科研：多思考本质问题彭思龙

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1、科研：多思考本质问题彭思龙从事科研工作有十儿年了，走了很多弯路。我原来做小波分析及其应用,整天想的是怎么发点文章，但是多年后发现，虽然垃圾文章发了一大堆,但是真止有意义的文章几乎没有几篇。这是怎么了？终于有一天想通了，做科研的路子只冇一条，那就是多思考本质问题。那么什么是本质问题呢？怎么思考本质问题呢？一、领域内工具的弱点是本质问题。任何一个领域的课题都冇冷热的时期，在热门的时候，往往做点修补性的，组合型的文章比较容易发表，但是这些文章最终都不会被记忆，有时候英至连铺路石的资格都当不±o小波分析领域的发起者Z

2、--mallat的风格非常值得学习。他发表了著名的多尺度分析理论之后，并没有停留在多尺度分析的边角讨论±o实际上，围绕多尺度分析的各种细节讨论至少发表了几千篇高等级杂志的理论文章，但是mallat没有做任何的这样的工作。他很快就开始做MatchingPursuit,就是从小波的缺点出发，研究更具有灵活性的工具。虽然历史证明，他的新方法并不具有真正的优势。但是，当我96年读他的文章的时候，我还是为他的勇气和风格感到赞叹。当然，他的做法引起了Donoho的注意，后者把2范数改成了1范数，就提出了今人特别热门的所谓

3、稀疏表示，这也算是Mallat做的贡献。做科研，尤其是年轻人，非常希望多发点文章，很容易走入热门工具的细节讨论中，这作为科研训练是有意义的，但是作为长期的科研行为，却是非常冇害的。因为一个工具的出现，往往是大的框架基本定型,剩下的仅仅是某个缝隙或者局部还不够美观，这样的科研做多了，就成了真正的小工人，好工作是出不来的。如果想做大的工作，那就要停止做这些小工人的活。没见过天天砌砖头的人还能成为建筑大师的。二、领域内的理论的缺陷是本质问题。任何一个热门的领域都有这样的情况，那就是大家都感觉到有很多问题，但是在这些

4、问题背后，只有几个值得深入讨论的问题。比如，最近几年比较火热的Albert--huang变换（简称HHT）（当然主要在华人世界里），简单应用型的文章发表了上千篇，但是其本质问题没有得到有效地解决。HHT的核心问题就是形式化问题，也就是需要一个完整的数学描述，而非靠经验。没有严谨数学描述的工具还不会得到很好的承认。可是，真正考虑这个问题的人往往会觉得这个问题太难。实际上，很多美国的很牛的一些数学家曾经努力过。Huang本人也去普林斯顿讲学多次，但是至今没冇很好的数学表示。这样的问题就是本质问题。做点应用是无可厚

5、非的,但是只适合初学者做练习，対于已经成熟的科研人员来说，就是浪费精力。毕竟，做简单的应用，也就是多跑跑程序，看看数据。这不是最好的科研形式。在这个领域，我也做了8年了，虽然没有真正的解决好HHT的数学理论问题，但是也提出了一套新的方法：基于算子的信号自适应分析方法。如果我也是象以前一样，只考虑做点应用，估计也会一样没有什么收获。而且，由此出发，我还转向了和另外一类看似完全不相关的领域的结合部开始研究，最近似乎看到了点希望。思考领域内的理论缺陷总能带来新的思想。三、应用问题的彻底解决是本质问题。做应用基础研究

6、实际上很难做。看似手边的理论或者算法工具很多，但是真正拿到应用中，才发现，那些看似很漂亮的工具大多数是花架子，不能真正实用。整天忙于思考无用的理论工具的探讨，还不如真正瞄准实际问题。在机器学习领域，德国有个牛人，他研究机器学习的方法很简单，就是做一个实际应用。看看现有工具有什么毛病，如果有毛病，根据这个应用，提出一些很具体的本质的提高方法，过去十几年，他不断地在机器学习领域创造了很多冇意义的算法，都要归功于他不依赖于工具，而是瞄准实际问题的解决。如果把实用问题作为首要的因素考虑，那么就不会很随意的思考花哨的工

7、具。我们国家并不是理论研究不好，而是应用做的不好。大量的工程问题缺少真正意义上的投入。可是这些工程问题木身具有重要的现实意义，解决起来并不是很容易。通过认真思考这些很具体的应用问题，就能发现现有理论的大量不足，然后逐个开始思考，最终总能有真正的收获。那么用什么方式思考本质问题呢？这个问题很复杂，我觉得如下两个方面需要特别注意：一、思考本质问题要有持续性。既然是本质问题，往往就不会是很容易就解决的特点，但是也不是那种解决不了的问题。要想做本质的问题，唯一的做法就是坚持不懈的思考，时刻都要去除内心那种随意做点文章

8、的诱惑。这一点，法国人给我们做了很多的榜样。法国科学家有不少都是喜欢做本质问题的，而且是孤独的一个人做了十几年，最后终成止果。这些人从来都不会跟风，不做热门的课题，只做自己认为是好的问题。因为，一个本质问题的解决可能需要不止一个思想上的提高，而是一整套的解决方案的提出，短暂的研究可能只想到了其中一个点，但是拿不出整体解决方案，也是半途而废。二、思考本质问题要去除内心的暗示。研究本质问题的一个很重要的