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读出深藏的故事,改变直接对比结果的习惯

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我们论述了:研究是找到结论,还是读出故事

研究的目标:

不是得到一个准确的结论

不是获得一个可靠的规律

而是读出一个可信的故事

你从一个小漩涡想到环环相扣,从一个流动弯曲想到急速漂移,从测量数据突跃猜测到局部变异。你就是伟大的福尔摩斯,用破损的信息拼接出可信的故事。 

今天具体讲讲如何读出一个可信的故事。

 

1 先瞎编一个故事

在开始分析你的仿真、实验结果之前,凭借想象你先瞎编一个不靠谱的故事。你闭着眼睛想,认真地想,这个现象最初如何出现,受到什么影响发生了变化,最后如何改变了结果。整个循环想象完毕,再正式开始分析结果。

就是资深老手,编造这个V1.0故事,也不会完全正确,一个新手更会错到姥姥家。但是这个注定错误的故事,指给了你第一个方向,没有它,你会迷失在数据的海洋里。 

故事V1.0即使错了,也是聚焦你注意力的好东西。不怕最初想错了,就怕没想法。 

 

2 再完善一个故事

在数据的海洋中,你去寻找能够推翻和支持自己的证据。自己分裂为黑白两方,左右互搏,上午证明自己是对的,下午又证明自己是错的,反反复复中,真实会逐步浮出水面。你也在反复中发现以前没有抓住的细节,悄悄修改了最初的故事。

很多人将这个工作交给别人做,提出一个想法,让会议室里各色人等为你出主意。没有和你一起摸爬滚打的别人,只能就着他的偏见给你瞎扯。要推翻和证实自己还是自己做最有力量。 

把自己打倒,再爬起来的人具有双重力量。

 

3 最后验证一个故事

现实是那么的复杂,你修改无数次的故事,还有很多疑点你无法证伪也无法证实。也许已有的数据不够,也许你的认识还不到位。福尔摩斯此时会说,还有一个疑点无法解释,给罪犯下个诱饵,看看有什么新线索。你要为解开疑点,设计一个仿真或实验,可能就是一个简化的平板流动、一个简单的标定测量,将疑点暴露出来。 

提出疑点,简化现象,验证想法。

(好像不干正事,但是可行)

提出要求,对比状态,验证结论。

(好像很正确,但是不可行)

  

4 不要多状态对比

多状态对比,将几个重要参数列出一个大矩阵,做完这么多状态后,数据放在一起对比,取出最优的就下个结论。这么不动脑筋的研究,连人工智能都会脸红的。

首先改变分析结果的画图习惯,不是将状态1234排列在一起,对比不同状态之间的差异。而是把一个状态的各种图排列在一起,做多参数、多位置、多角度的分析。先从一个状态的发展过程中,读出一个完整的故事。 

读懂了一个状态,才有能力读懂不同状态的差异。

 

5 多参数对比

对一个状态,在一个位置,做多参数对比。将压力、速度、湍流度、组分……无数种你可以画出的参数图,排列在一起。你可以直观地看到,压力如何驱动速度,速度如何剪切出湍流,湍流如何扰乱了组分。看到多个因素相互驱动的过程,你可以为他们纠结的关系编造出曲折的新故事,而新故事就是个新发现。 

多个参数是一个现象的多个侧面,侧面越多认识越立体。

 

6 多位置对比

对一个状态,对一个参数,做多位置对比。从源点开始顺着发展方向,一个位置、一个位置地看这个参数是如何一步步变坏还是变好。发现有异常,就在此位置开展多参数对比,寻找到原因。 

坏人都躲在别人不找的地方,重要现象往往发生在别人没有想到的地方。看什么位置需要发挥你最大的想象力。

 

7 多角度对比

对一个状态,对一个现象,从多角度对比。云图、流线图、二维曲线、积分参数,看全局的分布、局部的突变、平均值的走势。

你会惊讶地发现每个团队都有自己的惯例,这个团队必看的图,另一个团队从来不看,大家还都觉得天经地义。劝你用各种手法将数据展示出来,专门看看师兄从来没看过的角度。 

多个观察角度就多一扇窗户。 

 

8 不要慌乱放弃手上的结果

如果太慌乱,结果分析根本做不下去。刚刚分析了一会,发现某个数据不满意,恨不能立即扔掉手上的结果,重新做一遍仿真或实验。这个现象做仿真的人最严重,做实验的人受经费和时间的限制还不敢这么随意。

有瑕疵不必紧张,除非发生了天大的错误,都不要放弃已有的数据。要相信,你这次重做不会获得完美数据,那只是你的幻觉,如果你有这个能力上次的数据不会差到哪去。 

坚持将有点问题的数据分析完毕,等待提高认识后再计划下一轮工作。慌乱只会破坏你读故事的连贯。

 

9 最后的多状态对比

如果你编造了一个故事,然后对一个状态,看多参数、在多位置、从多角度反复考察,不断推翻又修复这个故事,形成一个暂时可信的故事。这个时候可以做多状态对比了,不机械地对比多状态的结果,而是对比不同的故事之间的差异。不同状态的不同细节带来现象的变异,给你的故事带来了新的角度,于是你修正故事的结构,适用更大的范围,成为更普适的规律。

19,重复循环,以点及面,从简到繁,以真打假,从错到对。

  

陆九条的解药:

照搬这么做,我是烦人的聒噪。

多想为什么,我是清醒的良药。

来源:陆姐说
湍流海洋人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2022-12-10
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