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April 16 还是firefox好实验室网其烂无比,用hotmail收邮件真是对我精神的摧残。很多网站都打开困难,用firefox代替了mathon,发现果然快多了,赞一个 等网恢复过来,估计我还是会换回mathon,毕竟用习惯了。比如firefox我经常要反应一下新窗口和新标签页到底有什么不同,而且找不到我的收藏夹啊等等。看来我还是很恋旧的…… February 09 直觉易出错在社会和自然界中,我们可以把事件发生的情况分为三大类:在一定条件下必然发生的事件,叫做必然事件;在一定条件下不可能发生的事件,叫做不可能事件;在一定条件下可能发生也可能不发生的事件,叫做随机事件。在数学上,我们把随机事件产生的可能性称为概率。严格说来,概率就是在同一条件下,发生某种事情可能性的大小。概率在英文中的名称为probability,意为可能性、或然性,因此,概率有时也称为或然率。 彩票是否中奖就是个典型的概率事件,但概率不仅仅出现在类似买彩票这样的赌博或游戏中,在日常生活中,我们时时刻刻都要接触概率事件。比如,天气有可能是晴、阴、下雨或刮风,天气预报其实是一种概率大小的预报;又如,今天某条高速公路上有可能发生车祸,也有可能不发生车祸;今天出门坐公交车,车上有可能有小偷,也有可能没有小偷。这些都是无法确定的概率事件。 由于在日常生活中经常碰到概率问题,所以即使人们不懂得如何计算概率,经验和直觉也能帮助他们作出判断。但在某些情况下,如果不利用概率理论经过缜密的分析和精确的计算,人们的结论可能会错得离谱。举一个有趣的小例子:给你一张美女照片,让你猜猜她是模特还是售货员?很多人都会猜前者。实际上,模特的数量比售货员的数量要少得多,所以,从概率上说这种判断是不明智的。 其实,上面所说的彩票问题也反映了人们对概率自以为是的直觉是多么靠不住。人们在购买彩票时总是只看到那些中了大奖的故事,而不愿去考虑中大奖其实是个最典型的小概率事件,其概率低到根本不值得去买。数学专家认为,概率低于1/1000,就可以忽略不计了,而大英帝国彩票中特等奖的概率只有一千四百万分之一,即使是选号范围小一些的彩票,中到特等奖的概率一般也要五百万分之一,这样小的概率居然还有这么多人趋之若鹜。有笑话说全世界的数学家都不会去买彩票,因为他们知道,在买彩票的路上被汽车撞死的概率远高于中大奖的概率。 人们在直觉上常犯的概率错误还有对飞机失事事件。也许出于对在天上飞的飞机本能的恐惧心理,也许是媒体对飞机失事的过多渲染,人们对飞机的安全性总是多一份担心。但是,据统计,飞机旅行是目前世界上最安全的交通工具,它绝少发生重大事故,造成多人伤亡的事故率约为三百万分之一。假如你每天坐一次飞机,这样飞上8200年,你才有可能会不幸遇到一次飞行事故,三百万分之一的事故概率,说明飞机这种交通工具是最安全的,它甚至比走路和骑自行车都要安全。 事实也证明了在目前的交通工具中飞机失事的概率最低。1998年,全世界的航空公司共飞行1800万个喷气机航班,共运送约13亿人,而失事仅10次。而仅仅美国一个国家,在半年内其公路死亡人数就曾达到21000名,约为自40年前有喷气客机以来全世界所有喷气机事故死亡人数的总和。虽然人们在坐飞机时总有些恐惧感,而坐汽车时却非常安心,但从统计概率的角度来讲,最需要防患于未然的,却恰恰是我们信赖的汽车。 随意的估算也不准 不断地抛一枚硬币,当它落到地上时,出现正、反面次数相同的概率是多少?很多人都会以为随着抛硬币次数的增加,正、反面出现次数相同的概率也在递增,但这个想法错了。恰恰相反,其概率随着抛硬币次数的增加在递减。