科研方法论

前言

最近在学产品经理相关的能力，但是昨晚上脑子里一直在想这个事情睡不着，冥冥之中有种感觉：产品经理的内容学多了我可能会慢慢丢失一部分工科科研角度分析问题的方法和视角。屁股决定脑袋，在什么职位就要以什么职位的模式去思考，产品经理可能更多的需要从用户需求、企业利益、产品成型的角度去考虑问题，而工科能需要从技术、辩证、真理的角度思考问题。（当然，两者之间也有很多有交集的思考模式）所以我决定还在我对产品领域没有足够深入之前将我读研期间和读研后的一些思考整理成文章，以便我以后如果重新回学校读博了可以很快地捡起来，到那个时候我会继续扩展这篇文章的内容。

我们做科研地目的是了解世界的本质，而为了达成这个目的，首先是需要学习一些大佬地思考模式，随着思考模式增多我们需要慢慢总结出方法，然后形成自己的思考模式。而这套思考模式往往不局限于一个领域，可以向其他领域扩展延申（这也是我理解的为什么博士毕业之后学位证上都写的是哲学博士（philosophy doctor）的原因）。现实世界中我们需要有一个评价指标去量化这个过程，那就是论文。所以从如何写论文的角度上去讲解我在这个过程中思考到的、学习到的方法论是一个比较好的方式。

在本篇文章中，大体上会分为两个部分：底层方法和科研流程。

底层方法是我自己做事情会用到的底层心法，道法术器应该是在法的层面。其中包括学习阶段（输入阶段）和输出阶段，学习阶段就是我们在了解未知领域时需要干什么，需要怎么去想问题，输出阶段其实就是将我们在学习阶段学到的东西有条理的表达出来。如果不想看着部分可以直接跳到科研流程部分，我会在科研流程部分用实际案例去讲解底层方法的具体用法。

科研流程就是讲在实际做科研的过程的上层方法论，道法术器更接近于术的层面。其中分为了四个部分1.怎么看论文2.怎么学不会的技术或者数学公式3.怎么找创新点4.怎么写论文；这四个过程前后有顺序，不要因为自己的目的是想写一篇论文出来就直接跳到第四点怎么写论文上面，前面的工作都是为了第四步怎么写论文服务的。

另外，本篇文章中的用词有可能不是大家在畅销书里看到的意思，有的只是我自己拍脑袋想的…我会尽量解释我对一些概念的定义。

底层方法

我将做任何一件事都分成学习阶段（输入阶段）和输出阶段，这两个过程是不断循环的，我们需要在实践过程中根据实际反馈调整这套方法论（这也就是教员在实践论中说的万事万物都是认识到实践再认识再实践的过程）。我现在对自己的要求是要在读书、与人交流过程中多应用这些心法。

过程思维

什么是过程思维？其实可以从宏观和微观两个层面来描述。

宏观层面过程思维就是万事万物都是认识到实践再认识再实践的过程，了解了这个可以帮助我们解决焦虑问题。因为我们焦虑产生的原因是对于未来的不确定性，而宏观层面的过程思维就是告诉我们事物的发展过程：没有一件事情直线上涨的，它必然是在一个发展趋势的约束下不断震荡的（反应到直角坐标系上就是你的人生、你做的每一件事情不可能斜率永远大于0）。那么我们需要做的事情就是把控发展趋势即可，一时的得失没有办法决定你一生的走向。持续学习，持续实践，精进自己！

微观层面的过程思维以下文提到的系统思维为基础的，简单说就是我们需要将事情看作是在走流程，并且我们需要擅长抽离这个流程。举个例子：我们煮鸡蛋的过程是1.打开炉子2.放入水和鸡蛋3.等水煮开再等待八分钟4.关火；以上这四步我们就完成了煮鸡蛋这个过程，从这个过程中我们抽离出了一个有四步的煮鸡蛋方法论。同时，对于一些复杂的事情我们需要再实践过程中不断调整。

