现在我所能看到的自动化专业

自然科学是科学的一个分支，它关注自然现象的描述，预测和理解。它可以分为两个主要的分支：物理科学和生命科学。生命科学也被叫做生物学，物理科学可被分为物理，化学，天文学和地理学。这些子分支也可进一步分为更多的分支（领域）。作为经验（empirical）科学，自然科学使用形式科学的工具将自然的信息转化为度量，这些度量可以清晰地解释“自然法则”。

社会科学致力于研究社会和研究在社会中的个体的关系。社会科学一开始是指社会学（sociology）。除了社会科学之外，现在还多了很多个学科，它们包括人类学，考古学，经济学，人文地理学，语言学，管理科学，媒体学，政治学，心理学等。

实证主义社会科学家使用类似自然科学的方法来理解社会，因此以更严格的现代意义来定义科学。相比之下，诠释主义的社会科学家可能会使用社会批判或象征性解释，而不是建立经验上可证伪的理论，从而从广义上看待科学。在现代学术实践中，研究人员经常使用多种方法折衷（例如，将定量和定性方法相结合）。

形式科学研究与形式系统相关的形式语言，例如逻辑学，数学，统计学，理论计算科学，信息论，博弈论，系统论，决策论和理论语言学。自然科学和社会科学试图通过经验方法描述物理系统和社会系统，而形式科学则是表征符号系统描述的抽象结构有关的语言工具。

应用科学将已存在的科学知识运用到实际中。在自然科学中，基础学科会开发基本信息，以解释和预测自然世界中的现象。应用科学利用科学知识来作为手段，以此实现特定目的或获得有用的结果。

本人是个工科生，这里特别提一下工程学。

工程学（Engineering）是使用科学原理来设计和制造机器，结构和其他物体，包括桥梁，隧道，道路，车辆和建筑物。工程学科包括广泛的更专业的工程领域，每个领域都更侧重于应用数学，应用科学和应用类型的特定领域。

工程学的主要分支有：化学工程，土木工程，电气工程和机械工程，其他的还包括航空航天工程，海洋工程，计算机工程等。

• 化学工程运用物理，化学、生物和工程原理来执行化学过程。
• 土木工程是公共和私人工程的设计和制造，例如基础设施（飞机场，道路，铁路，供水等等），桥梁，隧道，水坝和建筑物。土木工程一般被分为多个子学科，包括结构工程，环境工程等。
• 电气工程是以电子学，电磁学等物理学分支为基础，涵盖电子学，电子计算机，电力工程，电信，控制工程，信号处理，机械电子学等子学科的一门工程学。电气工程有时不包括电子工程学，这种情况下电气工程指涉及到大能量的电力系统，电子工程指处理小信号的电子系统。
• 机械工程是一门利用物理和数学定律来为机械系统作分析、设计、生产和维修的工程学科。机械工程可以看作是所有机械相关的集合。
• 计算机工程是一个以电机工程学和计算机科学的部分交叉领域为内容的工程学，其主要任务是设计和实现计算机系统。涉及计算机工程的常见工作包括嵌入式系统，微控制器，超大规模集成电路等。

科学和学科两个词语是很对仗的，就像国王与王国【5】，蜜蜂与蜂蜜。汉字顺序的调换使词语产生了截然不同的意思。

这里引用参考资料【6】中的几段话：

知识，从最广泛的意义来说，就是人类认识活动的结果，尽管认识的主体、对象、途径和验证的体系很是不同，但有一点是共同的，知识是认识的结果，不是行动的结果。对于知识本身的认识，呈现的是一个逐渐加深、细化的过程，按照严格的知识定义，有多少过去被认为是知识的东西会被排除。

知识越来越丰富之后，随着认识对象和认识方法的增多，知识因为教育的缘由被分成众多的学科，这种知识的分化是发展的，虽然学科在今天还没有一个一致性的定义，但学科性的知识分化，从很早就开始了，我们实在无法说明具体从哪一个人开始，但亚里士多德绝对是一个明显的例证。学科随着人类认识的发展在不断发展，它的发展必将不会仅仅局限于认识对象的不同或认识方法的不同，新的元素会不断增加，会随着人类潜能的挖掘和认识的加深而不断更新。

科学的出现当然是在知识的学科划分之后，严格意义上的科学更是近现代的事，说近代都有些早。科学是什么，众说纷纭，精确的定义莫衷一是，但我们要明白，科学是某一种性质的知识，在科学定义出现之前，事实上就存在着各种性质的知识，科学定义有了之后，在每一个学科里，既有科学知识又有非科学知识，我们可以明确地说，哲学知识就是一种非科学知识，而且，在任何一个学科里，非科学知识不仅仅是哲学知识一种。

按照上面引文作者的意思，知识是最先产生的，是人类认识活动的结果；学科是因为教育的原因产生的，是知识分化的结果；科学是某一种性质的知识，在学科之后才有**严谨**的科学的概念。