抛2次时出现正反两面各1次的概率是50%,抛6次时出现正反两面各3次的概率是31.25%,抛10次时出现正反两面各5次的概率是24.61%,抛100次时出现正反两面各50次的概率只有大约8%(当然,随着抛的次数增加,正、反面出现的次数非常接近,就是难以做到完全相同)。这说明,面对一个貌似简单的概率问题时,我们如果随意估算,轻易下结论,可能与实际情况恰好南辕北辙。 我们来看一个经典的生日概率问题。以1年365天计(不考虑闰年因素),你如果肯定在某人群中至少要有两人生日相同,那么需要多少人?大家不难得到结果,366人,只要人数超过365人,必然会有人生日相同。但如果一个班有50个人,他们中间有人生日相同的概率是多少?你可能想,大概20%~30%,错,有97%的可能! 它的计算方式是这样的: a、50个人可能的生日组合是365×365×365×……×365(共50个)个; b、50个人生日都不重复的组合是365×364×363×……×316(共50个)个; c、50个人生日有重复的概率是1-b/a。 这里,50个人生日全不相同的概率是b/a=0.03,因此50个人生日有重复的概率是1-0.03=0.97,即97%。 根据概率公式计算,只要有23人在一起,其中两人生日相同的概率就达到51%! 但是,如果换一个角度,要求你遇到的人中至少有一人和你生日相同的概率大于50%,你最少要遇到253人才成。 再来看一个常见的抽奖例子。参加抽奖,当然人人都会想得奖,这时候该先抽奖还是后抽,才能让中奖机率提高呢? 恐怕很多人都会在这个问题上犯糊涂,让我们用科学方法解决这个问题吧。假设有二个酸苹果、一个甜苹果,甲乙丙依次从箱中摸出一个,谁最有机会吃到甜苹果呢?首先,甲的机会是三摸一,所以甲摸到甜苹果的概率是1/3。乙的机会如何呢?甲没有摸到的概率是2/3,然后在这个概率中计算乙摸到的概率:(2/3)×(1/2)(只剩2个苹果让乙摸)=1/3,所以乙摸到甜苹果的机率是1/3。丙呢?丙只有在甲、乙都没有摸到的情况下才可能摸到甜苹果,所以扣掉甲、乙摸中的概率,就是丙的机会大小了,其概率是1-(1/3)-(1/3)=1/3。 明白了吗?不管先摸也好,后摸也罢,每个人摸到甜苹果的机会其实都是一样的。 从赌博中发展的概率理论 既然一个事件的概率凭感觉随便估计总是容易出错,而概率又与人类生活息息相关,那人们就得严肃对待概率问题了。 概率问题的历史可以追溯到遥远的过去,很早以前,人们就用抽签、抓阄的方法解决彼此间的争端,这可能是概率最早的应用。而真正研究随机现象的概率论出现在15世纪之后,当时的保险业已在欧洲蓬勃发展起来,不过,当时的保险业非常不成熟,只是一种完全靠估计形势而出现的赌博性事业,保险公司要承担很大的不确定性风险,保险业的发展渴望能有指导保险的计算工具的出现。 这一渴望戏剧性地因15世纪末赌博现象的大量出现而得到解决。当时的主要赌博形式有玩纸牌、掷骰子、转铜币等。参加赌博的人,特别是那些专门从事以赢利为生的职业赌徒,鏖战赌场,天长日久就逐渐悟出了一个道理:在少数几次赌博中无法预料到输赢的结果,如果多次进行下去,就可能有所预料,这并不是完全的碰巧。这无意中就给学者们提供了一个比较简单而又非常典型的概率研究模型。 1654年,有一个法国赌徒梅勒遇到了一个难解的问题:梅勒和他的一个朋友每人出30个金币,两人谁先赢满3局谁就得到全部赌注。在游戏进行了一会儿后,梅勒赢了2局,他的朋友赢了1局。这时候,梅勒由于一个紧急事情必须离开,游戏不得不停止。他们该如何分配赌桌上的60个金币的赌注呢?梅勒的朋友认为,既然他接下来赢的机会是梅勒的一半,那么他该拿到梅勒所得的一半,即他拿20个金币,梅勒拿40个金币。然而梅勒争执道:再掷一次骰子,即使他输了,游戏是平局,他最少也能得到全部赌注的一半——30个金币;但如果他赢了,并可拿走全部的60个金币。在下一次掷骰子之前,他实际上已经拥有了30个金币,他还有50%的机会赢得另外30个金币,所以,他应分得45个金币。 