓专科：答，专业化。何谓职高：答，职业化。他们都很早的作了定位：learn what u really need。但是这就是和本科最不同的地方。本科的课程设置有些地方看起来极不合理，一句话：没用。但是就像你初中，高中学的很多知识一样，这是个思维训练的过程。数学系的学生之所以做得好就是因为或者说至少是他们具有严谨的思维，有严格的推理思想。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:23:00

考虑问题会比我们多想一些。这些我们不是做不到的，而是我们一味的强调学习你需要的。而从来不去想你到底需要什么。What do you really need?我想只有你在做一项具体的工作或职业时你才有这个能力去说。就像我的一个网友，也是看到这篇文章以后认识的。他是联想集团IT研发部的。我问他你现在觉得在大学阶段你学得最有用的一门课是什么：答，不好说，为什么，答：职业不同需要的东西相差太远。即使职业相同，不同的工作中需要的东西有时千差万别。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:24:00

我问他你觉得自己学习自己感兴趣的东西怎么样。因为我周围的同学经常是逃课去自己学自己所谓有用的。他的回答是：OK,那你上大学来干什么了？以为自己很了不起，你觉得有用就有用了！国家高教司都不如你？天真！（呵呵，我经常被这样骂的。）在给你举个例子吧：在网络安全领域绿盟应当算是家喻户晓了，他们的主要工作人员一水职高学生。月薪比levono和microsoft也低不了多少，但是他们只能去用现成的技术，真正能搞网络安全解决方案的还是本科生：为什么：抽象能力有差别，思维角度有差别。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:24:00

我不是说大专生和职高生的能力有限。而是说所接受教育的方向不同。不同的教育的目的就是早就不同的人。不同的人从事不同的职业。现在问题已经很清楚了。我想你可能已经工作了吧，或者是像我的同学一样很多时间都是自己学自己认为有用的东西。如果一个本科生决定我今后就是去做个普通程序员，ok,那时另外一回事了。想做程序员还不容易呢！我们学校曾经接过一个公司的项目，这个项目说白了就是个MIS系统，但是竞标一年没人赶接，为什么？原因就在于里面用到了人工神经网络的很多原理。一般的公司不可能做。后来我们学校接了，也如期完成了。这是谁做的？不瞒你，数学系的建数学模型。我们系按照抽象出的模型要求编程实现的。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:25:00

我之所以说8年时间去学基础知识正是因为除了搞这方面的专家和高校教师不会有人真得这么做。只是告诉大家应当踏踏实实的做事，因为我们懂得太少。只是想安一安像我这样浮躁的年轻同学的心。我绝对不否认你的观点：需要培养一大批能够把理论加以实现的人。之所以有科学，或者说科学的意义就是将理论应用到实践当中去指导实践。这一点我是极力赞成的。在学术浮躁的今天，我怕的是今后国家能搞尖端的人太少，甚至没有。这篇文章说实话，不是写给所有人看的，只是想正正学术风气。鼓动大家踏踏实实做事。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:26:00

我这篇文章叫做《计算机科学与技术反思录》，里面有一言：“并将重点放在计算机科学理论上”主要是给计算机科学入门的学生尤其是大一的学生一个方向。仅将重点放在计算机科学上。如你说的很多计算机技术方面的问题在我的其他文章当中会有综合的论述。不在这篇文章当中阐述清的原因就在于：I am just a beginner.有些问题现在我自己还在体会，思考。我现在还是学生，还需要不断的学习。哪天我觉得自己有能力看计算机技术了我会第一时间和你探讨的。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:26:00

信中本着对问题的探讨讲，绝无其他意思，得罪之处望见谅。希望我们能成为好朋友。另外，我想把咱们的谈话贴到论坛里不知你是否同意。还有就是你是在哪里看到我的这个帖子的，因为我的这个帖子被贴得到处都是，我自己都不知道有几处。希望你今后能够多多指点我，还是那句话I am just a beginner。懂的东西还太少。最后如果你是学生，祝你学有所成！如果你是已经工作的哥哥，那就祝你工作顺利！

