《自然现象》

hemalaya

《现象》

常言说，“早雾晴，晚雾阴。”

今天早晨大雾，接近中午时，天果然晴了。

对于一些自然现象，很多老话说的很准，当然这是长期生活经验的总结。其中会不会蕴含着一些科学道理呢？

如果用数学物理方法来描述这些现象，会得出一大堆多变量偏微分方程组，显然没有解析解。

也就是说，用数学物理方法描述一些自然现象，推导一些能够指导生活工作的因果关系，太难了。

数学上对于线性的问题，还勉强能求解，对非线性的问题只能采取逼近、回归等等方法，误差足够小的情况下，就认为是问题的解了。

这些方法大量用在工程领域和生产领域，精度（误差的反义词）足够，求出的解，就能够应用于实际工作。

如果应用在一条生产线上，工艺的精度，设备的精度，操作的精度，等等，换言之，这些若干项的误差，就构成了实际产品与产品标准之间的误差。合格品就是这些指标数据在允许误差范围之内；不合格品，就是超出了误差范围。

通俗地讲，学生考了60分，就及格了，反之，就是不及格。

及格的含义就是合格，反之，就是不合格。

有了计算机，对于求解多变量、非线性的问题，提供了极大的可能和便利，特别是在工程和生产领域，计算机数学模型的功能，其实就是在求解多变量、非线性微分方程。

轧钢生产线的计算机数学模型，就是这种思想的典型成功例证，没有就计算机数学模型，轧钢产品百分之九十以上都会是不合格品，也就是人们常说的“盲人骑瞎马”。没有就计算机数学模型，轧钢生产只能是“打哪指哪”。有了计算机数学模型，就实现了”指哪打哪“。有了计算机数学模型，就能够实现2-西格玛或3-西格玛的产品精度，合格率分别是98%或95%。计算机数学模型的重要性，由此可见一斑。

其实，计算机数学模型已经广泛应用于生产领域、工程领域和社会领域。听过一些讲座，国家要出台一些具体的政策时，事先都要进行数学模型的计算，以保证结果的正确性，还要在一些试点区域进行实践性检验，都是非常严肃的。

数学模型代替人脑去思考，去决策，去执行。当各行各业普遍认识到它的重要性，竞相把数学模型应用于自身的产业时。也就形成了一种特定的产业，这就是所谓的”人工智能“。

”人工智能“为人们提供了极大的便利，也就意味着”人工智能“的开发者付出了异常艰巨的劳动。就如同人们在操作”傻瓜相机“，相机的开发者已经为人们调好了光圈、焦距等，人们只需要按一下”按钮“就行了。”人工智能“的产品，就是为人们提供了各式各样的”傻瓜“产品。特别是在一些危险场合和不适合人们存在的场合，”机器人“又不怕死，让”机器人“冲上去解决问题就完了，人类没有必要做无谓的牺牲。

”人工智能“包含了，数据采集，数据处理（滤波，筛除干扰数据），数学模型计算，计算结果分析、判断，知识库搜索，知识应用计算，结论合理性分析，决策应用，输出执行，结果反馈，修正计算，再行输出执行...，循环往复，直至下达停止命令，告一段落。

可见，”人工智能“的核心是“算法”。

“算法”不仅仅是计算机的应用，而是一切设备的核心，比方说，自行车，就是实现了“大齿轮”（脚蹬齿轮）到“小齿轮”（飞轮）之间的功率计算和传递，所以人们才觉得蹬起来省力和轻巧，其实也是一种”算法“，只不过是使用机械部件进行计算罢了。

这样的例子，还有用硬件搭成的加法器、乘法器，等。所以，“部件”除了具体的物理作用外，还有它抽象的数学作用“计算”，也就是在执行“算法”。

在大学，在科研院所，那些大知识分子们，每天头疼和绞尽脑汁的事情，也是竭尽全力，在研究解决某一特定问题的”算法“。

什么叫做“迷信”，简单来说，“迷信”就是科学的盲区。科学不能解释的事物，“迷信”就乘虚而入了。说明了科学至今虽然很发达了，在某些区域中还不够强大，“迷信”还有一定的市场。就好比太阳地和阴凉地一样。

愿科学日益快速发展吧。


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