你所在的学科或专业领域中，有哪些方面被数学知识深刻地改变了？ 第1页

提名哲学

1951年由肯尼斯·阿罗（Kenneth J．Arrow）通过数学证明的“阿罗不可能定理”，在哲学界引发了一场持续了几十年的百家争鸣

阿罗不可能定理讲述了这样一个事实：

如果社会成员数量有限，并且候选偏好大于三个，那么不存在一个非独裁的选举机制，可以将个人偏好“理想地”整合为社会偏好排序

其中“理想地整合”应满足地条件如下：

1. 能够做出一个明确的社会偏好排序，不会卡bug（比如出现A>B，B>C，C>A的情况）
2. 所有社会成员都同意该观点：不存在另外一个社会偏好排序优于通过该选举机制选出的结果
3. 对任意两个候选偏好，如果全体成员都不改变他们各自对这两个候选偏好的排名，那么该偏好在选举结果中的位置也不会改变。即：如果有成员改变了自己的偏好排序，那么没有被他改变的候选偏好，在社会偏好中的排名理应也不受影响

阿罗不可能定理的证明非常多，除了由其本人最早于1951年提供的证明^[1]外，陶哲轩也曾给出过一个非常简洁漂亮的证明^[2]。

这个定理是如何引发哲学界的百家争鸣的呢？

这是因为在政治哲学中，长期存在着“政治的目的是什么”的争论

功利主义（如穆勒、边沁）认为，政治的目的是实现社会总自由的最大化；部分社会契约论者（如诺齐克）认为，政治的目的是最大程度保障每个个体的自由；另有一部分学者（如罗尔斯）^[3]认为，政治的目的应当是最大程度地促进公平，资源应该优先被用于改善一个社会中处境最差的社会成员的处境

阿罗不可能定理对上述三种思想流派都产生了影响，其中受冲击最大的之一是罗尔斯

早在1971年，罗尔斯的《正义论》出版时，就有批评者引用阿罗不可能定理，指出不存在这样一个社会偏好排序，可以根据这个排序计算出社会成员的处境排名，因而根本不可能做到“优先改善一个社会中处境最差的社会成员的处境”，因为你根本识别不出谁才是那个“社会中处境最差的社会成员”。

后期的罗尔斯接受了该批评，于1999年重新修订了《正义论》，在新版的《正义论》中，他强调将“识别最差处境社会社会成员”的工作放置于“社会偏好排序”之前，即我们根据任何标准（不一定是追求一个公认的严谨的社会偏好排序）优先遴选出处境最差的人，然后再谈社会偏好排序等其他事

不仅是罗尔斯本人，其他罗尔斯的拥护者也针对这个问题展开了广泛的讨论，其中不乏同样使用数学工具的，例如著名的印度经济学家阿马蒂亚·森（Amartya Sen）

在其1977年的论文^[4]中，森放宽了阿罗不可能定理关于“完美”的定义，用社会价值色彩的“个人效用”代替了阿罗的“个人偏好”的概念，并用其来重新定义社会偏好，重新构建了一个新的数学模型，并用该模型证明了罗尔斯提出的优先改善一个社会中处境最差的社会成员的处境”是可行的

数学知识对哲学的影响远远不止我提到的这个例子，其他的例子包括斯坦福大学哲学系教授布莱恩·斯科姆斯（Brian Skyrms）利用控制论中的“李普雅诺夫稳定性理论”，通过求矩阵特征值论述了社会契约的诞生和演化，等等，很值得对哲学感兴趣的数学研究者和对数学感兴趣的哲学研究者一读

参考

1. ^ Arrow, K.J., 1951,1963. Social Choice and Individual Values. Wiley, New York.
2. ^ https://www.math.ucla.edu/~tao/arrow.pdf
3. ^ 某些思想史学家仍将其归入社会契约论者，因为尽管其结论不同，但分析逻辑仍然是以社会契约的诞生为出发点
4. ^ Sen Amartya, On Weights and Measures: Informational Constraints in Social Welfare Analysis [J]. Econometrica. October, 1977:1539-1572

闵可夫斯基距离改变了非常多！

1、闵可夫斯基简介

闵可夫斯基(Hermann Minkowski，1864－1909年)，德国数学家，在数论、代数、数学物理和相对论等领域有巨大贡献。他把三维物理空间与时间结合成四维时空（即闵可夫斯基时空）的思想为爱因斯坦的相对论奠定了数学基础。