赌本究竟如何分配才合理呢?后来梅勒把这个问题告诉了当时法国著名的数学家帕斯卡,这居然也难住了帕斯卡,因为当时并没有相关知识来解决此类问题,而且两人说的似乎都有道理。帕斯卡又写信告诉了另一个著名的数学家费马,于是在这两位伟大的法国数学家之间开始了具有划时代意义的通信,在通信中,他们最终正确地解决了这个问题。他们设想:如果继续赌下去,梅勒(设为甲)和他朋友(设为乙)最终获胜的机会如何呢?他们俩至多再赌2局即可分出胜负,这2局有4种可能结果:甲甲、甲乙、乙甲、乙乙。前3种情况都是甲最后取胜,只有最后一种情况才是乙取胜,所以赌注应按3:1的比例分配,即甲得45个金币,乙15个。虽然梅勒的计算方式不一样,但他的分配方法是对的。 三年后,也就是1657年,荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯把这一问题置于更复杂的情形下,试图总结出更一般的规律,结果写成了《论掷骰子游戏中的计算》一书,这就是最早的概率论著作。正是他们把这一类问题提高到了理论的高度,并总结出了其中的一般规律。同时,他们的研究还吸引了许多学者,由此把赌博的数理讨论推向了一个新的台阶,逐渐建立起一些重要概念及运算法则,从而使这类研究从对机会性游戏的分析发展上升为一个新的数学分支。 由赌徒的问题引起,概率逐渐演变成一门严谨的科学。 相同的概率,不同的结论 有时,面对同一个概率事件,随着问题的着眼点不同,我们得出的结论可能截然相反。这一点会使一般人感到迷惑不解,我们在这里打一个通俗的比喻:某人是嫌疑犯,也找到了一些他的犯罪证据,但不是决定性的,若我们要求“只有找到了更重要的犯罪证据才能判他有罪”,则他将被判为无罪;反之,若要求“只有找到了证明他没有犯罪的重要证据才能判他无罪”,则他将被判有罪,在这里,着眼点的不同决定了不同的判罚。 这方面的著名事例是辛普森杀妻案。 1994年6月12日深夜,美国洛杉矶西部一个豪华住宅区里,一只小狗在不停地狂吠,引起了邻居家的注意。当人们随着狗吠声来到一住宅门前时,赫然发现两具血淋淋的尸体!警察接到报警后迅速赶到现场,发现两名死者是美国黑人橄榄球明星辛普森的妻子和一个餐馆服务员,而这所豪宅就是辛普森的家。 警方在经过大量艰苦细致的调查后,搜集到了大量证据都表明辛普森有重大杀人嫌疑:他的汽车上染有死者血迹,车道上也发现血迹,案发现场还有染血手套和其它证据;还有证人作证说在辛普森妻子死亡的时间段内看到了辛普森就在其豪华住宅附近;历年报警记录还显示辛普森曾多次暴力虐妻。这些证据都对辛普森极为不利,检察官据此向法院控告辛普森犯有一级谋杀罪。遗憾的是,控方所提供的证据中有小一部分因不符合法定程序而不被法庭采信。即便如此,在这起案件中,辛普森杀人的概率也有95%以上。 然而,最后的审判结果却让全世界大吃一惊:辛普森被无罪释放! 原来,美国的刑事法律是建立在无罪推定的基础上的,尤其是对于杀人案这样重大的案件,要最后给被告定罪,控方所提供的证据要近乎100%令人信服才行,稍有疑问就不得被判有罪。95%以上的概率不足以使辛普森被判有罪。 颇具戏剧性的是,当辛普森前妻的娘家在向法院提起民事诉讼时,法院却判决辛普森输,赔偿原告3350万美元。之所以有如此结果,是因为刑事审判与民事审判的证据采用规则有差别,在民事诉讼中,只要原告提供的证据只要比被告的有说服力就可以赢。用数学概率来表示,刑事诉讼中控方需要近乎100%的证明,民事诉讼中原告只要证明有51%以上的可能性即可。在这起案件中,95%以上的概率足以使辛普森赔得倾家荡产。 统计开辟概率新天地 早期人们对概率的研究,都局限于我们日常接触到的有限事件的组合,例如玩牌、赌博中的计算问题,彩票的中奖问题,体育比赛时的抽签问题,等等,这些都是古典概率问题。古典概率只能处理诸如赌博中有限事物的组合,有非常大的局限性。