做计算PhD的研究是否如丁仲礼所说的那么不靠谱？
“计算PhD的研究是否如丁仲礼所说的那么不靠谱？” 这是一个非常有趣的问题，因为它触及了科学研究的本质、学科的边界以及公众对科学的认知。要详细解答这个问题，我们需要先了解丁仲礼院士的观点，然后结合计算科学的实际情况进行分析和讨论。
首先，理解丁仲礼院士的观点
丁仲礼院士是中国科学院院士，主要研究领域是地球科学，特别是古气候学和第四纪地质学。他在不同场合，包括一些公开演讲和采访中，确实对一些新兴的、偏向理论和模拟的科学研究方向提出过质疑，其中可能包括他认为与实际观测和实验联系不够紧密的领域。
从公开信息和对他一些观点的解读来看，丁仲礼院士可能认为一些纯粹依赖于计算模型、模拟和大数据分析的研究，如果缺乏坚实的理论基础、直接的实验验证或实际观测数据来支撑和约束，就可能显得“不靠谱”。他可能会强调科学的严谨性，认为科学的进步最终需要回归到对自然现象的真实认知，而纯粹的“算计”可能脱离了物理现实。他更倾向于那些能够通过实验直接验证、通过野外考察获取数据，并且能够解释和预测具体自然现象的研究。
其次，分析“计算PhD的研究”的范畴
“计算PhD的研究”这个说法本身就比较宽泛。在现代科学领域，计算科学已经渗透到几乎所有学科的深层研究中。这里我们可以大致将其理解为：
计算科学作为独立的学科： 例如，算法设计、复杂性理论、高性能计算、数据科学等。
利用计算方法作为研究工具的学科： 这是更普遍的情况。几乎所有的科学领域都在使用计算方法来解决问题，例如：
物理学： 计算物理、数值模拟（如流体力学、量子力学模拟）。
化学： 计算化学、分子动力学模拟。
生物学： 生物信息学、计算生物学、基因组学分析、系统生物学。
地球科学： 地球系统模型、气候模型、地震波传播模拟。
工程学： 有限元分析、计算流体力学（CFD）、数值天气预报。
社会科学、经济学： agentbased modeling, 大数据分析用于社会现象研究。
第三，评估“计算PhD的研究是否不靠谱”
现在我们来具体分析，在上述的各种范畴下，计算PhD的研究是否真的“不靠谱”。
1. 为什么一些计算PhD的研究可能被视为“不靠谱”（丁院士可能顾虑的点）：
模型过度简化和假设： 任何模型都是对现实世界的简化。如果模型中的简化过于严重，或者关键的假设与实际情况不符，那么模型的输出结果就可能产生偏差，甚至完全错误。例如，早期的气候模型可能没有充分考虑某些重要的反馈机制。
缺乏实验/观测验证： 对于一些非常复杂的系统（如整个地球气候系统、黑洞、高能粒子碰撞），直接进行实验是不可能的，或者非常困难和昂贵。此时，研究很大程度上依赖于模型模拟。如果这些模拟结果无法与历史观测数据或未来的实验数据进行有效比对和验证，其可靠性就难以评估。
“黑箱”问题与可解释性差： 随着模型越来越复杂，特别是深度学习等方法，有时研究者自己也难以完全解释模型是如何得出某个结论的。如果结果缺乏清晰的物理或生物学解释，就容易被质疑。
对计算资源的依赖和“算力崇拜”： 有时，研究者可能会过度依赖于强大的计算能力，认为只要计算量足够大、数据足够多，就能得出正确结论，而忽略了理论指导和方法论的严谨性。
数据质量和偏差： 大数据分析的可靠性高度依赖于数据的质量和代表性。如果数据本身存在偏差、噪声或采集不当，那么基于这些数据的分析结果也可能是不靠谱的。
过度量化难以量化之处： 有些科学问题，如人的意识、情感、社会复杂性等，很难完全用数学模型来捕捉其本质，过度量化可能是一种误导。
2. 为什么大多数计算PhD的研究是靠谱且至关重要的：
处理复杂性： 现代科学研究的许多前沿问题，如天气预报、气候变化、新药研发、宇宙演化、材料设计，都涉及极其复杂的相互作用和海量数据。纯粹的理论推导和手工计算已无法解决这些问题。计算方法是理解和解决这些复杂性的唯一途径。
理论的拓展与验证： 计算方法不仅是工具，更是理论的拓展和验证手段。
验证理论： 理论物理学家会用计算模拟来检验他们的理论预测是否与观测一致。例如，模拟黑洞合并产生的引力波信号，与LIGO等探测器的观测数据进行比对。