方法： 思考（抽离结构+分析）+ 重复迭代

对字词的精准理解能力

对于自己不知道的事情要有精确的感知能力，否则就是再浑浑噩噩的过着我们的一生！！！同理，对字词的精准理解能力目的是防止理解错误，这个事听上去可能比较简单，然而实际生活中很有可能连一些比较简单常用词都不知道自己到底有没有理解清楚。

举个例子：

八股文这个词是什么意思你知道吗？来自百度的解释：‌八股文是明清两代科举考试的一种文体，其名称来源于文章的结构分为八个部分：破题、承题、起讲、入手、起股、中股、后股、束股‌。‌意思就是八股文是一种按照一定的写作流程、写作结构写出来的文章。

讲这个例子是因为我自己出过一个笑话，我一直到前两天才理解。。。。我在研一前经常在知乎上看见这个词，很多程序员将写JAVA的过程描述成写八股文，语句中带着一丝嘲讽的意味。我自然而然的认为八股文在现代语境下是用于嘲讽写作的死板、过于流程。直到研一有次我导师告诉我写论文就是在写八股文，而我导师看上去给人感觉是个不太严肃的人;我就认为我导师是在自嘲，并没有把八股文这个事情当回事儿。直到前几天我朋友指导我写产品分析的需求文档，我按照他的思维方式和结构写了我的文档后他告诉我说：“你已经掌握了八股文。”我恍然大悟，原来当年我导师的意思其实就是让我按照已经有的结构来写论文。哈哈哈哈哈，rtmd蠢货一个，想想我当年写初稿的时候还自己在那写，不按已有论文的结构真是要被蠢哭了。浪费了大把的时间不说，效果还不好。人心里的偏见是一座大山，那这句话的本身难道不是一种偏见吗？拓宽思考的维度，不要从单一的角度思考问题，思想狭隘说的就是这个问题。回归正题就是我们一定要对词语有一个准确的判断，并且要有自己的验证方式。（这就是语文不好的弊端，可能也有好处，钝感力强哈哈哈哈哈哈哈）

在聊天过程中也一定要大胆的对自己不懂的问题进行提问或者说自己在对某个概念感知不清晰时一定要把这个感知不清晰的想法表达出来。因为人和人之间对一件事物的理解是有差别的（环境经历不一样就会导致这种差别），我们常常错误地理解别人说话的意思，导致鸡同鸭讲，甚至是会因为一些错误的理解造成双方误会变成仇人，这种事情其实比较尴尬。

另外，我认为区分打压和指导的方式就是：当你觉得别人某句话是在打压你时，大胆的提问他是如何思考得出这个结论的？如果是想指导你的人会帮你提供自己的推理过程或者个人经验，故意打压你的人会在你提问之后扯开话题。（当然有一部分没想清楚的人可能都没意识到自己是在打压你，因为这部分人的生长环境导致已经习惯了这种说话方式，这种情况需要自己判断一下）

系统思维

系统思维就是我们要把做一件事想象成一个黑箱，它有输入和输出（输入和输出都可能只有一个）（就像matlab的simulink，你从库里拖出来的那个小方块就是一个系统）。

我们知道了什么是系统，那就要了解系统的三个必要知识点：

1. 这个系统是干什么的？
2. 系统的输入是什么？
3. 系统的输出是什么？

还是拿上文的煮鸡蛋举例，我们现在将煮鸡蛋这个事情抽象成一个煮鸡蛋系统，那么煮鸡蛋系统的输入就是1.鸡蛋2.温度3.持续时间；输出就是煮熟的鸡蛋。

这只是将整个煮鸡蛋的过程抽象成一个系统，如果按照上文所说的1.打开炉子2.放入水和鸡蛋3.等水煮开再等待八分钟4.关火；这四步来抽象，我们就可以得到以下子系统连接后的过程：
升温系统->物料系统->延时系统->节能系统

