饒屠等價定理

【內容提要:如何評價饒毅這樣所謂的學術大牛、世界一流科學家的社會價值呢?許多人認為他們是牛頓達爾文的種子選手。這是很不靠譜的,就像把$2的彩票當作價格百萬英鎊的股票期貨一樣不靠譜。為什麼會有這樣的認識誤區呢?因為科學成果和科學家的社會價值有奇異性。本文指出了科學家的“一畝三分地”和世界相比是“無窮小”的事實,用裂紋尖端J積分的方法來分析評價科學家的價值,對比了當代美國大學教授和科舉時代中國社會屠夫的從業人數、經濟實力和社會地位,從而得出了饒屠等價定理(Rao-Butcher Equivalence Theorem): 饒毅離牛頓達爾文九十九萬九千步,而離胡屠夫只兩三步。簡言之,一般的觀念認為饒毅這樣所謂的學術大牛、世界一流科學家的社會價值是一百萬英鎊,而饒屠定理認為他們只值兩三美金。】

基本介紹

  • 中文名:饒屠等價定理
  • 外文名: half truth, whole lie
  • 屬性:學術大牛
  • 對應:精英意識
簡介,示例,

簡介

學術大牛、世界一流科學家這些 half truth, whole lie 常常被一些精英意識比痰濃的人有意無意地用來誤導不熟悉象牙塔內情況的大眾。下面就以美國講習教授、所謂的世界一流科學家饒毅為例予以解剖。