闵可夫斯基研究的领域是纯数学。他最具独创性的成就是他在1890年开创的“数的几何”。《Geometrie der Zahlen》（数的几何）首次出版于1910年，但是前240页（共256页）在1896年就已出现。

1907年闵可夫斯基出版了《Diophantische Approximationen: Eine Einführung in die Zahlentheorie》（丢番图逼近：数论导论）。

该文章简要介绍了他在数的几何方面的工作及其在丢番图逼近和代数数理论中的应用。

对数的几何的研究导致了对凸体和填充问题的研究，即给定形状的图形可以放置在另一个给定图形中的方法。

对凸体几何研究的副产品就是著名的闵可夫斯基不等式：

2、闵可夫斯基时空

闵可夫斯基空间是狭义相对论中由一个时间维和三个空间维组成的时空，它最早由俄裔德国数学家闵可夫斯基（H. Minkowski，1864~1909）表述。

他的平坦空间（即假设没有重力，曲率为零的空间）的概念以及表示为特殊距离量的几何学是与狭义相对论的要求相一致的。闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间。

爱因斯坦在瑞士苏黎世联邦科技大学时期的数学老师就是闵可夫斯基。

他在爱因斯坦提出狭义相对论之后，于1907年将爱因斯坦与亨德里克·洛仑兹的理论结果重新表述成（3＋1）维的时空，其中光速在各个惯性参考系皆为定值，这样的时空即以其为名，称为闵可夫斯基时空，或称闵可夫斯基空间。

闵可夫斯基时空可说是爱因斯坦所要发展的相对论理论架构的基础。

3、闵可夫斯基距离对常见的评价体系的影响

闵可夫斯基的空间距离公式，深刻的影响到各个方面，我们日常评价谁厉害，谁牛逼之类的都是闵可夫斯基距离的一个直接运用。

比如高考的录取，其评价过程就是闵可夫斯基的一个简要形式。

比如高考录取，就是依据总分方式。分数越高代表越厉害。

其中上面的I代表考核的科目，上述公式就是曼哈顿距离公式。

上面一个评价过程就是闵可夫斯基距离公式的一个具体运用。

上式为闵可夫斯基的通式。

上表是一组原始数据，其中每列代表的是城市土地安全对应的指标。

运用闵可夫斯基的距离概念。得出如下结果。

上面是不同闵可夫斯基距离之间妥协解的情况下，各个城市的土地安全好坏的情况。

其结论并非唯一。但是大体相同，如湘潭在所有的排序中都是最差的。

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过去半年我工作的重心是discrete choice theory（选择理论），在管理学、经济学、交通等等学科都起到了非常重要的作用。

这个领域就是在70年代因数学产生了翻天覆地的变化。并且值得称道的是，催生这一改变的数学并不复杂难懂，而可以称得上简洁优雅。 （历史部分可能不是完全准确，但idea应该大概都对，希望大家见谅）。

我们每个人每天都需要做各种各样的选择，比如早上吃面包还是油条、选择什么交通工具，买哪里的房子。同样组织乃至国家也要做各种各样的选择：是否要投资，是否要贷款，战争与和平，等等。

由于选择无处不在，经济学家们也希望能够对选择这一行为背后的机理有一个深刻的认识。

第一步是将问题严谨化。假设我们有一个大集合 。在过去的 个回合中，我们于每个回合 提供给目标人群一个子集 供其选择，并观测到一个结果 。那么，假设现在给定一个新的我们并未见过的选择子集 ，我们能否预测目标人群的选择？

不出意外地，在面对这个问题时经济学家们们第一个想到的是理性人假设。也就是说，我们假定每个人对于每一项物品都赋予了一个效用（utility）值，并且会始终选择对其而言效用最大的那一项。 那么，我们只需要根据以往的观察推测出每项物品的效用值就好了。

但事情并没有这么简单。要注意我们的研究对象并不是一个人，而是一个可能会非常大的目标人群。比如说一个火车站附近的一个小卖部要进货，他不会去在意某一个具体的顾客会选择哪种雪糕---每天来来往往地几十万人呢。他更希望得到的是整体性的的信息，比如“百分之十五的人选择了绿舌头“”百分之二十的人选择的是脆皮甜筒。“