是不是就像把大象关进冰箱要几步？是的，这就是系统思维。怎么应用它呢？我们学习任何东西都可以把它抽象成一个系统。

举个例子看一看：

系统名称：加法器系统  
a = b+c 
系统作用：将输入的两个数字求和
输入：b、c    
输出：a   

这个系统是不是有点儿简单过头了？那我们来上一个难点儿的：
傅里叶级数系统：
$$
f(x) = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} \left( a_n \cos\left(\frac{n\pi x}{L}\right) + b_n \sin\left(\frac{n\pi x}{L}\right) \right)
$$
系统作用：将一个连续的周期信号转换成一个直流分量和很多正弦波和余弦波的叠加
输入：$f(x)$(连续的周期函数)、$L$ (周期)
输出：$a_0$、$a_n$、$b_n$

我们明确的知道了傅里叶级数的作用和需要求解的参数，是不是目标就一下很清晰了。只需要求$a_0$、$a_n$、$b_n$就能把任何一个连续周期函数变成很多个简单正余弦波叠加的形式。至于这种转换有什么用，后续傅里叶变换的时域频域转换会用到，在接触不深时只需要将它看作是一个小工具（就像一把斧柄没做成斧子之前我们也不知道它有啥用）。

所以系统思维的目的是对于某些不需要了解那么清楚地事情或者说暂时没有办法了解很清楚时，给我们一条当下解决问题地思路。当我们对于这个系统的使用已经足够了解时就可以深入研究系统内部的过程了。我本科阶段写代码其实就一直停留在系统黑箱阶段，只需要调用各种库来实现我的目的，了解输入输出和能干什么就够了。到了研究生阶段就要找一个系统黑箱深入了解内部的组成原理是什么并且想办法对这个系统黑箱的内部结构进行优化。另外，抽象成系统也便于我们记忆。

方法：将未了解的问题想成一个黑箱，只需要知道这个黑箱它能干什么，它的输出和输出是什么？

拆解思维

拆解思维其实就是思维导图的树形结构。一定要学思维导图这西怎么用！！！我在之前很长一段时间觉得思维导图只是一个工具，只能帮我拆解目标。然而当我读了一些脑科学、心理学方面的书才知道它不仅仅是一个工具，甚至可以重塑思考方式，让这个过程更深入、更全面；因为我们的脑神经结构就是像思维导图一样的树形结构，我们在做输出的过程中如果刻意的按照这种树形结构去想问题，可以帮助我们刺激一部分不活跃的脑神经通路。

八股文就是一种拆解思维，将写一篇文章这种很庞杂的事情拆解成八个部分，我们再在针对每个部分去逐个击破，最后将这些部分组合起来，就变成了一篇复杂的文章，当然这八个部分还可以继续拆解。其实很多人行动力不足也是拆解思维没用好，因为一个巨大庞杂的目标会让人心生恐惧，而拆分成一个个很简单的小系统，实现它就没有了恐惧。比如我现在要写一篇文章都会先画一张思维导图，从最核心的论点去想我的文章需要分成哪几个部分，每个部分继续拆又有哪些部分，拆到最具体的地方基本上我这篇文章的思路就很清晰了。写起来也很方便，我只需要按照这张思维导图的末端进行扩充就行。

上面讲的是大脑输出时候的例子，那输入（学习）时候呢？一样的。也要构建思维导图，按照树形结构学到的知识才能构成体系，并且可扩展能力更强。在现实生活中辨别自己对一个领域的了解程度也就是在看自己头脑中的树形结构的深度和广度。

其实《道德经》可能也在告诉我们这个道理：道生一，一生二，二生三，三生万物。我那天无意中看到这么下面这张图，当时我就在想这不就是思维导图吗？怪不得道家的医术、占卜、炼丹、相学、命理发展的好，和着道家可能就是古代的科学家，《道德经》也许是在告诉我们一些做科学的方法论。

问题分析能力

刻意训练问题分析能力目的是为了解底层逻辑，学习作者分析问题的思路。这一点就不用说了，是个人都知道它很重要。但是可能大家的头脑里会缺一些分析的方法论。这里我写两种简单的分析方法，在解决问题过程中、生活中、人际关系中能帮助我们快速抓住问题的本质。