评注者：noah
2003年5月13日 12:29:00

个人以为数学对计算机的影响算法固然是一个方面。更重要的是对计算机科学的发展有决定性的影响。虽然长时间来计算机的发展似乎是软硬件的互相协调，可是程序存储式计算机的思想是数学家提出来的。问题是是否会有更好的计算机设计思想，这个可能依赖于数学的进步与数学家的努力。计算机从技术到科学的转变很大程度上依赖于数学工作者和计算机工作者共同努力。所以如果从科学的高度来看计算机的发展，数学的作用就很明显了

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:32:00

上面贴的是在CSDN上转载此文时各个学校的学生的一些讨论，精简了一些贴过来，作为对文章的补充。

评注者：zengyi820
2003年5月13日 12:54:00

上面贴的是文章被转载到CSDN上面时各个大学的同学的一些评论，精简了一些贴过来，算是对文章的补充，希望大家一起探讨，发表自己的意见。

评注者：gucheng
2003年5月15日 22:17:00

经典,经典…..

评注者：pengtao82711
2003年5月29日 1:16:00

zengyi820,你好，一个偶然的机会，我看了你这篇《计算机科学与技术学习反思录 》，看后深有感触。谢谢，诚挚的谢意。我现在就读于中国人民解放军后勤工程学院，计算机系专科二年级，明年就要毕业了。曾经我以为学几种技术能找到工作就够了，但现在我已经有了更深更远的打算，正如王爱平教授曾经说过的一番话：“当你选择了计算机这一门科学，就意味着你踏上了一条不归路，就意味着你一生都要为之奋斗……你的身后是悬崖，只有向前走，不能往后退。”虽然还有一年的时间就毕业了，但一生的时间还长得很，我将踏上这条不归路，并为之奋斗。谢谢。

评注者：pengtao82711
2003年5月29日 1:31:00

再次谢谢你，我准备把你的这篇文章发给我所有的计算机系的同学，尽管我们是专科生，但如果我们自己都放弃了，那谁来拯救我们？不过至少我自己已经拯救了自己，应该说叫醒悟了，原来我对计算机的理解从来都很肤浅，你在文章中提到的很多好笑的做法，我都有过，为此我感到抱歉。但我想以后不会再有了，永远也不会再有了。计算机科学和技术的领域太广了，每个计算机系的学生确实都应该先把计算机理论学好，打下坚实的基础。
希望各位在看了这篇文章之后向更多的人发表这篇文章，为了中国的计算机业，为了整个计算机领域的进步，希望大家都能努力做好，并希望所有计算机领域或即将踏入计算机领域的朋友都能在计算机领域取得巨大成功。

评注者：pengtao82711
2003年5月29日 1:37:00

zengyi820,在我最初看你那篇文章的时候，我还以为你是位计算机领域的老前辈，没想到。。。。。。你也是82出生的吧？很高兴认识你，我叫彭陶，重庆人，现就读于后勤工程学院。我很佩服你，才大三就有这么高的造诣，希望能和你交个朋友。我的qq号：39672630，Email:pengtao82711@163.com。希望你能尽快回复。

评注者：zengyi820
2003年5月29日 3:12:00

呦，谢谢大哥夸奖了，但是我要说个事实，计算机科学博大精深，现在有放飞网的同学和学长领我入门，我也充其量是个beginner.可折我的寿了，让我的学长看见了要挨骂的。

评注者：Youngwoo
2003年6月1日 22:34:00

看了之后，启发不少

评注者：ui
2003年6月5日 16:13:00

uiu

评注者：西门吹雪
2003年6月5日 16:17:00

我隔断时间来这儿逛逛，发现北工大藏龙卧虎的人不少啊，这位小弟，这么年轻，但是对计算机科学的认识很深刻。不过文章的观点，我也认为只是适合一部分学生，适合于有志于基础理论研究的人才。计算机科学与技术博大精深，人的精力时间都有限，很难精通所有的基础理论。大部分人还是去学习自己技术所需要的部分理论吧。

评注者：
2003年6月19日 15:38:00

理论联系实际，学以致用！

评注者：Microsoft-lee
2003年6月21日 15:47:00

就是不一样!
所以还是厉害!
回去要想想看!
THANKS !