也就是说，给定一个choice set（选项集）， 我们需要得到的是一个概率分布。想想也非常合理，毕竟任何一个群体中都有多样性，不能指望每个人都做一样的选择。

那很显然将每一项赋予一个固定的 utility是行不通的。

这个问题卡了整个领域相当长的时间。直到诺贝尔经济学奖得主mcfadden在1979年灵光一闪。 果然大佬就是大佬。

McFadden 首先给每一个item i 赋予了一个fixed utility（固定项） ，代表了目标人群的同质性。然后妙的地方来了。他又给item i赋予了一个random error term（随机误差项） ，用以涵盖目标人群的多样性以及我们测量中可能出现的种种误差。

这两者结合起来也就是说每一个item的utility 是 ，就不再是一个固定值而是一个随机函数了。

现在根据理性人原则，给定一个choice set ， 我们的目标人群选择 item i 的概率是

.

这就是一个概率了！

接下来McFadden 又假定所有的误差项 都是独立的且符合gumbel分布。 于是我们就可以得到一个比简洁的式子了

.

这就是著名的multinomial logit model。

在算力非常捉急的七八十年代，能有一个这样简洁的式子不亚于天降福音。

这个小领域也进入了高速发展的阶段。

现在这个领域呢，用我们可汗的话说，已经进入了勃勃生机，万物竞发的状态。

相关的应用自然是很多了。

然后大家也在建模方面一直努力寻求着突破。比如说不再去假设error term是独立分布，不只有一个fixed utility，或者压根就摆脱这一套框架，或者我们压根就不承认理性人假设。

也有很多工作试图将cs里的算法、学习理论应用在这一领域里。

相关的论文我估计怎么滴得有几万篇吧。

但是，不管这个领域走了多远，我觉得大家都应该记住，一切的一切，始于McFadden老爷爷搞出的那个简洁美好的multinomial logit。

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  michael-7-23 网友的相关建议: 
      

Markov Chain Monte Carlo (MCMC)!

在统计推断和后面的机器学习领域，MCMC绝对是不得不提的一个经典方法。MCMC 提供了一个强大的采样框架，并可以很好的应对样本维度的增长。传统的Monte Carlo采样方法所需要采集的样本数会随着样本维度的增加呈指数增长，而MCMC只是多项式增长。因而在高维空间采样中，MCMC的应用还是比较广泛的。一个比较经典的例子是通过MCMC来估计空间中从A点到B点的最优路径。

另一方面，MCMC有充足的理论保证同时也足够简单，以Metropolis Hastings为例，你只需要计算出markov chain的平稳分布，再构建一个简单的提议分布，就可以进行MCMC采样了。

对MCMC感兴趣的小伙伴可以移步：

离完美的全能本还差几步？——华硕 天选3评测（i7+3070版）

天选系列从诞生至今，一直有着极高的讨论度和不错的销量。无论是二次元属性的天选姬，还是备受好评的「魔幻青」配色都是一道非常靓丽的风景线。

此外，天选系列的前2代总有着特殊的引发讨论技巧：

1代面世时除了其首发AMD的4000系CPU之外，那块45%NTSC色域的144Hz屏幕也成功打破了「高刷屏都是好屏幕」的定律，QLC表面固态硬盘也是2020年华硕非常独家的特色；