1. 3W分析法
   这是一个比较简单方法，3W指的是what、why、how，比如在看一篇文章是需要问自己：这篇文章的主题是什么？为什么要写这篇文章，这不是大家都知道的事情吗？作者是怎么去论证自己的结论的？通过数据还是同时逻辑推演？如果是通过逻辑推演，那么作者的逻辑方式是什么？
   在这三部分中，how这一部分是重头，因为我们要去分析作者的思考论点问题的思维模式是什么，这是关键中的关键。然而what只是为了对论点概念有一个精确的理解，why只是为了知道写这篇文章的目的。在下文中我会以《毛选》中的“中国的红色政权为什么能够存在？”作为例子分析教员的思考模式。

2. 5W2H分析法
   这个会分析问题更全面一些，常用于商业领域。
   What、Why、Where、When、Who，然后是How和How much。

还有黄金圈法则等等一系列分析问题的方法，底层逻辑大差不差，选自己喜欢用的就行。

总结

过程思维、系统思考、拆解思维（思维导图）这三个东西是可以互相嵌套的，熟练的应用可以帮助我们提高执行力、缕清思路。对字词的精准理解能力也能帮助训练体察自身状态的能力。分析问题的能力我自己训练的也不算太好，没办法给出比较具体的感受。输出阶段也就是将我们上述讲的方法论不断应用，构建自己的知识结构、方法论。同时保持复盘能力，将我们的思考总结规律，并记录下来。

科研流程

怎么看论文

拆解论文

看论文的过程需要用到我们上文中提到的拆解思维，我们需要由粗到细的拆解论文。这个过程一开始会比较痛苦，因为最开始头脑里没有论文的整体结构。可能拆解几篇后会发现，诶？论文的大体结构都是一样的，再去看新的就只用找需要的部分去读；拆解十几篇以后可能会发现大体结构下的各段落需要写的东西也大差不差；拆解几十篇论文后会发现甚至每个段落中句子前后的逻辑、推导过程都差不多。同时，学术论文中的用词都比较精确，我们在学习一个领域论文时对于没看懂的关键词一定要去查一查是啥意思并且记录下来，累积多了再看这个领域的新论文就会很轻松。

总结来说就是：

1. 看一级标题整体结构
2. 看每个标题里段落的结构
3. 看段落里面每句话的前后逻辑

我们用一个实际的例子来拆解一下：
以最近比较火的deepseek的R1版本的论文来拆解一下，论文可以点击这里下载：

论文的一级标题就分成以下几个部分：

1. Abstract：对全文总一个简短的介绍，包含本篇文章的写作目的、某某领域存在什么问题、我们使用的什么方法、在什么标准上、达成了什么结果。
2. Introduction：我们这个领域备受关注、某某方法在这个领域效果不错（介绍一下别人的论文），但是依旧存在某某问题、我们尝试使用某某方法，达成了什么效果、我们做出了某某贡献
3. Approach：使用的算法细节具体介绍、怎么实现这个方法的、做出了什么形态的结果（或者代码）
4. Experiment：使用了什么标准（benchmark）、实验条件（硬件、这篇中用的prompts）、对比用的其他算法（Baselines）、实验步骤、对比数据的表格或者图片、分析数据
5. Disscussion：尽管上一部分在某某领域做了实验对比，但是其中有某某细节没考虑到，针对这个细节进行补充实验
6. Conclusion, Limitations, and Future Work：描述结论以及最终效果、依旧存在的问题、未来的可扩展的方向
7. References：参考文献

基本上这篇文章就拆解完了，但是光拆解只能知道论文作为“八股文”的写作套路，作者或者领域内的共识没办法分析出来。

理解作者的思考模式

这部分就需要用到我们在底层方法中提到的分析问题的能力，我们以《毛选》中的“中国的红色政权为什么能够存在？”这篇文章作为例子进行分析。

开篇中需要知道题目中的红色政权是什么？‌红色政权是由无产阶级领导建立的政权，在中国共产党历史上，这种革命政权被称为“红色政权”。然后通过标题看，这篇文章是在分析红色政权为什么能存在的原因，那么我们可以先猜测一下，肯定有当前时间其他政权存在；政权之间如何斗争？以及红色政权如何在这些斗争之中存活下来这些问题需要解决。教员在下文中会一一解答以上问题。