而自然与社会中有许多事件是非常复杂的,如人口统计、男女出生统计、消费统计、各种民意调查等等,无法用简单的古典概率穷尽。经过几代数学家的努力,大约用了200年的时间,概率论发生了质的飞跃,具备了与统计结合的条件,出现了统计概率。 19世纪初,由于生产力的迅猛发展,统计事业开始走向昌盛。比利时学者A·凯特勒率先把统计方法从自然科学领域推广到社会科学领域,从而为人们认识社会发展规律的客观性打开了一扇窗口。 凯特勒认为,规律躲避着我们的理智,因为我们观察到的只是单个人的行为,大量偶然性的、个体特征我们无法记录下它们。因此,需要一种崭新的、方法来反映社会的整体风貌和趋向。他把统计理论和概率理论结合起来,开创了统计概率应用的先河。 凯特勒仔细研究了当时法国、比利时和英国的司法刑事机关报的汇编,惊讶地发现,这些国家每年犯罪的次数大体不变,不仅如此,各种类型的犯罪也有惊人的重复性。凯特勒本人都为这些惊人的发现所震动,他感叹道:“这是人类多么可悲的性质啊!监狱、铁链和断头台的命运对人类来说就像国家的收入一样,可以以某种概率被预先决定。我们甚至能预先计算出来,下一年会有多少人将用和自己一样的血弄脏自己的手,有多少人将是伪造者,多少人是投毒者,这一切就像能够确定出生与死亡的数量一样。”凯特勒还分析了人的“自由意志”的其他表现,如结婚、自杀等,也得到同样的结果。在我们以为完全是由个人的自由意志决定的地方,仍然有客观规律在起作用,这真是冥冥之中无法逃脱的宿命。 凯特勒的报告引起了当时社会的轰动。从此,统计走出了原来的杂乱无章的状况。把概率应用到统计中凯特勒是第一人,科学史上将凯特勒开创性的工作看作是现代统计学的起点,凯特勒也被誉为“现代统计学之父”。从那以后,统计概率在社会中的应用得到了蓬勃发展,当时的各种社会调查,如犯罪调查、贫民调查、工业调查、城市调查等都得到了广泛开展。这些调查使得人类首次能够从数学的角度审视自身行为、并把它们置于概率论模型下进行研究。 用概率来统计的社会 统计概率对人们的观念的影响是深远的,自从十九世纪二三十年代凯特勒开创了统计概率以来,人们对统计数据规律性的信任超过了以往的任何一个时代。国家以各种报表来了解工业、农业、国防、人口、消费、犯罪等方面的资料。制定银行利息的高低需要消费指数和通货膨胀率,如果通货膨胀率高,消费指数低,银行就会考虑提高利率,反之亦然。国家举行重大活动需要了解几百年甚至上千年的天气资料,以避免遭遇恶劣天气的影响。例如,1990年北京亚运会的举办时间为8月21日至9月6日,就是因为根据统计资料显示,北京这期间遭遇恶劣天气的概率非常低。 今天,统计概率已经渗透到社会科学、自然科学的方方面面,特别是计算机的广泛运用,使社会统计工作得以全面展开。我们耳熟能详的食品检测报告、人口统计、犯罪统计、国民生产总值的统计,国家和公司为了了解民意所进行的民意调查、市场调查,无一不涉及统计概率。同时,概率统计已经变成现代人理念与信念体系中的一部分。比如,对于美国大选,可以通过民意调查,用概率统计的方式计算某个候选人的受欢迎程度。而反过来,这种数据又一定程度左右人们的好恶,致使民意倾向变化,而影响到实际的选举过程。这说明概率统计的观念也影响到每一个人的行为和生活方式。 总之,从概率的思想走出机会性(博彩)游戏的范围,到应用的不断深化,这一过程中人类的思想观念发生了巨大的转变,这就是概率带来的革命。 概率不仅出现在人类社会生活中,在大自然的精心安排之下,生命的繁殖、进化也莫不服从于概率论的神奇安排。早在1843年,捷克修道士孟德尔首先为世人揭示了大自然的奥秘。醉心于自然科学的孟德尔,在闲暇研究植物的遗传规律,他选择了豌豆作为实验材料。豌豆是一种严格自花传粉的植物,它的雄蕊被花瓣包围,将外来的花粉拒之门外;同时,具有一些如高茎对矮茎、圆形对皱形、黄子叶对绿子叶、灰种皮对白种皮等具有明显差异的性状。