2代改进了屏幕刷新率，换上了TLC固态，但性能释放沦为了2021年游戏本基石单位，不支持独显直连更是进一步奠定了其稳定的地位。

这些并没有妨碍天选系列不错的销量，也好在产品经理没有躺在销量数据和拥趸的支持之上，在这次的3代做出了不小的进步。

独显直连有了，性能释放好了，机身还更轻薄了，青天就有了！（x

购入渠道

这次的首发供货非常少，京东渠道出货不到1万台。我是从咸鱼加价400入手的。（可能是经历了去年，居然感觉加价400完全可以接受…）

配置一览

对这样高功耗的i7-12700H、RTX 3070，同时还能有90Wh的电池，机身做到了2.05kg，重量控制非常好。某种程度上完全可以起到部分全能本的职能。

最遗憾的是不支持PD充电。

故外带时要带上1斤4两的240瓦适配器，出行重量骤增。

测试环境/跑分原则

室温保持在24.0°C~26.0°C之间（空调调温，没法做到恒温，望见谅）。

机器在控制台中有3个模式可以选「安静模式」、「性能模式」和「狂飙模式」，可用Fn+F5进行切换。

若无，测试均采用「增强模式」。

除了续航测试使用「集显输出」（iGPU）之外，其他测试均开启MUX的「独显直连」选项。

「独显直连」图形性能更好，「混合输出」续航更好。

所有跑分、帧数测试都会重复5次，每次跑完后静置5分钟再开始下一次，取最高分。

外观

英特尔版天选3的3070显卡只有「日蚀灰」配色可选，无魔幻青。黑色有个小缺点，就是手上的油容易沾染，看上去比较明显。幸好比较好擦。

A面有LOGO「TX」代表天选（和企鹅没啥关系），位于上部。

B面&屏幕素质

B面为一块2160*1440分辨率、165Hz刷新率的屏幕。没有采用16：10的屏幕稍有可惜，下巴2指宽。

屏幕来自京东方。

作为一块广色域屏幕，色域容积142.7%sRGB、101.1%DCI P3；色域覆盖99.9%sRGB、98.9%DCI P3。

sRGB基准下，色准并不理想。有条件的话最好自行校色。

屏幕最高亮度为310尼特，边缘仅250尼特左右，在同定位&同价位游戏本里明显偏低。

C面键盘布局

键盘布局方面，风格延续上一代，WASD采用了反色设计。方向键半高。空格左半部分的突出被取消。数字小键盘相对完整，Delete和小键盘切换按键被做到了一起，对我来说需要适应。键盘手感回弹偏软。

最大可开合角度如图。

机器有运输模式，不插电无法直接开机。

CPU：i7-12700H（90W）

之前已经测过了，而这也不会是最后一台，应该未来很长一段时间时间内很熟悉很主流的CPU。

15轮R20：稳定分6622

除了开头2次之外，之后基本稳定在6620分左右，取后5轮中位数6622。

观察功耗可以发现，第一次较高，第二次逐步下降到100W，第三次出现波动，第四次开始比较平稳，打包功耗90W，IA大约83W，符合跑分曲线。

大小核频率如图。（蓝线大核频率，橙线小核频率）

R23跑分：多核16619，单核1803

功耗表现如图（蓝线打包功耗，橙线IA功耗）

大小核频率如图（蓝线大核，橙线小核）

显卡：RTX 3070（140W）

RTX 3070是我心目中笔记本最值得选购的旗舰级显卡，处于一个性能与价格的甜区。

跑分

TimeSpy图形分 10261分

FSE图形分：13134

Superposition 1080P Extreme：6637

游戏表现实测

网游

测了DOTA2、CSGO和《彩虹六号·围攻》3款网游在1440P和1080P下的表现。

DOTA2：全最高特效，比赛编号6040722034，完美世界视角。

CSGO：开多核渲染，其他全部最低，创意工坊BenchMark。

彩虹六号围攻：全最高档，性能测试。

可以看出网游部分的1080P和1440P分辨率下，帧数基本非常接近。可以任意按照自己喜好开高。

单机游戏

对比上面的网游，单机中，1440P和1080P分辨率下，帧数差距还是比较大的。帧数和清晰度不可得兼。

续航测试

机器电池为90Wh。

把机器切换至核显输出，系统为「均衡模式」，中心亮度150尼特，开WIFI，关蓝牙，PC Mark 8的Conventional测试，办公场景下的中高负载，成绩比较接近实际使用。