文章开篇描述现在有的政权是哪些，以及他们中存在哪些问题导致人民和政权之间存在矛盾。随后举例详细描述发生了什么事才导致了这些矛盾。

由当前政权中存在的矛盾，得出结论：中国需要资产阶级民主革命。向前几十年中其实时有过资产阶级民主革命，但是他们为什么没有成功？（因为后面给出了无产阶级没有坚决的执行领导权这个原因）。但字转折以后给出无产阶级在近期革命中累计的优势。最后给出资产阶级民主革命需要干什么事？

在下一小节中进入本篇文章的主题：中国红色政权发生和存在的原因。

首先描述为什么红色政权只能存在于中国，给出了原因。首先宏观给出两种原因：农业经济和帝国主义的势力范围划分，进而微观给出了5点原因。


详细描述之前的资产阶级民主革命为什么会失败，1.军阀的斗争削弱白色政权（能力维度）2.白色政权之间不斗争了就会来搞你周围的小势力（时间维度）；随后从这两个维度为我们描述实例。

前一节描述之前的资产阶级民主革命为什么会失败，这一节就描述可取之处（好处），给出了四点。

虽然有了上述的优势，但是当下依然存在的客观问题是经济问题（我们的短板）

未来规划的第一步需要做的事：选址、以及选之后的三点要做的（其实文章并没有说为什么工事、粮食、医院这三点，可能是军事理论里这三点是基础吧。）

总结一下这篇文章，可以抽离出教员分析原因使用的是一下六步（按照小节分）：

1. 背景解释
2. 分析原因
3. 从历史经验种吸取的教训
4. 历史经验带给我们的优势
5. 我们当下存在无法解决的客观问题
6. 实现目标的第一步要干什么

可以看到，论文的写作类似于八股文，有固定的标题和写作思路。然而对于不是八股文的文章，每个人的写作方式不同。这时就需要通过使用分析问题的方法论来抽离作者的写作思路，学习思考模式。教员的文章给了我们一个很好的分析原因的思考模式。

当然这个过程还可以继续细化，比如说把文章中的实例细节提取出来，在看它的结论，就可以得出通过事情的表象分析本质原因的方法。

我们对“中国的红色政权为什么能够存在？”这一篇文章进行了拆解分析，如果对毛选中的每一篇都拆解并按照过程思维时间顺序连接起来即可得到中国共产党崛起的方法论。治大国如烹小鲜就是这么个意思。拆解完以后我们就能得到一个组织（当代社会背景下可能是一个公司）从萌芽阶段到发展阶段到完善阶段中可能存在的问题以及需要解决的问题这么一套方法，甚至可以通过一些因素去预测一个组织发展的走向。

对比论文

对比同一等级的论文之间有什么区别，对比不同等级的论文之间有什么区别。这一点需要在第一点完成的很细的基础上执行。结构、作者的思考模式、数据、实验方法、benchmark、baseline、结论、图片、数据图之间的差别都是要对比的，然后在这个过程中需要不断地用3W或者5w2h分析法思考差别（我觉得大部分时候3W分析法就足够了）。

怎么学技术或公式

技术的本质是工具，数学的本质是语言，现实中我们不需要将一个技术了解的很深入再上手用它解决问题（上学的时候有的人兢兢业业学一学期有可能和人考前突击一周的成绩一样，这很可能就是缺少方法导致的）。简而言之可以抽离成以下三步：

1. 树形结构抽离框架
2. 系统思维分析节点
3. 重复实践：扩充框架，加深记忆

三步中如果只是想快速上手解决问题，1.2.步做到即可；如果想累积经验，变成行业专家则需要重复执行第三3步。以下例子中只讲解第一步和第二步。

举个例子：
下图是python基础学习的思维导图，也就是说有人已经帮我们整理好了这个框架（找本书自己整理也可以）。

有了这张图之后我们就进入第二部，系统思维分析个节点。
每个末端节点是干什么用的？从系统思维上来说它的输入和输出是什么？细节可以去菜鸟教程上看（从编程语言上举例可能不是很直观，下个例子使用遗传算法具体就清晰明了的多）
基本上这些问题解决了就可以开始上手做了，找一些简单的damo看看为什么要这么写。