孟德尔发现,当把不同品种的豌豆的这些性状在遗传到下一代时,总是遵循着大约3∶1的统计概率:高茎的与矮茎的植株比例为2.84比1;圆形的与皱形的植株比例为2.96比1;黄子叶与绿子叶的植株比例为3.01比1;灰种皮的与白种皮的植株比例为3.15为1。 现在,人们在教科书中称这个奇妙的比例为孟德尔第一定律,这个比例产生的原因是由于两种遗传基因在进入下一代的杂种细胞时,彼此分离,互不干扰,最后在生物传粉过程中随机组合,所以这个规律又称“分离定律”。后来孟德尔经过艰苦的探索又发现了两对性状不同的植株进行时,不同对的遗传基因自由组合,而且机会均等。这就是孟德尔第二定律,也称“自由组合定律”。孟德尔发现的分离规律和自由组合规律实质上就是概率统计规律在遗传过程的体现。 November 06 一个疑惑的问题!今天wikipedia居然怎么也上不去,不知道是出了什么问题。
有个疑问:
对一个二维数据样本进行分析,按每行每列分析,行列都同属一种分布(其实也不完全精确属于哪种分布,但是接近,按照某种准则可以判定是),但是参数却不相同。那么对于单个样本的分布函数该怎么确定呢?
当这两维都是高斯分布时,是怎么样的情况呢?今晚才知道高斯分布和maxwell分布有联系!要去查阅一点资料了。多听听别人的意见果然有帮助。
分别分析两维样本,是独立的吗?
November 01 8小时电脑为伍 电脑族美容健康菜单(zz)你每天至少8小时与电脑为伍吗? 你经常熬夜,并用“垃圾食物”果腹吗? 你有眼睛疲劳、腰酸背痛等等症状吗? 如果答案肯定,那么你必须要对自己进行调整了。 很重要的一点是:及时补充营养,刷新自己的饮食菜单。其中健脑、护眼、补钙这三大方面是最关键的。
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脂肪是健脑的首要物质。它在发挥脑的复杂、精巧的功能方面具有重要作用。代表性食物有坚果、芝麻、自然状态下饲养的动物等。蛋白质是智力活动的物质基础,是控制脑细胞的兴奋与抑制过程的主要物质。代表性食物有瘦肉、鸡蛋、鱼类等。而碳水化合物是脑活动的能量来源。它在体内分解为葡萄糖后,即成为脑的重要能源。代表性食物有杂粮、糙米、红糖、糕点等。充足的维生素C可以使大脑功能灵活、敏锐,并提高智商。代表性食物有鲜果类、黄绿色蔬菜等。 B族维生素是智力活动的助手。包括维生素B1、维生素B2、叶酸等,当B族维生素严重不足时,就会引起精神障碍,易烦躁,思想不集中,难以保持精神安定。代表性食物有香菇、野菜等。坚果 含有大量的蛋白质、不饱和脂肪酸、卵磷脂、无机盐和维生素,经常食用,对改善脑营养供给很有益处。 香菇 对高血压,动脉硬化有较为明显的疗效,有消除疲劳、提神、稳定精神、防止贫血和癌症等功效。 鸡蛋 含有丰富的蛋白质、卵磷脂、维生素和钙、磷、铁等,是大脑新陈代谢不可缺少的物质。另外,鸡蛋含有较多的乙酰胆碱是大脑完成记忆所必需的。 鱼类 可为大脑提供丰富的蛋白质,不饱和脂肪酸和钙、磷、维生素B1、维生素B2等,它们都是构成脑细胞及提高其活力的重要物质。 黄花菜 富含蛋白质、脂肪、钙、铁、维生素B1,这些都是大脑代谢所需要的物质,因此有“健脑菜”之称。 洋葱 含有抗血小板凝聚的物质,能够稀释血液,改善大脑供血,对消除心理疲劳和过度紧张大有益处,每天吃半个洋葱可以收到良好的健脑效果。 小米 含有较丰富的蛋白质、脂肪、钙、铁、维生素B1等营养成分,有“健脑主食”之称。小米还有防治神经衰弱的功效。 龙眼 补益心脾,益血安神。凡是因为心脾两虚导致的健忘、失眠、心悸、智力衰退等,可以通过服食龙眼来调整。 柚子 含有大量维生素A、维生素B1和维生素C,属于典型的碱性食物,可以消除大量酸性食物对神经系统造成的危害。常吃能使人精力充沛,有醒脑促记忆的作用。此外,橘子、柠檬等也有类似功效。 