实测续航为5小时15分，Conventional 3.0 Score为3572分。

烤机/散热测试

室温在25°C附近。

单烤CPU

使用AIDA64中的Stress FPU单烤CPU。

20分钟后，CPU功耗为90W，温度为87°C，大核3.6GHz，小核2.9GHz。

图上可以看出一个小插曲：单烤CPU期间，桌面突然变成一片白…我寻思又不是海涛，给我看一片纯白干甚…之后在任务管理器启动Explorer才恢复正常。

单烤期间功耗如图。

前期会冲到115W左右，前3分钟会保持在约100W（中间有过瞬间掉下去），之后稳定在90W。

单烤显卡

使用Furmark 1.10.6（比较老的版本了，只不过我之前电脑都用这个烤的，所以暂时还没换新版本）。

关抗锯齿、1920*1080、勾选Burn-in和X Burn-in。

20分钟后，GPU温度75.8°C，功耗139.5W，频率1260MHz。

除了偶尔掉到过125W左右，其他时间基本全程在140W左右。

双烤

同时进行上面2项测试。数据取20-30分钟的平均值。

CPU功耗48W，温度为82°C，大核频率2.54GHz，小核频率2.29GHz。

GPU功耗115W，温度78.1°C，频率837MHz。

CPU功耗、GPU功耗与总功耗如图。

从110秒左右开始区域稳定，达到CPU 48W加上GPU 115W的功耗水平。

测试时电脑和分贝仪有固定位置，大概是在这个位置关系，比较接近人耳所听到的噪音，可能会比其他测试者的数据低一些。

烤机全程最高为52.3分贝，总体还算可以接受的水平。

此时键盘表面温度如图。

腕托为室温，WASD区域仅30°C附近比较低，键盘最热的区域在上部，键帽最高温在F8按钮名为48.4°C。中间有一个倒三角区域相对偏热，其他的地方温度都不算很高。

另外，这台机器用瓶盖垫高机身之后，双烤成绩上除了CPU和GPU的频率稍微提高，其他部分几乎完全一致，可能是原本已经有4个出风口充分散热的关系，底壳基本不出风。

拆机

拆机不难，机器底面除了右下角的螺丝之外的11颗螺丝全部拧下。

注意拆的时候右下角一颗螺丝是和后盖一体的，无法取下，但一定一定也要拧松。

先从这个螺丝周围开始撬开，右边撬开之后就比较方便可以拆下了。

机器为双风扇、五热管、四出风口的散热设计。贴纸下面有硬盘和内存。

内存

我这台机器内存是三星的，跑分如图。读写都在56GB/s左右，延迟102.3ns偏高（DDR5目前的通病）

硬盘

硬盘为美光的3400，大文件读写的跑分如图。

ASSSD的10GB读写跑分如图。

CrystalDiskMark的32GB读写跑分如图。

硬盘初始状态没有分盘，全部在一个C盘下，还剩余396GB（图为393是因为我装了测试软件）

机器总结部分

优点

1.机身轻

一拿到手的时候，就能感觉到，机器总体的重量比以往任何一台15.6寸的3070游戏本都要明显轻，这种第一印象是很好的。

在这样的机身重量下，双烤成绩弱于部分更重、更大的游戏本，其实是完全可以接受的。

2.游戏表现达到主流水准

双烤47+115不算特别出色，但已经完全不拉跨了。相比于上一代天选2的3070，那这一代进步非常明显。

游戏的表现也都达到了主流水平。除了个别像2077这样优化不好的游戏，或者像《全战·三国》这样同屏单位多的游戏，其他大部分单机游戏都能1440p开预设的高档位拿到60帧以上，这个成绩是很令人满意的。

3.散热和隔热还行

键盘的键帽温度热区在中间，基本避开了WASD部分，而且腕托很凉快。

同时，噪音比想象中要小很多，也不是特别吵的那种，使用体验是OK的。

缺点

1.屏幕素质有待提高

当价格来到五位数的时候，我认为屏幕最高亮度至少也得有350尼特吧…310尼特真的有点拿不出手了，这点真的不得行啊。

机器的其他硬件已经都没啥问题了，硬盘、内存都没缩，网卡也是AX201，但就是这个屏幕给了个300尼特屏…淦…

同时，作为一块广色域屏幕，在色彩管理上基本没花心思和力气，非常放任。

2.不支持PD充电

这点其实是我感觉特别难受，要是这台机器支持PD，那我就不出二手留下自用了。

不满意的地方在于，明明ROG是支持PD的，而且之后会发售的天选Air也是支持PD的，天选3不支持PD完全是有意而为之的选择，真的感觉很不爽…

这样一来，机身轻的优势完全被不支持PD给削了一大部分。

我要是出趟门，你猜我更愿意带这三个充电器里左边这两个，还是右边这个？

尤其对我这种有紫米20充电宝的，我就更希望会支持PD了，这样找不到插头还能用充电宝应急。

3.i7+3070版目前只有一个配色

不是很清楚为啥机器没有天选3经典的「魔幻青」配色。倒不是我多喜欢这个颜值，只是黑色真的容易看起来脏。

而且锐龙版3070也有，怎么这Intel版的3070就没这个颜色了…很奇怪。

缺货，需要加价

这个没啥好说的，英特尔版京东放货7000台，锐龙版甚至不到5000台…目前需要加价购买。

购买建议

总得来说，天选3是天选最均衡的一代，这次测试的3070版表现也远超个人的预期。

由于个人原因经常在多个城市之间来往，手头的17.3寸笔记本多有不便，今年也一直在考虑换一台笔记本。天选3差一点就成了我的落脚处，可惜最终由于屏幕不够亮、不支持PD两个主要原因，算是擦肩而过了…

