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正文:
学习物理的学生在由数学模型推f“结果的技术方面(图右侧)有大量训练
,但仅有这项技术专长是不够的。不加批评地接受某个人的模型容易导致
最终在理论和实验两方面得到大量不恰当的结果。类似地,学习
生物的学
生在收集系统的大量细节方面(图左侧)有大量训练。他们的风险是变成档
案员而错过了总体图景。为了避免这两种命运,研究者必须了解一个生物
系统所有的细节,然后超越这些细节并获得一个恰当的简单模型。
物理学家对系统模型所坚持的简单性、具体性、町定量检验性,是否
仅仅是在一个不确定的世界里对确定性幼稚的热望?有时确实如此。但有时
则不然,这条途径让我们可以“从上往下”地观察世界,并认识在“地面
上”不可见的联系。当找到这样的普适性,我们就得到了对一些事物的解
释,进而还可以得到一些实际的好处:·通常,当这样的联系建立以后,
我们会发现适用于某一问题的强大理论工具其
实在其他领域中已经发明出来了。
今天,我们似乎不必再满足于简单的模型。大规模计算机不是能够追踪
任意过程的精确细节吗?这既正确也不正确。的确,很多较低层次的过程能
够在分子水平上进行追踪。但即使对简单的系统,要得到精细的图像,我
们的能力也惊人地有限。这部分地因为随着所研究粒子数目的增加,计算
复杂性也在迅速增长。令人惊奇的是,很多物理系统简单的“涌现性的性
质”却不能在单个分子的复杂动力学中体现。我们将要研究的简单方程就
是要概括这些性质,并用于捕获整个复杂系统的重要特征。
出自http://www.bjsgyq.com/
北京显微镜百科