维生素A和β-胡萝卜素有助于补肝明目, 维生素C对眼睛也十分有益。人眼中维生素C的含量比血液中高出数倍。随着年龄增长,维生素C含量明显下降,晶状体营养不良,久而久之会引起晶状体变性。所以要多吃维生素C含量丰富的蔬菜、水果。 胡萝卜 富含蔗糖、葡萄糖、淀粉等,其中以维生素A的含量最多,其作用和鱼肝油相似。此外,胡萝卜还含有丰富的胡萝卜素,可维护眼睛和皮肤的健康。 菠菜 含有蛋白质、脂肪、碳水化合物、粗纤维、钙、磷、铁、胡萝卜素、核黄素等,它不仅是营养价值极高的蔬菜,也是护眼佳品。 西红柿 含有丰富的维生素、矿物质、碳水化合物、有机酸及少量的蛋白质。因带酸性,所以有保护维生素C的作用,烹煮过程中不易破坏。 韭菜 富含维生素A原、维生素C,还含有蛋白质、脂肪、钙、磷、铁、纤维素以及挥发油等。另外,韭菜还含有抗生物质,具有调味、杀菌的功效。 枸杞子 含有丰富的胡萝卜素,维生素A、维生素B1、维生素B2、维生素C、钙、铁等,是健康眼睛的必需营养。常喝枸杞菊花茶能起到养肝明目的功效。 青椒 含有丰富的维生素,糖类、纤维质、钙、磷、铁等营养素,是蔬菜中维生素C含量最高的。 杏 含有适量的维生素C及丰富的维生素A原,还含糖、蛋白质、脂肪、无机盐、维生素B1维生素B2等,是一种营养价值较高的水果。 枣 营养十分丰富,含有对人体有益的14种氨基酸,维生素含量高出苹果、香蕉几十倍,有“活维生素丸”的美称。 Part(三)了解钙的重要性 钙是人体生命活动的调节剂, 牛奶 不仅含钙量高,而且其中的乳酸能促进钙的吸收,是最好的天然钙源。另外,奶酪、酸奶这些奶制品中钙的含量也很丰富,应该经常食用。 海米 营养丰富,富含钙、磷等微量元素,蛋白质含量也很高。海米和其他海产品都是钙的较好来源。 油菜 营养成分含量及其食疗价值可称得上蔬菜中的佼佼者。其钙、铁含量十分丰富,常吃油菜有清血降压、强健视力、清热解毒的作用。 黑芝麻 是很好的补钙来源,其补钙、养生效果优于白芝麻数倍。不爱喝牛奶的人,可以一天吃三匙黑芝麻替代。此外,芝麻酱含钙量也很高。 黄豆 高蛋白食物,含钙量很高,且富含赖氨酸和易被人体吸收利用的铁。其他豆制品也是补钙良品,如150克豆腐含钙高达500毫克。 西兰花 含钙丰富且草酸含量少,是钙的良好来源。另外,它属于碱性食物,在维持体内酸碱平衡中起重要作用。 芹菜 营养丰富,含有蛋白质、各种维生素、矿物质及人体不可缺少的膳食纤维。由于芹菜的钙、磷含量较高,所以它有一定的镇静和保护血管的作用。 紫菜 含有丰富的碘、钙、蛋白质、维生素A、维生素B及其他矿物质。经常食用可清除血管壁上聚集的胆固醇,对软化血管,防止动脉硬化有一定疗效。 July 10 我的信念(居里夫人)生活对于任何一个男女都非易事,我们必须有坚忍不拔的精神,最要紧的,还是我们自己要有信心。我们必须相信,我们对每一件事情都是有天赋的才能,并且,无论付出任何代价,都要把这件事情完成,当事情结束的时候,你要能够问心无愧地说:“我已经尽我所能了。” 有一年的春天里,我因病被迫在家里休息数周。我注视着我的女儿们所养的蚕结着茧子,这是我感兴趣。望着这些蚕固执的、勤奋的工作着,我感到我和它们非常相似,像它们一样,我总是耐心地集中在一个目标。我之所以如此,或许是因为有某种力量在鞭策着我——正如蚕被鞭策着去结它的茧子一半。 在近五十年来,我致力于科学的研究,而研究,基本上是对真理的探讨。我有许多美好快乐的记忆。少女时期我在巴黎大学,孤独的过着求学的岁月;在那整个时期中,我丈夫和我专心致志地,像在梦幻中一般,艰辛的坐在简陋的书房里研究,后来我们就在那儿发现了镭。 我在生活中,永远是追求安静的工作和简单的家庭生活。为了实现这个理想,所以后来我要竭力保持安静的环境,以免受人事的侵扰和盛名的渲染。 我深信,在科学方面,我们是有对事不对人的兴趣。