发现新现象： 有时，计算模拟可以预测出在特定条件下可能出现的新的、未被观测到的现象，从而指导实验或观测去寻找这些现象。
深化理论理解： 通过模拟，研究者可以更深入地理解某个理论的内在机制和行为。
不可行的实验的替代： 如前所述，许多科学问题无法进行实际实验。计算模拟就成为了研究这些问题的核心手段。例如，在核物理领域，模拟原子核的结构和反应是研究它们性质的主要方式。
加速科学发现的进程： 计算方法能够大大缩短科学研究的周期。例如，通过计算化学模拟，可以预测分子的性质，从而在大量潜在的药物分子中筛选出最有希望的候选者，大大节省了实验时间和成本。
数据分析和模式识别： 随着实验和观测手段的进步，产生了海量数据。计算科学（如统计学、机器学习、数据挖掘）是处理这些数据、从中提取有价值信息、发现隐藏模式和关联的关键。例如，在基因组学研究中，分析数十亿个DNA序列需要强大的计算能力和先进的算法。
预测与预警： 计算模型在许多领域具有重要的应用价值，例如天气预报模型、地震预警模型、流行病传播模型等。这些预测和预警能力直接关系到社会民生和国家安全。
3. 针对丁仲礼院士的观点，一种更平衡的视角：
丁仲礼院士的担忧并非没有道理，他提出的“不靠谱”可能主要针对的是那些脱离了实际观测和实验验证、过度依赖模型假设、且缺乏清晰可解释性的研究。在科学界，这本身也是一种持续的自我批判和质量控制机制。一个严谨的PhD研究，无论采用何种方法，都应该包含以下要素来确保其“靠谱性”：
清晰的研究问题和目标： 明确研究要解决什么问题，期望达到什么目标。
坚实的理论基础： 研究应该建立在已有的科学理论之上，或者提出新的、有逻辑性的理论框架。
合理的方法论： 选择合适的研究方法（包括模型、算法、实验设计等），并清晰说明其局限性。
可重复性和可验证性：
对于计算研究，这意味着清晰地描述模型、算法、参数以及输入数据，使得其他研究者能够复现结果。
尽量将模型预测与已有的观测数据或独立的实验数据进行对比验证。如果预测与数据存在显著差异，需要分析原因（模型问题、数据问题还是理论问题）。
审慎的解释和结论： 结论应该与研究结果相符，并充分讨论模型的不确定性和局限性，避免过度推断。
同行评审： 所有科学研究成果都会经过同行评审，这是确保研究质量和可靠性的重要环节。
举例说明：
“靠谱”的计算PhD研究：
一个PhD学生使用流体动力学模型模拟飞机机翼的空气动力学性能，然后将模拟结果与风洞实验数据进行对比，发现吻合度很高，并且能解释某些实验现象。
一个PhD学生利用基因测序数据和生物信息学算法，分析特定疾病患者的基因突变谱，并结合已有的生物学通路知识，找到可能致病的基因位点，并设计后续的实验验证方案。
一个PhD学生使用数值模拟来研究黑洞附近的时空结构，并预测了引力波的某些特征，这些预测随后被LIGO探测器证实。
可能被丁仲礼院士认为“不靠谱”的计算PhD研究方向（举例，并非指所有此类研究都如此）：
一个PhD学生只使用一套复杂的模型，输入一些可能存在偏差的“大数据”，然后得出一个令人震惊但缺乏清晰物理机制的结论，且没有与任何可靠的实验或观测数据进行对比验证。
一个PhD学生可能过度依赖机器学习模型来预测某种复杂的社会现象，但模型本身是一个“黑箱”，无法解释其预测的内在逻辑，也没有考虑社会现象的复杂性和不确定性。
总结
总体而言，认为“计算PhD的研究不靠谱”是一种过于片面和简化的说法。现代科学的发展高度依赖于计算方法，它们是解决复杂性、探索未知领域、加速发现的不可或缺的工具。
丁仲礼院士的质疑更多地是针对研究的严谨性、理论基础和与现实世界的联系，这是一种对科学质量的普遍要求，而不是否定整个计算科学领域。一个优秀的计算PhD研究，其核心在于将强大的计算能力与扎实的科学理论、严谨的方法论以及尽可能多的实验或观测验证相结合。
关键在于如何进行计算研究：是将其视为一个独立的数学游戏，还是将其作为探索和理解真实世界的有力工具。当计算研究能够提供新的见解、验证现有理论或预测新现象，并且其方法和结果能够经受住科学共同体的检验时，它就是非常靠谱且富有价值的。反之，如果仅仅是玩弄数据和模型，而缺乏深刻的洞察和实际的联系，那么它的“靠谱性”自然会受到质疑。