示例

今年院士選舉中,饒毅第一輪出局後,二十八個半之一的魯白博士對《新聞周刊》稱另一個二十八個半之一饒毅是比美國普通教授(正教授)高一級的講習教授。可惜他沒講饒毅所在的美國西北大學的一個系(醫學院)就有114位饒毅那樣的講習教授;更可惜的是,他沒講那個系有幾位教授不是講習教授;最可惜的是他沒講饒同學在大學時代就是比普通大學生高一級的團員大學生、國小時代就是比普通小學生高一級的少先隊員小學生。同為二十八個半之一的王曉東院士稱饒毅是世界一流科學家。可惜他沒講比講習教授牛的HHMI是幾流、更牛的美國科學院院士是幾流、更更牛的炸藥獎費爾茨獎得主是幾流,更更更牛的青黴素、DNA雙螺旋發現者是幾流,更更更更牛的牛頓愛因斯坦是幾流。這些更高的五級科學家跟饒毅比起來看來是不入流的。什麼叫 half truth, whole lie ?這就是。
任何一篇合格的學術論文,不論多垃圾,by definition 就是世界第一。不信你在文章前言寫一句,“文獻[1]雖然和本文的思想、方法、數據和結論一樣,但那是用阿拉伯文在阿聯王國的期刊上發表的,故不能算數。” 看看即使在喀麥隆這論文還能不能發表。同樣,任何一個科學家,不論其工作多么輕如鴻毛,只要在他的一畝三分地里是一流科學家,那么也就在全世界是所謂的一流科學家了。因為科學家的世界其實就他那一畝三分地的世界。這樣高度的專業分工,是知識爆炸時代的一個基本特徵。
在說科學家們世界頂級這個“無窮大”時,人們沒有認識到科學家的一畝三分地的“無窮小”。全世界有多少資源用在那個小的可以忽略不計的一畝三分地上?全世界又有多少人在那針尖大的一畝三分地上競爭? 屈指可數的幾個輪流做莊的,幾十個混個臉熟的,幾百個打一槍換一個地方的跟風散戶。這大致就是科學家們的所謂世界了。蕭瑟秋風今又是,螞蟻緣槐誇大國,換成科學。
科學家在其一畝三分地的“無窮小”的孤島上挖洞,鳳毛麟角的幸運兒能挖出個價值“無窮大”的寶貝疙瘩。這雙重奇異性讓許多人包括科學家本人頭暈目眩,從而不用、不敢用、也不會用常識來評價饒毅這樣所謂的學術大牛、世界一流科學家的社會價值。 為了解決這個雙重奇異性問題本文從斷裂力學引進裂紋尖端J積分的概念。
按J積分概念,饒毅這些所謂的學術大牛、世界一流科學家的社會價值遠遠不是“無窮大”,而是無窮大”乘“無窮小”之積的一個個位數。這個個位數跟許多種其它專業人士的社會價值從性質上到量級上都沒有任何差別。雙重奇異性,看上去特牛逼,因此,“無窮大”乘“無窮小”之積要用大一數學中的牛逼特法則來計算。
像饒毅這樣到自己的一畝三分地以外的社會大舞台上來追逐社會知名度和社會影響力的科學家,在自己告訴公眾或被朋友稱讚或被媒體宣傳為如何講習、如何一流、如何大牛、如何旗幟的時候,不應該只告訴大眾“無窮大”的 half truth,還應該告訴大眾“無窮小”的另一半真相。否則,就是利用科學的社會價值奇異性的特點誤導大眾、謀私個人了。
奇異性是一個有普遍意義的概念。按彈性力學應力理論,即使在一根鴻毛的重力牽引下,龍門吊吊鉤里的裂紋尖端的應力也是無窮大的。也就是說,一個大腿粗的吊鉤只要上面有一粒米大的裂紋,起吊一根鳥毛理論上也要被拉斷的。但事實是,起吊一輛18輪大卡車肯定安然無恙,因為裂紋尖端的區域是無窮小。對於這種奇異性問題,彈性力學應力理論顯然不再適用。斷裂力學因此引進了J積分這樣能處理奇異性的新概念。同理,評價一個科學成果或科學家的社會價值也應該用同時考慮了“無窮大”和“無窮小”的類似J積分的觀念。為此,筆者拋玉引磚,隆重推出饒屠等價定理(Rao-Butcher Equivalence Theorem)。
能本質地實際地反映饒毅這樣的科學家的社會價值的J積分值如何計算呢?其實,不必從微元用微積分從頭算起。一旦有了J積分這個觀念,我們的思路就可從價值“無窮大”和領域“無窮小”這雙重怪圈中跳出來,就可以用常識來確定饒毅的J積分值。這裡我們用人在社會職業場中的位勢來計算,簡言之:職位。這就是說,饒毅的J積分值 = 美國大學教授的價值。No more, no less。 As simple as it。戳破了這層窗戶紙,事情變得如此簡單,結論變得理所當然,這跟牛頓第三定律一樣,牛頓指出以後,簡直就是每個人早就意會到但沒言傳出的COMMON SENSE。
一個美國大學的教授的社會價值又如何來評價呢?手頭沒有美國大學教授總數的確切數據,但我們確切地知道,單單一個哈佛大學的醫學院就有4024名各級教授,其中饒施這一級的正教授就有834名(by June, 2006);單單饒毅所在的一個系-美國西北大學醫學院就有114位饒毅這樣的講習教授 (by August, 2011)。據此推算,全美所有大學所有學科(正)教授總數應該大約有15萬。美國人口3億,所以,教授占人口比率便是1/2000。 這比清朝的舉人的比率要高。工業社會裡,跟教授相當的職位有很多種;而農業社會裡,跟舉人相當的職位是多乎哉不多也。因此,中國舉人比美國講習精貴。
2009年,中國人均年消耗豬肉18公斤。按一頭豬出肉100公斤算,2000人一年要吃掉360頭豬。科舉時代豬沒這么肥,但那時人肯定也沒這么多豬肉吃。一個屠夫平均每天宰一頭豬很輕鬆,即2000人中一個屠夫就夠了。可見,當代教授在美國人口中的比例和科舉年代中國屠夫占人口中的比例大致相等。可見,所謂的美國講習教授、世界一流科學家不過是社會中一個普通職業。因此,饒毅教授和范進岳父胡老先生本質上是等價的。注意這裡得出饒屠等價的結論是根據教授和屠夫一樣,也是一個普通職業,而不是根據兩者人口比率相等得出的。
當然,講習教授是一個比較好中產階級職業,但也沒好到講習屠夫的水平。有三大名著為證。
論經濟實力,美國院士王曉東不及燕國屠夫張翼德。王院士辦個私人小公司還要借錢,而且,是通過破格提拔一位女博後當研究員,從而換取其丈夫的公司為王的公司提供貸款的裙帶關係來借錢的,成為一時笑談。而張屠夫可以自掏腰包主動幫助助劉備建立一支革命武裝,成為千古佳話。
論社會地位,講習不及舉人,而舉人,按封建社會的等級體統,是可以跟屠夫平起平坐的。且看:胡屠戶又吩咐女婿道:“你如今既中了相公,凡事要立起個體統來。比如我這行事裡,都是些正經有臉面的人,又是你的長親,你怎敢在我們跟前裝大? 若是家門口這些做田的,扒糞的,不過是平頭百姓,你若同他拱手作揖,平起平坐,這就是壞了學校規矩,連我臉上都無光了。"
論綜合實力,鎮關西包得起二奶,而今天的教授,不論是美國的講習還是中國的博導有能力包二奶嗎? 北大的那位社會學教授若有能力擺平小情人的事,怎么會把自己飯碗砸了呢;
中科院段振豪研究員,若是包得起二奶,怎么會院士選舉半途而廢進拘留所呢。
雖還不能精確計算饒毅究竟等於根號2個還是“怕愛”個屠夫,但可以得出定性的結論:饒屠是等價的。至於饒毅等於1.41個還是3.14個屠夫,有待需要發表論文的教授們去進一步研究。這裡確立了如何建模和採集數據的方法。
也許有人會說,一萬個屠夫依然只能殺豬,殺一千年豬社會也不會發生重大進步;而一個科學家的一項重大發現就可能改變世界,比如,牛頓發現了萬有引力、佛萊明發現青黴素。這又是只說了一半真相。美國每年有多次上千萬美元的Jackpot彩票被人中了,但這種Jackpot的彩票價格是多少?$2一張。不能只看到牛頓、佛萊明的價值“無窮大”,還要看到當代一個科學家成為牛頓、佛萊明機率的“無窮小”。即一個科學家的價值是彩票價格$2的價值,而不是中彩後的千萬美元的價值,用大一數學術語講,這叫期望值。一個科學家的價值等於牛頓價值乘以成為牛頓的機率:V = N x P。Half truth, whole lie的伎倆就是忽略P是“無窮小”的事實。
彩票是要的,科學家也是要的,這不是問題。問題是:一個正常的家庭會拿他們收入的百分之幾去買彩票呢?問題是:北大清華高價僱傭、國家巨款打造饒毅、施一公這樣的高價明星教授符合買彩票原則嗎?不要告訴我因為他們有巨大的科研潛力,事實是,因為他們有巨大的為北大清華獲取國家巨額科研經費的競爭力,有為大小官僚政績工程塗脂抹粉的能力,這才是北大清華把他們當寶貝疙瘩和中央把他們當名貴寵物的真正原因。
總之, 由於科學家跟裂紋一樣,有奇異性特點,因此,評價其價值的正確方法應該是J積分方法。根據當代美國大學正教授和科舉時代中國社會屠夫的從業人數、經濟實力和社會地位,用J積分方法可以得出:饒毅等價於兩三個屠夫。此謂饒屠等價定理(Rao -Batcher Equivalence Theorem)。

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