中学物理：让人受益终生的学问

中学我最喜欢的课程是物理。回想起来：如果仅仅把物理当作具体知识来学，那就太可惜了。物理学中蕴含的研究方法和思考问题的方式，才是一生最受用的东西。其中，牛顿力学更是其中的精品。

科学研究方法其实是牛顿带给人类最重要的精神遗产之一。他把数学和试验科学天衣无缝地结合在了一起、形成了完美的体系。比如，把物理概念加以量化、变成时间、距离、质量、力等可测量的数字化指标，并用数学公式将其联系起来。我们今天做智能制造，其实也是这个思路啊。

牛顿力学看起来平淡无奇，却给人带来很多惊奇之处。我们知道，牛顿第一定律特别简单。它令人惊奇的地方就是：这么简单的道理，为什么长期没有被人意识到呢？（严格来讲，伽利略有所认识）。 其实，与其说牛顿认识到了第一定律，不如说他意识到了干扰的普遍存在。牛顿第一定律的难点在于发现、明确并剔除了人们习以为常的“干扰”。其实，真理总是简单的，但却总是会带着各种面纱出现。科学研究的过程，很大程度上就是剔除干扰的过程，以显示其本来的面目。

牛顿第二定律令人惊异的地方更多，比如广泛的适用性：同样大小的力，不论作用在什么物质上，只要质量相同，加速度都是一样的； 对于同一个物质，不论什么样的力、只要大小一样，引起加速度也是一样的。牛顿第三定律本质上是一个重要的发现：因为它等价于动量守恒。

牛顿三定律令人惊奇的地方首先是适用范围的普遍性：牛顿三定律是在地球上用直尺、天平、秒表、弹簧测量出来的东西，居然适用于计算星球的运转！其次是其简单性：第二定律是线性的，而引力与距离的平方成反比——为什么不是1.999次方或者2.001次方呢？如果仔细琢磨过高等数学，就会发现：质量和力这两个概念定义得太神奇了，甚至可以说蕴含着相对论的种子。可谓钻之谜神、仰之弥高。

我搞工业大数据分析时，也受到这种思想的影响。我发现，工业大数据的分析过程，其实就是剔除干扰的过程。我曾经花了10年功夫，研究成分、工艺对钢铁材料力学性能的作用。我就发现：客观世界可能会出奇地简单。例如， Si 、Mn两大基本元素对抗拉强度的作用就是非常简单的、而且在很大范围内适用（可能简单到多数专业人士不敢相信，可惜不能公布）。人们之所以难以确认这样的公式，其实就是被 干扰迷惑了，只是在大数据给了我们去伪存真的可能。之所以花费10年去研究一个模型，就是想得到一个适用范围广、简单而又准确的模型。为什么要追求这三个特点呢？因为要弄清楚真理到底是什么——只有简单、广泛使用而精度足够高的模型，才是才能接近科学的真想。我非常反感滥用神经元算法——在很多工业场合，这种方法的结论几乎是难以证伪的，是近乎伪科学的。