饶屠等价定理
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【内容提要:如何评价饶毅这样所谓的学术大牛、世界一流
科学家的社会价值呢?许多人认为他们是
牛顿达尔文的种子选手。这是很不靠谱的,就像把$2的彩票当作价格百万英镑的股票期货一样不靠谱。为什么会有这样的认识误区呢?因为科学成果和科学家的社会价值有奇异性。本文指出了科学家的“
一亩三分地”和世界相比是“无穷小”的事实,用裂纹尖端J积分的方法来分析评价科学家的价值,对比了当代美国大学教授和科举时代中国社会屠夫的从业人数、经济实力和社会地位,从而得出了饶屠等价定理(Rao-Butcher Equivalence Theorem): 饶毅离牛顿达尔文九十九万九千步,而离胡屠夫只两三步。简言之,一般的观念认为饶毅这样所谓的学术大牛、世界一流科学家的社会价值是一百万
英镑,而饶屠定理认为他们只值两三
美金。】
- 中文名
- 饶屠等价定理
- 外文名
- half truth, whole lie
- 属 性
- 学术大牛
- 对 应
- 精英意识
学术大牛、世界一流科学家这些 half truth, whole lie 常常被一些精英意识比痰浓的人有意无意地用来误导不熟悉象牙塔内情况的大众。下面就以美国讲习教授、所谓的世界一流科学家饶毅为例予以解剖。
今年院士选举中,
饶毅第一轮出局后,二十八个半之一的鲁白博士对《
新闻周刊》称另一个二十八个半之一饶毅是比美国普通教授(正教授)高一级的讲习教授。可惜他没讲饶毅所在的美国西北大学的一个系(医学院)就有114位饶毅那样的讲习教授;更可惜的是,他没讲那个系有几位教授不是讲习教授;最可惜的是他没讲饶同学在大学时代就是比普通大学生高一级的团员大学生、小学时代就是比普通小学生高一级的少先队员小学生。同为二十八个半之一的王晓东院士称饶毅是世界一流科学家。可惜他没讲比讲习教授牛的HHMI是几流、更牛的美国科学院院士是几流、更更牛的炸药奖费尔茨奖得主是几流,更更更牛的青霉素、DNA双螺旋发现者是几流,更更更更牛的牛顿爱因斯坦是几流。这些更高的五级科学家跟饶毅比起来看来是不入流的。什么叫 half truth, whole lie ?这就是。
任何一篇合格的学术论文,不论多垃圾,by definition 就是世界第一。不信你在文章前言写一句,“文献[1]虽然和本文的思想、方法、数据和结论一样,但那是用阿拉伯文在阿联酋王国的期刊上发表的,故不能算数。” 看看即使在喀麦隆这论文还能不能发表。同样,任何一个科学家,不论其工作多么轻如鸿毛,只要在他的一亩三分地里是一流科学家,那么也就在全世界是所谓的一流科学家了。因为科学家的世界其实就他那一亩三分地的世界。这样高度的专业分工,是知识爆炸时代的一个基本特征。
在说科学家们世界顶级这个“无穷大”时,人们没有认识到科学家的一亩三分地的“无穷小”。全世界有多少资源用在那个小的可以忽略不计的一亩三分地上?全世界又有多少人在那针尖大的一亩三分地上竞争? 屈指可数的几个轮流做庄的,几十个混个脸熟的,几百个打一枪换一个地方的跟风散户。这大致就是科学家们的所谓世界了。萧瑟秋风今又是,蚂蚁缘槐夸大国,换成科学。
科学家在其一亩三分地的“无穷小”的孤岛上挖洞,凤毛麟角的幸运儿能挖出个价值“无穷大”的宝贝疙瘩。这双重奇异性让许多人包括科学家本人头晕目眩,从而不用、不敢用、也不会用常识来评价饶毅这样所谓的学术大牛、世界一流科学家的社会价值。 为了解决这个双重奇异性问题本文从断裂力学引进裂纹尖端J积分的概念。
按J积分概念,饶毅这些所谓的学术大牛、世界一流科学家的社会价值远远不是“无穷大”,而是无穷大”乘“无穷小”之积的一个个位数。这个个位数跟许多种其它专业人士的社会价值从性质上到量级上都没有任何差别。双重奇异性,看上去特牛逼,因此,“无穷大”乘“无穷小”之积要用大一数学中的牛逼特法则来计算。
像饶毅这样到自己的一亩三分地以外的社会大舞台上来追逐社会知名度和社会影响力的科学家,在自己告诉公众或被朋友称赞或被媒体宣传为如何讲习、如何一流、如何大牛、如何旗帜的时候,不应该只告诉大众“无穷大”的 half truth,还应该告诉大众“无穷小”的另一半真相。否则,就是利用科学的社会价值奇异性的特点误导大众、谋私个人了。
奇异性是一个有普遍意义的概念。按弹性力学应力理论,即使在一根鸿毛的重力牵引下,龙门吊吊钩里的裂纹尖端的应力也是无穷大的。也就是说,一个大腿粗的吊钩只要上面有一粒米大的裂纹,起吊一根鸟毛理论上也要被拉断的。但事实是,起吊一辆18轮大卡车肯定安然无恙,因为裂纹尖端的区域是无穷小。对于这种奇异性问题,弹性力学应力理论显然不再适用。断裂力学因此引进了J积分这样能处理奇异性的新概念。同理,评价一个科学成果或科学家的社会价值也应该用同时考虑了“无穷大”和“无穷小”的类似J积分的观念。为此,笔者抛玉引砖,隆重推出饶屠等价定理(Rao-Butcher Equivalence Theorem)。