首先，理解丁仲礼院士的观点
丁仲礼院士是中国科学院院士，主要研究领域是地球科学，特别是古气候学和第四纪地质学。他在不同场合，包括一些公开演讲和采访中，确实对一些新兴的、偏向理论和模拟的科学研究方向提出过质疑，其中可能包括他认为与实际观测和实验联系不够紧密的领域。
从公开信息和对他一些观点的解读来看，丁仲礼院士可能认为一些纯粹依赖于计算模型、模拟和大数据分析的研究，如果缺乏坚实的理论基础、直接的实验验证或实际观测数据来支撑和约束，就可能显得“不靠谱”。他可能会强调科学的严谨性，认为科学的进步最终需要回归到对自然现象的真实认知，而纯粹的“算计”可能脱离了物理现实。他更倾向于那些能够通过实验直接验证、通过野外考察获取数据，并且能够解释和预测具体自然现象的研究。
其次，分析“计算PhD的研究”的范畴
“计算PhD的研究”这个说法本身就比较宽泛。在现代科学领域，计算科学已经渗透到几乎所有学科的深层研究中。这里我们可以大致将其理解为：
计算科学作为独立的学科： 例如，算法设计、复杂性理论、高性能计算、数据科学等。
利用计算方法作为研究工具的学科： 这是更普遍的情况。几乎所有的科学领域都在使用计算方法来解决问题，例如：
物理学： 计算物理、数值模拟（如流体力学、量子力学模拟）。
化学： 计算化学、分子动力学模拟。
生物学： 生物信息学、计算生物学、基因组学分析、系统生物学。
地球科学： 地球系统模型、气候模型、地震波传播模拟。
工程学： 有限元分析、计算流体力学（CFD）、数值天气预报。
社会科学、经济学： agentbased modeling, 大数据分析用于社会现象研究。
第三，评估“计算PhD的研究是否不靠谱”
现在我们来具体分析，在上述的各种范畴下，计算PhD的研究是否真的“不靠谱”。
1. 为什么一些计算PhD的研究可能被视为“不靠谱”（丁院士可能顾虑的点）：
模型过度简化和假设： 任何模型都是对现实世界的简化。如果模型中的简化过于严重，或者关键的假设与实际情况不符，那么模型的输出结果就可能产生偏差，甚至完全错误。例如，早期的气候模型可能没有充分考虑某些重要的反馈机制。
缺乏实验/观测验证： 对于一些非常复杂的系统（如整个地球气候系统、黑洞、高能粒子碰撞），直接进行实验是不可能的，或者非常困难和昂贵。此时，研究很大程度上依赖于模型模拟。如果这些模拟结果无法与历史观测数据或未来的实验数据进行有效比对和验证，其可靠性就难以评估。
“黑箱”问题与可解释性差： 随着模型越来越复杂，特别是深度学习等方法，有时研究者自己也难以完全解释模型是如何得出某个结论的。如果结果缺乏清晰的物理或生物学解释，就容易被质疑。
对计算资源的依赖和“算力崇拜”： 有时，研究者可能会过度依赖于强大的计算能力，认为只要计算量足够大、数据足够多，就能得出正确结论，而忽略了理论指导和方法论的严谨性。
数据质量和偏差： 大数据分析的可靠性高度依赖于数据的质量和代表性。如果数据本身存在偏差、噪声或采集不当，那么基于这些数据的分析结果也可能是不靠谱的。
过度量化难以量化之处： 有些科学问题，如人的意识、情感、社会复杂性等，很难完全用数学模型来捕捉其本质，过度量化可能是一种误导。
2. 为什么大多数计算PhD的研究是靠谱且至关重要的：
处理复杂性： 现代科学研究的许多前沿问题，如天气预报、气候变化、新药研发、宇宙演化、材料设计，都涉及极其复杂的相互作用和海量数据。纯粹的理论推导和手工计算已无法解决这些问题。计算方法是理解和解决这些复杂性的唯一途径。
理论的拓展与验证： 计算方法不仅是工具，更是理论的拓展和验证手段。
验证理论： 理论物理学家会用计算模拟来检验他们的理论预测是否与观测一致。例如，模拟黑洞合并产生的引力波信号，与LIGO等探测器的观测数据进行比对。
发现新现象： 有时，计算模拟可以预测出在特定条件下可能出现的新的、未被观测到的现象，从而指导实验或观测去寻找这些现象。
深化理论理解： 通过模拟，研究者可以更深入地理解某个理论的内在机制和行为。
