仿真与实验的一致和不一致

本文摘要（由AI生成）：

本文讨论了仿真与实验在科研中的关系，指出二者并非追求一致，而是相互支撑。对于高难度的创新研究，仿真与实验真实一致几乎不可能，成熟科研中二者一致可作为流水线环节，但创新中应允许不一致。作者强调，面对不一致时，重要的是理解数据的意义，用想象和构思拼接信息，而非追求绝对正确的方法或流程。文章呼吁远离“运气不好的人”，即那些不问为什么、不懂为什么、只按前人脚步走的人。

仿真与实验是从虚实两个方向夹击同一个目标，从两个角度看同一个问题，二者不是要一致，而是要互相支撑。

科研难题就是仿真与实验都遇到了重大的困难，需要在你大脑中，用不可靠的仿真和不准确的实验搭建三维构图。

1、仿真的目的是与实验一致吗？

仿真与实验一致，只是验证仿真方法是否可靠，最终目的是推广到应用中。比如在缩小的模型上、在简化的流动中，仿真与实验一致，我们对仿真放心了，然后将放心的仿真直接用于工程应用的场景，去模拟实验室无法做到的更大、更高、更快、更热、更复杂的场景。

实验+仿真-->仿真与实验一致-->仿真用于工程

这个流程清晰地划定步步走向成功的方向，让我们坚定地相信只要沿着这条道路，就会最终取得成功。

蹊跷的是，这个众所皆知的流程，并没有把大家带向成功，绝大多数完成实验与仿真后，仿真与实验死活无法一致，只好不了了之。

失败的人多了，形成一个众所皆知的遮羞布：“我们终于认识到难题真的很难”，也推出了一个皆大欢喜的结论：“必须加大投入”， 实现从失败到成功的转身。

我觉得这里必然出了什么问题。因为，难题之所以成为难题，就是无论仿真还是实验都不能取得可靠的结果。

只有达到成熟的研究，仿真与实验一致才不是难题，可以作为流水线科研中的环节。例如常规的风洞测力与受力的仿真，无论实验还是仿真都达到了保真保准的水平，实验与仿真的曲线，像蜜月里小两口紧紧贴在一起。达到这水准了，还要实验做什么，可以直接用仿真取代实验。所以过去必须做的大量常规实验，如今已被仿真取代。

对于高难度的创新研究，仿真与实验真实一致几乎不可能，提出这种不可能的要求，去求得心安，到底为了什么？

将成熟科研的流水线，直接用于创新科研，这是领导的“常识”。

忽视科研的复杂与不确定，非要步步为营地做科研，想用执行力消灭不确定性，最后只能成为一个运气不好的人，一个常被世界难题打死的人。

2、仿真与实验一致又如何？

我看到的情况，让人失落；有时候，因为实验和仿真都错的太多，反而一致了；

有时候，对比一些打死都不会变的数据，证明实验和仿真一致；

这样的一致，你敢信任吗？

如果万幸仿真与实验一致，你真的敢相信已经突破了仿真技术？改变了应用场景还能够保证仿真的正确？拿出一对贴在一起的曲线，就可以放心地推广到工程应用中？

也有人真的做到一致了，但是创新研究是如此之难，哪个参数微小变化就会彻底推翻你那个难得的一致，你真的知道吗？

3、仿真与实验不一致又如何？

面对现实吧，承认我们不可能马上解决仿真与实验的问题，不可能由于某人的苦逼和加班，就解决了这个世界难题。

有缺陷的实验也是实验，有问题的仿真也是仿真。只要明白，什么地方对，什么地方错，一切不完美的数据都是营养。

我们设计师真正该做的创新研究，就是：在信息还不全、工具还不够用、理论还不明确的时候，用你无限的想象和大胆的构思，将碎片的信息拼接、修理、填补，最后成为自己的想法。

4、不一致就不一致吧

不要随随便便就提出：仿真要与实验一致，除非你觉得问题已经太成熟。

不要随随便便就相信：仿真与实验一致就对了，除非你不必负责后续的工作。

不要随随便便就判定：仿真与实验不一致就错了，你怎么知道不是因为实验错了。

猪肉只是猪身上的肉，贴不到你身上，经验只是别人过时的总结，谁保证你成功？在别人正确的道路上努力，取得自己失败的结果，唯一可以安慰的就是运气不好。

我们要远离运气不好的人。

绝对正确的方法，必须履行的流程，往往是推卸责任的借口。

不问为什么，不懂为什么，做了不如不做。

踩着前人的脚步，走向正确的深渊，难逃失败的命运。

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