总得来说，如果你对天选系列的外观垂涎已久，那天选3就是目前最值得购买的一代。

如果你需要当一个便携的全能本来用，那记得要把适配器重量也考虑在内。

如果上面提到的2个问题你不在意，又需要换一台12代的新3070游戏本，那目前天选3的3070版是值得考虑的。

至于上面提的2个主要缺点，大家多吐槽吐槽，按照天选以往每年的进步来看，说不定天选4就会更好。

这台机器，原价10299，我10700入手，按惯例一般是自刀300。

不过这台机器涨价买，而我无论如何都不太能接受自己的二手价高于首发价，会有点良心不安，因此折价500，按10200出。

等我视频做完就会放上海鲜二手平台，有兴趣的朋友可以去蹲一下。

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  yue-li.sun 网友的相关建议: 
      

没有必要的一次行为！——适得其反

自从2016年特斯拉自动驾驶河北高速死亡案件之后，几乎所有的厂家在宣传的时候都是谨慎的……不存在过度宣传。当然不排除一些很虎个人行为。

出事了，作为受害者，就说是因为厂家过度宣传？

明明是自己疲劳驾驶+分神导致的危险驾驶。

（当然，我们现在无法将死者的意识再次询问，问他当时出事的原因是听信了宣传全自动驾驶，还是因为自己疲劳驾驶？——没有不尊重死者的意思，愿逝者安息）

但是作为死者的家属，亲朋，自然也是希望有一个“背锅的”，但是几乎所有人都会以“死者为大”的潜意识概念，不愿意把这个“锅”给死者。没有任何人提或者敢提，司机是疲劳驾驶和危险驾驶分神而导致的车祸

就好像超速驾驶导致车祸死亡的案例中，为什么没有人质疑车辆的最高车速允许大于120km/h？——这种案例中，自然会被定义为超速危险驾驶，而是不怪厂家车辆性能允许＞120km/h

就是因为自动驾驶或者说辅助驾驶这样的新东西，被人抓住了痛点。假如只是个ACC呢？假如那个公众号发讣告的时候写的不是“车辆处于NOA”而是“车辆处于定速巡航”，或者“处于空调打开状态”，或者“处于D档”…那矛盾点会在哪里呢？

——所以，先入为主的宣传非常重要。

同样的，为什么人们会找辅助驾驶的锅呢？还TM不是马斯克大嘴巴在2016年前创造了一个叫FSD的词语并且大肆鼓吹？这是一个几年前种下的因，导致了现在的果…

——所以，先入为主的宣传非常重要。

关于车辆进入辅助驾驶驾驶的相关提示，或者说厂家在强调“我们是辅助驾驶”这件事上，几乎都是无所不用其极，公开场合高层讲，车辆发布宣讲，用户手册也警告，等等等等…

甚至在每次启动的时候，都要提醒

小鹏的辅助驾驶在单次驾驶循环内，开车后第一次启动的时候，会有一大段提示语，长达几十秒。来提醒用户辅助驾驶的作用。

但是很多用户听着嫌烦，就投机取巧——退出一次，再进——提示语就没了

厂家努力一遍遍强调辅助驾驶的局限性，用户想要图便利……

真的。厂家现在在免责声明上，必然是奔着严防死守去的。但有时候往往还是防不胜防。

为什么就不能老老实实的在现有法律规范下面，承认这就是一起疲劳驾驶或者是危险驾驶导致的车祸呢？

回到问题本身，蔚来车主强调，没有混淆，我能清楚知道这TM是辅助驾驶，不是全自动驾驶！虽然说支持了我上面说的严防死守，但是这种话，应该严谨的以有一定法律效益的形式来执行。

现在这种做法，和当初特斯拉车主大喊“刹车不失灵”一样的…二

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