评注者：yangyang303
2003年6月23日 12:59:00

小弟也是实验学院的，02级电信。拜读学长此文，心潮澎湃。“非典”时期，同学们的学习生活发生了极大的变化。最突出的是教学的组织形式的变化。对于离校学生而言，一反传统的面对面的教学，主要是通过网络等方式了解教学内容和教学要求进行自主学习。因为有了更多的自主性，多数同学应当是能够有计划的坚持学习，也有的学生学“疯”了，也有的学生玩“疯”了。而阁下通过这篇激扬文字，对自己的专业、定位进行积极的反思，无疑是这段时期学习的有心人和佼佼者。洋洋洒洒成一篇，这就是位有心人、佼佼者。值得我们这些新同学学习。鄙人这段时间，没有学长这么有创意的成果，但也坚持看看书什么的，相比起来，我差的还很远！

星期四, 十二月 27, 2007

在 MacOS X 上配置中文 LaTeX 环境
阅读此文档之前，我假设你已经比较了解如何使用 MacOS X 下的终端，并了解一些基本的 bash 命令，比如 mv, ls, cp, cd 等。如果你还不太了解，请搜索相应的文档。

在 MacOS X 上有多种 TeX/LaTeX 的实现程序，比如 teTeX （可以通过 Darwinports、Fink、i- Installer 或者 Gentoo MacOS 来安装）、CMacTeX、FasTeX、OzTeX 等，另外还有各种丰富的工具可供选择，你可 以到 MacOS X TeX/LaTeX Web Site 或者 TeX on MacOS X 上去找到它们。如果你只用 TeX/LaTeX  （后面用 LaTeX 来代替）来写英文文档，你安装完之后即可以进行使用了。

目前为止，LaTeX 在处理非罗马字符（包括斯拉夫字符、阿拉伯字母、印地文等）方面还很欠缺，尤其是 CJK 字符（即 Chinese,  Japanese, Korean 的缩写，通常称为远东字符集），它们占了 16 位 Unicode 字符的 60%，巨大数量的字符导致原先  8 位的 TeX 系统无法满意地处理它们。目前 TeX 世界里有三种方法来处理 CJK 字符：
其一，称之为 subfont scheme，将 CJK 字符映射到 256 个或者更少的字符上，然后可以使用原先 8 位的 TeX 系统对其进行 处理。许多包都是基于这种方式来处理 CJK 字符的，比如 CJK-LaTeX (Werner Lemberg，在 CTAN 中的位置 —  language/chinese/CJK/)、HLaTeX （Koaunghi Un，在 CTAN 中的位置 —  language/korean/HLaTeX）和 ConTeXt 中的中文模块（Hans Hagen，在 CTAN 中的位置 —  macros/context）。
其二，改写 TeX 系统，使之支持本地字符集。在中国大陆，比较流行的是 CCT （中国科学院数学与系统科学研究院，张林波）；在台湾，能够处理  big5 编码的有 PUTeX （台湾静宜大学资管系，蔡奇伟）、 ChiTeX （台湾中央大学数学系，陈弘毅）等。
其三，Omega，TeX 的 16 位 Unicode 扩展，其内部处理的字符默认为 16 位的 Unicode 。目前， Omega 还处于开发阶段。

在中国大陆，比较流行的是 CCT 和 CJK-LaTeX，其中 CTeX 网站上提供的 CTeX 套件大大方便了大家使用 LaTeX 来处理中 文。但遗憾的是，CCT 只支持 Windows 和 Linux 平台，其它改写后可支持中文的 TeX 系统也都不支持 MacOS X 。目前，在  OS X 上只有使用 CJK-LaTeX 来处理