几十年前已经被他们在另外一个 % 下面解决了。”刚开始的时候，我不是很服气——我在 的
的 表明它在 里面确实是新问题——不过，当我看到那些领域的文章的时候，不得不
佩服 的广博知识和对根本不同的领域中的相似问题的洞察力。
我不打算具体讨论一个 ，但是，我建议做 的朋友在有时间的时候去看看一些表面应用完全不同，
但是核心学理却是相通的领域。
做 &'()' 的，不妨看看统计物理学& ），他们对于蒙特
卡罗方法已经应用数十年，积累极深，很可能在 或者 ' 提出的一些新方法，已经是被
他们以另外一种形式或者名称提出过了。
做 *+'((和 , 的，可以看看控制论。控制科学对于动态系
统（或者其它随时间变化的过程）的研究极为透彻。 本来是做控制的，正式他几次强烈的建议下，
我才去看动态系统论和控制论，看过一些章节后有如醍醐灌顶。我曾经自己花了不少时间导出的一组
矩阵微分方程的解，就是 里面已有深入探讨的 -.+ 在一定条件下
的形式。至于做传导模型或者 -' 的，控制论中的许多观点和方法也是很有
帮助的。
做 /，和各种统计模型的，信息论$是肯定必要的，这个不用
我在这啰嗦了。有一门叫做信息几何学$'，也值得一观。
比较之下方显差距。很多做 的朋友都是理论爱好者，喜欢在 里面列举公式以彰显“理论深度”——
可是，我看过的大部分的文章中的公式推演，一般都是循规蹈矩的推导，其水平未必胜于求解一道经典教科书
中的数学习题。诚然，这种推理演绎是整个研究中不可缺少的部分，写在文章中也无可厚非，但是，如果仅此
则把推演结果列为 0，则不免为过了。真正意义的理论贡献者，不在文中公式多寡，
也不在数学深浅，而在于是否能对问题的内在原理展开深入剖析，有所发现，言人之未尝言，给人以新的启发。
作为经典物理基础的牛顿三定律，从现在 领域的眼光看来，不过是对实验的总结，所得结论，除了第二
定律有一简单乘法公式（往高深处说，也不过是常系数线性二阶常微分方程）之外，并无太多数学深入其中。
虽如此，经典物理的巍峨大厦由此奠定。也许这个例子类比 的研究，未必恰当，但是，它起码可以说明，
理论贡献之义在于去芜存菁，也就是排开纷繁复杂的表象，发掘那个深刻但是简单的规律。可是，在
宣称的理论贡献中，有多少循此义而行，又有多少在铅华净尽之后留传下来。
纵理论上根基不足，但 终究是应用学科，若能广泛应用则其意义必能发扬。虽然经过几十年努力，
确实在社会生活中有了不少各种应用，不过比起其它学科则相形见拙。且不说诸如通信，软件工程之类
早已在全球形成庞大产业，与 有更多联系的 '，''(和
'，其应用之深广也为 所望尘莫及。 没能形成应有的工业应用，一则确实是它面临的实际问
题困难重重，实用水平不易达到，二则与我们的研究在相当程度上脱离实际有着很大关联。
以我以往在香港学习时所做的 $' 来说，这是一个应用性很强的 ，历史也不短，但在实际
条件下的识别水平，做这个的朋友也心里明白。很多人在研究这个 ，发表的“新方法”也不少，在 上
识别正确率不达到 1#2是拿不出手的——可是在那几个标准库（即使是最新的 3!/）上做出的性能和实际的
有多大的差距？很多工作 头像区域都对齐良好，光照条件规则，在此条件下研究出来的算法即使能达
到 4##2的识别性能，在环境极为复杂的条件下能真的应用么？直到今天，大批文章仍在乐此不疲地讨论各种
0(+((0' 的变化花样，却从不思考人脸识别的真正要素所在，难道不是舍本逐末之
举。
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