전재https://blog.yuanbin.me/posts/2015/01/research-how-to.html삭제하다
독보를 선택하면, 당신은 왜
과학 연구를 하는 것은 결국 한 글자: 생각이다.과학 연구에서 생각하는 문제는 통상적으로 비교적 복잡하기 때문에 논리적이고 체계적이며 엄밀한 설계가 필요하다.논리성의 관건은 논리란 바로 원인과 결과가 명확하다는 것이다. 과학 연구는 지속적인 사고를 필요로 하고 사고는 느리고 축적되어야 하는 과정이기 때문에 전략적인 읽기, 논리적인 사고와 단계적으로 자신의 과학 연구를 총괄하고 추진해야 한다. 이것은 과학 연구를 하는 관건이다. 과학 연구의 절차
한 과학 연구 과제나 논문의 완성은 세 가지 절차로 나눌 수 있는데 그것이 바로 문제를 제기하고 분석하며 문제를 해결하는 것이다. 문제 제기: 가치 있는 학술 과제를 찾아내거나 논문의 과학 연구 방향을 확정한다. 문제를 분석한다. 이미 확정된 과학 연구 문제에 따라 그 특징을 분석한 다음에 자신이 문제를 제기하는 절차에서 확정한 과학 연구 목표에 따라 맞춤형 해결 방안을 제시한다. 문제 해결: 수학 도구를 사용하여 이 문제를 분석한 후 모방이나 수학으로 자신이 제시한 방안의 정확성을 충분히 검증한다.질문 학회가 문제를 제기하는데 특히'좋다'는 문제를 제기하는 것은 박사 과정의 중요한 부분이다.지도 교수는 계획서(Proposal)에서 자신이 관심 있는 분야에서 약간의 가치 있는 과학 연구 문제를 제기하고 이런 문제의 의미와 이 분야에 기여할 수 있는 공헌을 토론하며 채택할 수 있는 과학 연구 방법을 초보적으로 분석한다. 문제를 제기하는 목표는 정확한 과학 연구 방향을 찾는 것이고 문제를 분석하고 해결하는 목표는 완전하고 튼튼하게 한 걸음 내딛는 것이다. 좋은 문제를 제기하려면 먼저 자신이 종사하는 과학 연구 분야를 깊이 이해해야 한다.이 과정은 대량의 문헌을 읽은 후에 독립적인 사고를 통해 가치가 있고 아직 완성되지 않은 문제를 찾아내야 한다. 문헌은 다 읽을 수 없기 때문에 목적이 있는 것을 배워서 한 편을 읽고 한 편을 받아들여야 한다.과학 연구 절차
첫째, 문제의 근원을 찾아 기본 지식을 이해하면 다음과 같은 몇 가지 문장을 읽으면 얻을 수 있다. 조사 연구류의 논문이나 간행물은'survey','문헌 종합'이라고 부른다. 이 분야에서 비교적 좋은 논문은 보통 유명 간행물이나 회의이다. 외국 일류 대학의 박사 논문. 문헌을 읽는 목표: 문헌에서 무엇을 찾아야 하는지, 이 논문을 읽는 목적은 무엇입니까?목적을 달성하면 읽기를 멈출 수 있다. 문헌의 일부 내용, 예를 들어 Introduction과 System Model의 앞부분을 선택적으로 읽을 수 있고 전편을 읽을 필요가 없다. 즉, 문헌이 제시한 디자인 방안을 충분히 이해할 필요가 없다. 독서란 우리의 독서 목표를 달성하는 것이지 전편을 완성하는 것이 아니다.앞으로도 단계별로 다시 읽어보고 출석을 누르면 돼 뇌의 사고를 방해하지 않는다. 하나의 시스템의 구조와 작업 방식을 이해한 후에 이 시스템이 존재하고 그 발전을 방해하는 근본적인 문제를 생각해야 한다.예를 들어 다음과 같은 몇 가지 질문에 대답한다. 시스템이 존재하는 이유: 왜 필요합니까?어떤 실제 수요를 만족시켰습니까?수요가 모두 잘 만족됩니까?아직 발견되지 않은 요구 사항이 있습니까?이런 문제들을 해결하는 것이 과학 연구나 인류 생활의 향상에 도움이 됩니까? 시스템을 실제로 배치할 수 없는 이유: 어떤 이유로 현재 이 시스템을 실제에 효율적으로 배치하고 응용할 수 없게 되었는가. 해결 방안: 이 시스템이 실제적으로 배치되지 못하는 원인에 대해 어떻게 이 문제를 가장 직접적이고 효과적으로 해결할 수 있습니까? 상기 세 가지 문제는 매우 관건적이다. 그것은 우리가 다른 사람에게 끌려가지 않고 독립적으로 사고할 수 있도록 보장할 수 있다.상술한 세 가지 문제에 대답하려면 우리는 연구한 분야에 무슨 문제가 있는지 생각해야 할 뿐만 아니라 문제에 대한 자신의 해결 방안도 고려해야 한다.
과학 연구 과제를 얻을 때 먼저 이 과제의 배경과 기본 지식을 파악한 다음에 이 과제에 관련된 기술의 최초 사용 원인과 동기로부터 이 과제에 존재하는 문제점과 발전 방향을 스스로 생각해야 한다.
