为什么软件工程专业要学习大学物理？ 第1页

可是它可不仅仅是美而已。

我不太了解分形的物理学成因，但是由于它自相似的性质，在数据库领域，分形具有重要的作用。这个学期我上了一门多媒体数据库和数据挖掘的课程，老师是H-Index高达107的大神。他在讲课的时候就花了很长的时间讲分形和分形维数，刚开始我也十分不理解，后来去翻了他说的论文才恍然大悟：

在存储坐标的时候，为了兼顾查询和插入效率，出现了Quad-树，KD树的数据结构，这些数据结构的复杂度分析就用到了分形学中Hausdorff Dimension和Minkowski–Bouligand Dimension的分析方法。具体细节就不在这里展开了。

更别说微积分、傅里叶变换等等了，这些在图像，声音领域，用得太多太多，但是你要让一个从未接触过数字语音图像的人上课听这些应用，多半是听不懂的，而大学物理恰恰是最好的练兵场。

当然，不仅仅是这些。就以我的本科学校为例，我们的课程开设有理论课和实验课。

当初写实验报告的时候，我们本科的要求格外变态。实验数据必须现场获取，现场有老师签字，不许有任何修改，做出来是什么样就是什么样。不符合预期的统统在报告里分析，如果实在差得离谱的自己下课找时间重做，作图必须手绘，用作图纸。

这课程消耗的时间，几乎是我那个学期花在学习上的时间的一半，远远超过专业课程。当时我非常的不理解，学计算机的，为什么要手绘报告？为什么要分析液氮和扭称？为什么要花这么长的时间分析实验过程？别人做过千百次的实验，为什么我做不对了我还要花那么多时间去重做？

但是，后来我才慢慢意识到，正是因为有了这样看似枯燥无聊费时费力的训练，我才能够在生活和学习中具备像前面分析热水器那样的分析能力。

程序Debug，你做过吧？计算机系的女生说，能够帮人Debug的男生最帅了，于是真的有很多很多人，De着De着Bug就De成了男朋友。其实，Debug的过程，跟你做实验时候实验结果不符合预期的过程是非常相似的：都是在一个庞杂的系统中，根据结果提供的信息，逆向分析可能出错的原因，同样费时费力、同样考验耐心。这样的能力对于一个刚刚会写Hello World的学生来说，让他在一个大工程里训练不现实，但是让他在物理实验里面训练却是可行的——因为他已经当了好多年的理科生，做过好多好多类似的物理实验。

另外，设计实验也是非常重要的技能。虽然我没有实际的工作经验，但是我想真正做起来应该差不多。在产品经理的岗位上，往往需要去做一些用户需求的调查，用户实验的测试，这时候物理实验里面那些建模和分析方法就能够起到作用了。

科学知识是人类智慧的结晶，最好还是不要用“有用”和“无用”这样功利的心态去看待它。数学家们发展线性代数的时候，也没有想到日后会被海森堡用到量子力学里；黎曼发展黎曼几何学的时候，也没有想到会被爱因斯坦用到广义相对论；数学家们研究凸优化的时候，也没有想过最后竟然会成为机器学习里的一把宝剑……

我在实习的时候，做过一个项目，是把类似bash语法的机器集群配置文件解析出来，可视化其中的数据通信依赖，然后进行可视化编辑。一年之后，当时一起实习现在已经是员工的同事告诉我，我写的配置文件解析器因为某个符合bash语法但是不符合配置文件规范的手写的配置文件挂了。现在回想起来，最大的缺憾是当时做配置文件解析的时候，还没有深入理解编译原理中Parser的工作方法，用了非常粗暴的删空格换行等规则式的格式化方法，而且还因为语法五花八门而debug了很久。要是当初能够写个状态机，那规则会简单很多，而且理论上只要符合bash语法的应该都可以解析正确。

这是另外一个话题了，意识到这个，还是因为我Linkedin的面试面挂了，然后一个同学告诉了我这样一个解法：

瞬间，数字电路、状态机、字符串匹配……相关的东西全部涌现出来。大概打通任督二脉就是这样的感觉。我想，所谓的融会贯通，大致如此。

中国的高等教育，虽然跟先进的国家相比还是很有差距，但是请相信最高层的设计者们在大方向上还是高瞻远瞩的，只是具体的细节和实施上，实在有点惨不忍睹，所以才会让学生产生厌恶和困惑。

在国内，我最大的感受是，学的理论跟实践割裂得太厉害，老师授课水平或者精力有限：有的讲课老师甚至自己都还没有完全弄清楚课程的内容，有的老师则是自己很清楚，却不知道怎么讲清楚。还有一个问题是，教材写得太“苏式”了。上来就是一大版结论和证明，从来不告诉你为什么这么搞，这么弄有什么用，如果老师讲得好，那就是考完忘；如果老师讲得不好，考试都成困难，然后老师只能考试放水。该学好的东西没有学好，最后用到了还得回头补。而“美式”的教材则基本是按照能让读者自学的标准把每一个问题讲清楚的，微积分的来龙去脉、实际问题中的应用，等等。

相比之下，美国顶尖大学就好一点，起码对于抄袭的容忍度很低，助教的作用很大，课程设计比较成体系，教材写的比较生动适合自学。

所以我建议题主，既然开设了这门课，就尽量好好学，技多不压身。说不定哪一天就能对你的生活和工作带来莫大的帮助，或许能让你在职业的道路上走得更远。复旦人总爱“装逼”地说，他们是“自由而无用的灵魂”，但往往由于宽松的环境，变成了“自由而没用”。在我的理解中，“自由而无用”指的是祛除功利的念头，脚踏实地的学习，不管所学的东西在所能预料的范围内能否给自己产生好处，去追求纯粹的知识，而非有用的知识。无用之用，或许方为大用。

以上，就是我对大学里基础学科设置和学习的一些粗浅的理解和思考，希望能够对你有所帮助，也希望有类似经历的同学来多多交流一下类似的经验。

好久没写这么长的文章了，不过也算是把我积累的一些思考全部吐了出来。多年不写长文不知道是不是写的很杂乱，如果能够有人从中得到启发或者帮助，那我就很高兴了。

Note:

[1]

指出，这句话是爱因斯坦先说的，原话是“在学校所学的一切全都忘记之后，还剩下来的才是教育。”

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发了一段时间被顶上日报，受宠若惊，根据补充一些文科生为什么学编程、Flash的例子：

下面这张图来自一个摄影师，