不可行的实验的替代： 如前所述，许多科学问题无法进行实际实验。计算模拟就成为了研究这些问题的核心手段。例如，在核物理领域，模拟原子核的结构和反应是研究它们性质的主要方式。
加速科学发现的进程： 计算方法能够大大缩短科学研究的周期。例如，通过计算化学模拟，可以预测分子的性质，从而在大量潜在的药物分子中筛选出最有希望的候选者，大大节省了实验时间和成本。
数据分析和模式识别： 随着实验和观测手段的进步，产生了海量数据。计算科学（如统计学、机器学习、数据挖掘）是处理这些数据、从中提取有价值信息、发现隐藏模式和关联的关键。例如，在基因组学研究中，分析数十亿个DNA序列需要强大的计算能力和先进的算法。
预测与预警： 计算模型在许多领域具有重要的应用价值，例如天气预报模型、地震预警模型、流行病传播模型等。这些预测和预警能力直接关系到社会民生和国家安全。
3. 针对丁仲礼院士的观点，一种更平衡的视角：
丁仲礼院士的担忧并非没有道理，他提出的“不靠谱”可能主要针对的是那些脱离了实际观测和实验验证、过度依赖模型假设、且缺乏清晰可解释性的研究。在科学界，这本身也是一种持续的自我批判和质量控制机制。一个严谨的PhD研究，无论采用何种方法，都应该包含以下要素来确保其“靠谱性”：
清晰的研究问题和目标： 明确研究要解决什么问题，期望达到什么目标。
坚实的理论基础： 研究应该建立在已有的科学理论之上，或者提出新的、有逻辑性的理论框架。
合理的方法论： 选择合适的研究方法（包括模型、算法、实验设计等），并清晰说明其局限性。
可重复性和可验证性：
对于计算研究，这意味着清晰地描述模型、算法、参数以及输入数据，使得其他研究者能够复现结果。
尽量将模型预测与已有的观测数据或独立的实验数据进行对比验证。如果预测与数据存在显著差异，需要分析原因（模型问题、数据问题还是理论问题）。
审慎的解释和结论： 结论应该与研究结果相符，并充分讨论模型的不确定性和局限性，避免过度推断。
同行评审： 所有科学研究成果都会经过同行评审，这是确保研究质量和可靠性的重要环节。
举例说明：
“靠谱”的计算PhD研究：
一个PhD学生使用流体动力学模型模拟飞机机翼的空气动力学性能，然后将模拟结果与风洞实验数据进行对比，发现吻合度很高，并且能解释某些实验现象。
一个PhD学生利用基因测序数据和生物信息学算法，分析特定疾病患者的基因突变谱，并结合已有的生物学通路知识，找到可能致病的基因位点，并设计后续的实验验证方案。
一个PhD学生使用数值模拟来研究黑洞附近的时空结构，并预测了引力波的某些特征，这些预测随后被LIGO探测器证实。
可能被丁仲礼院士认为“不靠谱”的计算PhD研究方向（举例，并非指所有此类研究都如此）：
一个PhD学生只使用一套复杂的模型，输入一些可能存在偏差的“大数据”，然后得出一个令人震惊但缺乏清晰物理机制的结论，且没有与任何可靠的实验或观测数据进行对比验证。
一个PhD学生可能过度依赖机器学习模型来预测某种复杂的社会现象，但模型本身是一个“黑箱”，无法解释其预测的内在逻辑，也没有考虑社会现象的复杂性和不确定性。
总结
总体而言，认为“计算PhD的研究不靠谱”是一种过于片面和简化的说法。现代科学的发展高度依赖于计算方法，它们是解决复杂性、探索未知领域、加速发现的不可或缺的工具。
丁仲礼院士的质疑更多地是针对研究的严谨性、理论基础和与现实世界的联系，这是一种对科学质量的普遍要求，而不是否定整个计算科学领域。一个优秀的计算PhD研究，其核心在于将强大的计算能力与扎实的科学理论、严谨的方法论以及尽可能多的实验或观测验证相结合。
关键在于如何进行计算研究：是将其视为一个独立的数学游戏，还是将其作为探索和理解真实世界的有力工具。当计算研究能够提供新的见解、验证现有理论或预测新现象，并且其方法和结果能够经受住科学共同体的检验时，它就是非常靠谱且富有价值的。反之，如果仅仅是玩弄数据和模型，而缺乏深刻的洞察和实际的联系，那么它的“靠谱性”自然会受到质疑。
网友意见
丁仲礼把计算研究比作“算命先生的水晶球”，做计算PhD的研究是否真的这么不靠谱？
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