遗传算法举例：
具体的遗传算法可以去这里看看。
整体流程可以分成以下五个步骤：

1. 初始化基因序列 初始化随机数组
    参数：  pop 种群个数 
            len 个体基因长度
    返回值： 二维数组 长度为种群个数 每个元素为个体基因序列

2. 轮盘赌方法 根据概率选择个体 更新种群二维数组
    参数：  pop 种群二位数组
            prob 概率数组
    返回值： 新的种群二维数组

3. 基因交叉（单点交叉） 根据概率选择交叉点
    参数：pop 种群二维数组
            cross_rate 基因交叉概率
    返回值：新的种群二位数组

4. 基因突变（单点突变） 根据概率选择突变点
    参数： pop 种群二维数组
            change_rate 基因突变概率
    返回值：新的种群二位数组

5. 将列表转换为十进制数并映射到区间上
    参数： arr 基因列表
           a 区间起始点
           b 区间终点
           accu 精确到小数点后多少位
    返回值： 十进制数

名字后面的解释就是这个过程的作用，参数即为输入，返回值即为输出；我们再第一步初始化基因序列以后，循环2345步骤即可得到最优参数。

怎么找创新点

首先要去找自己这个领域中的benchmark，也就是做对比实验用到的公式、提示词、算法等等，看一篇论文就记录下来这篇论文中用的。然后找这个领域的baseline，看一看一般是和什么类似的方法做对比，这个也要看一篇论文就记录下来。时间久了这个benchmark和baseline的库就有了，自己写论文的时候调一部风用就行了。

大部分的论文都是有一些基础理论然后加一点儿东西或者是改动一点东西出来的，我们在看论文的过程中就是要去梳理这个东西的发展脉络。比如说蚁群算法（Ant System）就是一个基础的算法，在学者对他不断地研究过程中发展出来精英蚁群算法（Elitist Ant System）、最大最小化蚁群算法（Max-Min Ant System）、基于排序的蚁群算法（Rank-Based Ant System）等等。我们要干的事情就是去对比这些发展出算法和基础的算法之间做了哪些加法或者是做了哪些减法，分析为什么做了这些加法或者减法效果就好。然后把这个做了加减法的地方套到其他同领域的基础算法上去试，慢慢就会有这个感觉。（当然这个方法只适用于想水论文的或者是刚踏足科研领域想写一些练手的文章同学）。

对于找重大创新点的方法，我认为1.对自己领域中的内容足够了解、整体结构足够清晰2.对自己领域中不同方法之间的区别足够清晰3.经常思考为什么做了这些改动之后这个方法的效果就会变好4.知识的广度要够，训练自己思考将其他领域的内容迁移到自己领域的习惯；这4点内容缺一不可。这是我当前对找重大创新的理解，可能以后会有更多维度或者更细节的内容会添加进来。

最后就是不断试错，使用新方法后放在benchmark上跑，再和其他的baseline做对比，做出来好的效果就可以着手开始写文章了。

怎么写论文

到了这一步我们之前做的基础步骤的作用就展现出来了，第一步是确定文章的结构，一般大标题的结构就是Abstract、Introduction、Literature Review、Methods、Data Preparation、Result、Discussion、Conclusion、Reference。

第二部是找一篇这个领域内的高水平论文，模仿它每个结构中的思维方式（这部分不理解的话就去理解作者的思考模式这一节再看一看）。

上述两步如果做的好基本上文章的逻辑上就比较通顺了。接下来很关键的就是画图，图片表现一篇文章的视觉效果，图画的好可能文章的水平会直接上一个档次。我们要利用对比不同等级论文之间有什么区别时找出的图片上的区别（其中具体包括用什么配色、什么类型图等问题）。然后取其精华去其糟粕应用到自己的论文上，AI时代可以借助AI辅助我们，可以去看看这篇文章。

最后是重复思考，哪里可以优化，然后重复润色语言。最后附上一张科研方法论的图解，写论文时可以对照一下。