当皮埃尔•居里和我决定应否在我们的发现上取得经济上的利益时,我们都认为这是违反我们的纯粹研究观念。因而我们没有申请镭的专利,也就放弃了一笔财富。我坚信我们是对的。诚然,人类需要寻求现实的人,他们在工作中获得很大的报酬。但是,人类也需要梦想家——他们对于一件忘我的事业的进展,受到强烈的吸引,使他们没有闲暇、也无热情去谋求物质上的利益。我的唯一奢望,是在一个自由国家中,以一个自由学者的身份从事研究工作。我从没有视这种权益为理所当然的,因为在24岁以前,我一直居住在被占领和蹂躏的波兰。我估量过法国自由的代价。 我并非生来就是一个性情温和的人。我很早就知道,许多像我一样敏感的人,甚至受到了一言半语的呵责,便会过分懊恼,他们尽量隐藏自己的敏感。从我丈夫的温和沉静的性格中,我获益匪浅。当他猝然长逝以后,我便学会了逆来顺受。我年纪渐老了,我愈会欣赏生活中的种种琐事,如栽花、植树、建筑,对诵诗和眺望星辰,也有一点兴趣。 我一直沉溺于世界的优美之中,我所爱的科学,也不断增加它崭新的远景。我认定科学本身就具有伟大的美。一位从事研究中作的科学家,不仅是一个技术人员,并且,它是一个小孩,在大自然的景色中,好像迷醉于神话故事一般。这种魅力,就是舍我终生能够在实验室里埋头工作的主要因素了。 June 13 实验室今天答辩我去听的那一组有5个人,有一个师兄得了全优,有一个师兄可能挂了。 那些老师们都是火眼金睛,一眼就看的出来谁做了工作,而谁没有。骗不过他们的眼睛的。 今天我问童师兄经验,他对我说,有时候也是很看运气的,但是有付出必然就会有收获。只要尽心尽力做好应该做的事情,自然机会降临的概率就会变大。 到今天为止已经收到了两本师兄的论文了。两个师兄都写了赠言,一个师兄是赞美的话,一个师兄是写下对我的真诚的建议和忠告,都让我心里很温暖。 听完了答辩,晚上就和同门一起去搓了一餐。日子也过的快活。实验室真小气,只请毕业生,都不请我们,哼哼 PS:今天一直和大家在一起,把学古筝的事情忘到西班牙了。到了晚上才想起来。真不好意思。可惜可惜啊,今天其实是最后一次练习的机会了,都没有好好把握住。等考完试再继续学吧。 PS的ps:记的东西都不能叫今天了,新的一天又已经开始了。 June 07 (转载)研究生教育要名实相符最近,关于研究生教育的质量问题,从5月14日开始,《新京报》连续发表了多篇评论。在我看来,高等教育的大规模扩招、就业压力引发的考研热,直接推动了研究生扩招。由于导师数量、教学资源难以同步扩张,研究生教育的确出现了“一把茶壶配二十个茶杯”、英语上大课等种种弊端,研究生培养质量的滑坡、文凭“含金量 ”的降低,理当引起社会舆论的高度关注。 身在高校,感到来自研究生的变化同样巨大。多数学生的学习动机是比较功利的,主要为一张文凭;而且,他们毕业之后绝大多数的确也并不从事本学科的学术工作。一个本身缺乏学术兴趣和潜质、今后也不从事学术工作的学生,非要按学术型的目标强行培养不可,还要公开发表论文,效果会好吗? 这不论对国家还是个人,都是巨大的浪费。 造成研究生培养脱离现实的深层原因,是我国在1980年制定的《学位条例》已不符合现在的实际情况和需要。当时,研究生教育刚刚恢复,数量和规模非常之小,培养的绝对是学术精英。参照前苏联的学位制度,我国硕士的培养目标相当于前苏联的副博士,学术要求较高。在多数西方国家,硕士研究生仅仅是一种过渡性学位,学制一到两年,以课程为主;真正高水平的学术训练是在博士生阶段。此外,研究生学位有学术型与专业型之分,前者培养的是从事基础性、理论性研究的学术人才,后者偏重于职业能力的训练,培养的是工程师、临床医生、律师等高级专业人才。 社会对应用型人才的需求远远多于学术型,因而,美国博士阶段专业学位的数量也要超过学术型学位,如学教育的有授“EDD”(教育博士)和“PHD”(哲学博士)学位之别,选前者的学生约占90%以上。