如何看待数值仿真数据和理论分析结果，是发现还是误差？

篇首语 ：当技术手段无法获得数据的精确解的时候，我们需要理论指引数据的分析，而当数据分析误差满足不了精度要求的时候，我们需要新的理论；真正的理论上让我们提前看清世界，而当他到来的时候，很可能我们并不能接受。

1. 小时候学的励志故事

很久以前，全世界相信蓝色理论。

有一年，在一个普通的家庭，诞生了一个伟大的人物，我们就叫他“小伟”。小伟发现了一个特别特别重要的理论——绿色理论。当时他不被世俗理解，很多人嘲笑他，权威们打击他，只有他一直相信自己是正确的，终于绿色理论战胜了蓝色理论，指引世界走上正确的方向。

很久以前，数据的误差很大，就是这么乱七八糟的蓝色数据点。学者从中提出了蓝色理论，大家觉得蓝色理论不准，只能凑合着用。

于是很多学者对着这些乱七八糟的数据思考，想找到更准确的理论。他们思考得头发掉了、胡子白了，写了很多很多论文，提出了各种各样的新理论。

有个学者提出了伟大的紫色理论，可以覆盖最多的数据。他有了不起的权威，被国王接见后赚了好多钱。社会名流都邀请他去吃饭，因为他的理论最“正确”。

有个学者提出了复杂的红色理论，成为当时大学生崇拜的对象，很多优秀的年轻人加入他的团队，相信在他的带领下，会发现更高深的理论。

当时，小伟是个不知名的年轻人，他也在琢磨这些数据。他不想做什么紫色理论和红色理论，因为不会再有什么大发现。他觉得真正的规律应当很简洁，提出了非常简洁的绿色理论。

但是绿色理论与很多数据不符，这让他很为难。他和别人一样，也怀疑绿色理论搞错了什么参数。他用他的后半生，不断推翻、又不断重新相信绿色理论。

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