能本质地实际地反映饶毅这样的科学家的社会价值的J积分值如何计算呢?其实,不必从微元用微积分从头算起。一旦有了J积分这个观念,我们的思路就可从价值“无穷大”和领域“无穷小”这双重怪圈中跳出来,就可以用常识来确定饶毅的J积分值。这里我们用人在社会职业场中的位势来计算,简言之:职位。这就是说,饶毅的J积分值 = 美国大学教授的价值。No more, no less。 As simple as it。戳破了这层窗户纸,事情变得如此简单,结论变得理所当然,这跟牛顿第三定律一样,牛顿指出以后,简直就是每个人早就意会到但没言传出的COMMON SENSE。
一个美国大学的教授的社会价值又如何来评价呢?手头没有美国大学教授总数的确切数据,但我们确切地知道,单单一个哈佛大学的医学院就有4024名各级教授,其中饶施这一级的正教授就有834名(by June, 2006);单单饶毅所在的一个系-美国西北大学医学院就有114位饶毅这样的讲习教授 (by August, 2011)。据此推算,全美所有大学所有学科(正)教授总数应该大约有15万。美国人口3亿,所以,教授占人口比率便是1/2000。 这比清朝的举人的比率要高。工业社会里,跟教授相当的职位有很多种;而农业社会里,跟举人相当的职位是多乎哉不多也。因此,中国举人比美国讲习精贵。
2009年,中国人均年消耗猪肉18公斤。按一头猪出肉100公斤算,2000人一年要吃掉360头猪。科举时代猪没这么肥,但那时人肯定也没这么多猪肉吃。一个屠夫平均每天宰一头猪很轻松,即2000人中一个屠夫就够了。可见,当代教授在美国人口中的比例和科举年代中国屠夫占人口中的比例大致相等。可见,所谓的美国讲习教授、世界一流科学家不过是社会中一个普通职业。因此,饶毅教授和范进岳父胡老先生本质上是等价的。注意这里得出饶屠等价的结论是根据教授和屠夫一样,也是一个普通职业,而不是根据两者人口比率相等得出的。
当然,讲习教授是一个比较好中产阶级职业,但也没好到讲习屠夫的水平。有三大名著为证。
论经济实力,美国院士王晓东不及燕国屠夫张翼德。王院士办个私人小公司还要借钱,而且,是通过破格提拔一位女博后当研究员,从而换取其丈夫的公司为王的公司提供贷款的裙带关系来借钱的,成为一时笑谈。而张屠夫可以自掏腰包主动帮助助刘备建立一支革命武装,成为千古佳话。
论社会地位,讲习不及举人,而举人,按封建社会的等级体统,是可以跟屠夫平起平坐的。且看:胡屠户又吩咐女婿道:“你如今既中了相公,凡事要立起个体统来。比如我这行事里,都是些正经有脸面的人,又是你的长亲,你怎敢在我们跟前装大? 若是家门口这些做田的,扒粪的,不过是平头百姓,你若同他拱手作揖,平起平坐,这就是坏了学校规矩,连我脸上都无光了。"
论综合实力,镇关西包得起二奶,而今天的教授,不论是美国的讲习还是中国的博导有能力包二奶吗? 北大的那位社会学教授若有能力摆平小情人的事,怎么会把自己饭碗砸了呢;
中科院段振豪研究员,若是包得起二奶,怎么会院士选举半途而废进拘留所呢。
虽还不能精确计算饶毅究竟等于根号2个还是“怕爱”个屠夫,但可以得出定性的结论:饶屠是等价的。至于饶毅等于1.41个还是3.14个屠夫,有待需要发表论文的教授们去进一步研究。这里确立了如何建模和采集数据的方法。
也许有人会说,一万个屠夫依然只能杀猪,杀一千年猪社会也不会发生重大进步;而一个科学家的一项重大发现就可能改变世界,比如,牛顿发现了万有引力、佛莱明发现青霉素。这又是只说了一半真相。美国每年有多次上千万美元的Jackpot彩票被人中了,但这种Jackpot的彩票价格是多少?$2一张。不能只看到牛顿、佛莱明的价值“无穷大”,还要看到当代一个科学家成为牛顿、佛莱明概率的“无穷小”。即一个科学家的价值是彩票价格$2的价值,而不是中彩后的千万美元的价值,用大一数学术语讲,这叫期望值。一个科学家的价值等于牛顿价值乘以成为牛顿的概率:V = N x P。Half truth, whole lie的伎俩就是忽略P是“无穷小”的事实。
彩票是要的,科学家也是要的,这不是问题。问题是:一个正常的家庭会拿他们收入的百分之几去买彩票呢?问题是:北大清华高价雇佣、国家巨款打造饶毅、施一公这样的高价明星教授符合买彩票原则吗?不要告诉我因为他们有巨大的科研潜力,事实是,因为他们有巨大的为北大清华获取国家巨额科研经费的竞争力,有为大小官僚政绩工程涂脂抹粉的能力,这才是北大清华把他们当宝贝疙瘩和中央把他们当名贵宠物的真正原因。
总之, 由于科学家跟裂纹一样,有奇异性特点,因此,评价其价值的正确方法应该是J积分方法。根据当代美国大学正教授和科举时代中国社会屠夫的从业人数、经济实力和社会地位,用J积分方法可以得出:饶毅等价于两三个屠夫。此谓饶屠等价定理(Rao -Batcher Equivalence Theorem)。
- [3]pota 2016-12-6 14:15