成才之路(2):养成自由思考的习惯

本文强调了自由思考对于学术研究的重要性,分别从提出问题、破除迷信、扩展思维空间及活跃学术氛围四个方面进行了阐述,鼓励青年学者培养独立思考的能力。

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成才之路(2):养成自由思考的习惯(100516)
闵应骅
    首先声明,这里说的是自由思考,不是提倡青年人自由散漫、任性、为所欲为。现在有些年青人半夜两点才睡觉,生活没规律,成天打游戏、听摇滚。我不赞成,这对他们的身心健康不利。
    我这里说的是:对搞学问的人,自由思考是第一重要的。
1.自由思考才能提出问题
    三岁左右的孩子最喜欢问爸爸妈妈:这是为什么呀?他们刚到这个世界,看到这个世界,什么都新鲜,总想多知道一些。有时候问得爸爸妈妈都不耐烦了,他们还在问。这是一种好奇心。好奇心对科学家来说是第一重要的。没有好奇心就没有追求真理的动力。
2.自由思考才能破除迷信
    迷信不一定是信教,也可以是迷信权威。学术权威说的话,应该认真思考,应该有一定道理。但是,需要加上你自己的思考。你完全可以反过来想一想。也许你能发现点什么,或者站得更高,推广一点什么;也许你能找到反例,推翻一点什么。只有敢于说不,才能有所创造。但是,必须经过认真思考,而不是胡说八道。
    迷信工具也是一种迷信。在IT行业,模拟、验证、设计、评估工具多得不得了,各个公司都有类似的工具。科学研究的目的是创造和改进这些工具,而不是用某一个工具去证明自己的什么思想。当然你完全不用工具是不可能的,但是在论证你的思想的时候应该设法由于工具缺陷而造成的误解。仪器仪表也是科学工具,有网友说我国仪器仪表行业不景气。他说得很对,仪器仪表的先进性体现了我们科学研究的进步程度。最近,美国航天局为科研而特别研制的相机就使用了40亿象素的感光元件。没有先进的照相技术,航天器上天了、登月了,有什么用?
3。自由思考才能扩展思维的空间
    50年代大学一位留学印度的物理老师讲过一段话,给我印象深刻,至今不忘。他说苹果熟了,要离开苹果树,它可以往三维空间的任何一个方向飞去,为什么偏偏要往地心的方向落下呢?总得有个道理吧?那就是万有引力定律。同样的逻辑还可以问很多类似的问题。这就大大扩展了自己的思维空间。没有广阔的思维空间,你简直不知道有何创新的可能。于是,你只知道沿着人家的思路,做点改进、做点扩展,或者把几个人的东西总结一番,或者把东家的东西用到西家,号称是结合。这样,原始创新的东西就没有了。
4.自由思考才能活跃学术空气

    我总觉得我们的讨论班、课堂里、学术讲座、甚至整个学术界,学术空气不够活跃。提问题的人少。其中一个可能的原因是怕丢丑,怕人家说你问这样没水平的问题。在外国,课堂上、学术会议上,问问题、提出质疑的很多。其实你问的问题很可能是别人也想问的。孔夫子说“不耻下问”,不管他是“上问”还是“下问”,总归学问、学问,光学不问怎么行呢? 

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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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