我曾向一位美国资深学者了解,美国两年制的硕士究竟是否需要做论文。回答是学生可自行选择做还是不做,如做论文可加获“荣誉学分”,它对就业没有作用,但对申请读博士学位有参考价值,可显示学生的学术能力。我又问硕士论文需要有“创新性”吗?他大为惊讶:这怎么可能呢?他还在学习,硕士论文的内容很多是对经典理论进行验证,做一重复性的实验。 我国的研究生教育和学位制度的问题,一是硕士阶段的目标定位过高,二是以单一的学术型学位为主。 近些年虽然也建立了一些应用型的专业学位,如“教育硕士”、“工程博士”等,但数量和规模非常之小,未受到应有重视。在我国高等教育已进入大众化阶段、硕士生培养规模巨大的情况下,应当实事求是地调整硕士研究生的培养目标,使之符合大多数学生的实际状态和就业需要,将多数学位定位于培养应用型人才的专业学位。 同时,严格对博士生的培养和学术训练,减少招生,延长学习年限,从而使大多数为追求就业的和少数追求学问的研究生能够各得其所,适才适学,学用一致。 只有这样,硕士生学制三年改两年才具有实质意义。 这样的“降低”也许反而是一种进步。
源自:光明网 June 06 女生应不应该读博呢?i'm puzzled about this problem very much. i have a choice before,but now hesitate again. because two friends of mine told me they don't think it's a good choice for me to get PHD,they both had a lot of reason. i don't want to talk about what a girl should do,all i want to know is, for me,which choice is the best one? list the reason of contintue to study:
list the reason of not contintue to study:
friends,could you give me some advice? March 30 中国,你什么时候强大?今天上DSP课的时候,老师正讲着各种dsp芯片,讲到了AD和TI,Motorola和Philips,突然冒出一句,就不说小日本的芯片了。看来老师都很爱国,芯片也不用日本的。可惜的是中国没有自己的dsp芯片,还是必须依赖国外,只不过是用一下没有那么深仇大恨的国家的,自己可以接受就算了。但是中国要站起来,就必须要发展自己的技术。 事实是现况很一点不令人鼓舞。(我只是在武大,不知道是否中国别的地方正如火如荼的开发研究,令人振奋,也许别的地方都比我们这里好。)只要看看我们这么一群人,号称将来会成为中国科技主力军的这么一批人在干什么,就可以知道明日的状况了。实验室有个研三做硬件的师兄,没有仿真器,程序加载进去对不对只能靠运气,虽然他很努力,但是板子出不出来决定不在他。居然还有师兄告诫发文要胆大心细,数据不够可以自己炮制,别人又不会真的去验证之类。某些很有实力不屑于耍小聪明的师兄(不好意思,说的都是师兄,可能因为实验室里的师姐少)则说,少读中文文献,多读英文文献,中文文献含金量不高!(含金量高的文章都用英文写投到国外了) 为什么?你还在为一点点不足挂齿的研究成果保守的神秘兮兮,不足为外人道也?你走过了的荆棘路,你是尽力将荆棘砍掉呢还是仅仅将它扒到一边,只要你能过去,管它还会不会伤及后人?你还在独学无友,孤陋寡闻? 总有很多不如意的地方,实验条件差,老板不关心,但是抱怨也是解决不了任何问题。我谨以自己微薄的力量,尽力朝光明的方向努力。 |
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