두 번째: 비교 읽기
두 번째 읽기 목표는 독립적인 사고를 통해 가치 있는 문제와 초보적인 해결 방안을 제시하는 것이다.
자신이 문제를 제기하는 첫 번째 단계에서 찾은 문제가 이미 다른 사람에게 연구되고 해결되었는지 이해한다. 자신이 제시한 해결 방안이 다른 사람에게 제기된 적이 있는가. 상기 두 가지 목표는 문제와 방법의 비교라고 할 수 있고 구체적으로는 자신의 문제와 해결 방안을 가지고 문헌을 읽고 각 논문과 비교하는 것이다.이때 읽는 단계는 다음과 같다.논문 제목과 요약 부분에서 논문을 찾아 자신이 해결하고자 하는 문제와 유사하거나 참고할 만한 논문을 찾는다.2. 논문과 자신의 문제를 비교하고 같은 문제가 아니면 대충 읽는다. - 논문에 사용된 수학 모델링 방법과 해결된 문제를 이해한다.문제는 일치한다. 정밀도는 그것이 묘사한 해결 방안과 우리가 제시한 방안이 같은 방안인지 아닌지를 비교한다.만약--어떤 것이 더 좋아요?차이는 어디에 있습니까?흡수와 융합을 통해 더 좋은 방안을 제시할 수 있습니까?만약 자신의 문제가 다른 사람에게 잘 해결된다면 과감하게 포기해라.만약에 1과 2가 다른 논문에 언급된다면 다른 방법을 통해 과학 연구의 내포와 외연을 확대하여 당신이 토론하는 문제를 실제와 더욱 가깝게 하고 타인과의 업무 싱크로율을 낮출 수 있다.
비교적 관심을 가진 문제와 해결 방법을 통해 세 가지 장점이 있다. a. 가장 유용한 논문을 선택하여 읽는 데 도움을 줄 수 있다.b. 문제를 가지고 책을 읽으면 우리가 읽을 때 진일보한 사고를 하게 되고 관련 문헌을 깊이 이해하고 기억하게 된다.c. 지피지기 측은 자신의 문제의 가치와 해결 방안의 혁신성을 알 수 있다.우리의 업무와 매우 유사한 문헌에 대해 우리는 반복적으로 연구하고 비교해야 한다.이 문헌의 인용 문헌도 꼼꼼히 살펴봐야 한다.
셋째: 시간 분배와 논문의 기획
문제와 해결 방법에 따라 논문은 다음과 같은 네 가지로 나눌 수 있다.
새로운 문제, 낡은 방법.낡은 문제, 새로운 방법, 이런 문제는 일반적으로 비교적 기초적이고 장기적으로 존재하지만 아직 잘 해결되지 않은 문제이다.새로운 문제, 새로운 방법-논문의 최상의 상태.낡은 문제, 낡은 방법, 문제는 이미 깊이 연구되었고, 이전의 방법을 사용했다.이런 문제는 반드시 제거되어야 한다.
상기 분류에 따라 상응하는 등급의 간행물이나 회의를 선택한다.
큰 과제에 대해 나누어 다스리는 방법을 취하여 이 과제가 통제할 수 있는 시간 안에 점차적으로 생산되고 얕은 것에서 깊은 것으로 들어갈 수 있도록 한다. 단계는 다음과 같습니다. 먼저 몇 가지 매개 변수나 상황을 고려하고 다른 매개 변수와 상황이 이미 알고 있거나 확정되었다고 가정한다. 가설을 점차적으로 완화하고 더욱 실제적으로 한다. 먼저 회의 논문이 있고 대성한 간행물 논문을 쓴다. 확정 시간표 문제를 제기하고 조사 연구를 하며 문헌을 읽고 자신의 디자인 방안을 확정한다.(질문 및 비교 읽기) 수학 모델링과 분석. 모방 검증. 논문을 쥐고 쓴다. 과학 연구의 내포와 외연
내포가 클수록 외연은 작아진다.그 자체에 포함된 의미가 많을수록 확장성도 좁아진다.
기초 문제에 대해 여러 해 동안 연구했기 때문에 새로운 것을 찾기가 매우 어렵다.이때 이 과제의 내포를 높이고 더 많은 세부 사항을 부여함으로써 이 문제의 모델을 우리의 생활과 실제에 가깝게 만들 수 있다. 더 많은 속성을 넣어 그 내포를 축소할 때 과학 연구 성과의 적용 면을 축소하지만 우리가 얻은 성공을 실제와 더욱 가깝고 정확하게 하고 이전 사람들의 업무와 구분하도록 도와준다. 논문을 어떻게 읽습니까
， Introduction ， ， 。
비교적 읽고 자신이 관심을 가진 문제와 해결 방안을 이 논문과 비교하여 자신의 디자인을 더욱 잘 살펴보고 개선한다. 이 논문이 시스템 모델링, 파라미터를 어떻게 분석하는지, 모방을 어떻게 설계하는지 배워서 자신의 과학 연구를 위해 구체적으로 서비스를 전개한다. 문제 분석 및 해결
해결해야 할 과학 연구 문제는 보통 두 가지로 나뉘는데 그것이 바로 성능 분석과 최적화 알고리즘이다. 성능 분석 도구
성능 분석은 주로 무작위 모델링 방법을 사용하고 확률론, 줄 서기론과 마르코프 체인 등 수학 도구를 사용한다.
