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。

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2. 无聊的真相也许是这样的

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。

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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”。

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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。

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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。

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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。

  • 分享于 2019-01-29 19:30
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