结合上一小节的第一句话：“科学是一种系统的知识体系，以可检验的关于宇宙的解释和预测的形式来建立和组织知识”，我至少可以这样说：科学是一种有组织的知识体系，学科是知识分类的分支，负责知识的研究与教授。它们一个是组织，即知识的组织形式；一个是任务，即研究和教授知识。

这里参考的是【8】中列出的 6 条属性。

1. 学科有特定的研究对象，即使研究对象可能与其他学科共享
2. 学科具有针对其研究对象的大量专业知识，这些知识是特定于学科的，一般不会与其他学科共享
3. 学科具有可以有效组织积累专业知识的理论和概念
4. 学科使用适合其研究对象的特定术语或特定技术语言
5. 学科会根据它们特定的研究需求开发特定的研究方法
6. 学科必须在大学或学院相关技术部分和与之相关的专业协会的学科形式上有一定的制度性表现

参考资料【8】中也对这些属性进行了相关的解释，我毕竟不是来搞翻译的，想详细了解可以前往阅读。

维纳在他的《控制论》中这样写到：

从莱布利兹以后，似乎再没有一个人能够充分掌握当代的全部知识了。从那时开始，科学日益成为专家在愈来愈狭窄领域内进行的事业。在上一世纪，也行没有莱布尼兹这样的人，但是还有一个高斯，一个法拉第，一个达尔文。今天，没有几个学者能够不加任何限制而自称为数学家，物理学家，或者生物学家。一个人可以是一个拓扑学家，或者一个声学家，或者一个甲虫学家。他满嘴是他那个领域的行话，知道那个领域的全部文献，那个领域的全部分支，但是，他往往会把临近的科学问题看作与己无关的事情，而且认为如果自己对这种问题产生任何兴趣，那是不容允许的侵犯人家地盘的行为。

有这样一些科学领域，人们从纯粹数学，统计学，电工学和神经生理学等等不同方面来探索它；在这样的领域里，每一个简单的概念从各方面得到不同的名称；在这样的领域里，一些重要的工作被各方面重复地做了三四遍；但是却有另一些重要的工作，它们在一个领域里由于得不到结果而被拖延下来，但是在临近的领域里却早已成为古典的工作。

正是这些科学的边缘区域，给有修养的研究者提供了最丰富的机会。

根据参考资料【7】，我在这里对交叉学科做一个简单的描述。

交叉学科指自然科学和社会科学相互交叉地带生长出的一系列新生学科，它是 20 世纪中期以来世界上科学出现大综合趋势之后各门学科在理论上和方法上不断相互渗透和汇流的产物。交叉学科的形式结构主要有两种：一种是以两门或两门以上的学科交叉结合的名称出现，如物理化学，生物行李学；另一种是以单学科名称出现实际上是综合性交叉学科，如城市学，管理学等。

交叉科学是交叉学科的总称，可以分为三类：

• 边缘学科，它可以是自然科学和社会科学内部两门学科的交叉，也可以是自然科学和社会科学两大部类之间的交叉。
• 综合学科，通过研究一些综合性问题而发展起来的学科，如环境科学，空间科学。
• 横断学科，即研究各种对象或各种专门学科中的某些共同性问题而发展起来的学科，如控制论，信息论，系统论等。

边缘学科和交叉学科反映了现代科学技术发展的几个重要特征：

• 高度分化和高度综合的辩证统一
• 科学技术化和技术科学化
• 自然科学技术与经济、社会科学之间的相互渗透
• 科学的整体化和传统科学（包括传统分类的自然科学和社会科学）的解体

标题的三个名词主要是我国的学科分类方式。此处主要参考的是【10】。

根据联合国教科文组织(1974)的学科分类，7大基础学科包括：数学、逻辑学、物理学、化学、生命科学、天文学和天体物理学、地理科学和空间科学。

按照《学科授予和人才培养学科目录》分类，学科分为人文学科，自然学科和军事专业。这三个大分类下面就是学科门类。

• 人文学科中的学科门类有：哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、艺术学、管理学
• 自然科学中的学科门类有：理学、工学、农学、医学
• 军事专业中的门类是：军事学

每个大门类下面设若干一级学科，如理学门类下设有数学、物理、化学等 12 个一级学科，一级学科再下设若干二级学科，如数学下设基础学科、计算数学等 5 个二级学科。博士、硕士学位就授至二级学科，一般意义上的硕博点数就是指的可以授予博士和硕士学位的二级学科的数目。

按照《学科分类与代码》分类的话，那就有 5 个学科门类，它们分别是自然科学类，农业科学类，医药科学类，工程与技术科学类，人文与社会科学类。门类下面有 62 个一级学科，一级学科下有 748 个二级学科，再往下有近 6000 个三级学科。

数学有很多的分支，一种简单分类是代数学，分析学，概率论，几何学，三角学，数论，数学基础（Foundations of mathematics）和应用数学。除了传统的线性代数，数学分析和概率论与数理统计这三大工科数学，与自动化相关的应该还有应用数学。

• 代数学 是数学的一个主要分支，它的研究范围包括代数结构（structure），关系relation）和量（quantity）。常见的代数结构类型有群、环、域、模、线性空间等。代数学的分支不少，有群论，环论，域论，线性代数，范畴论，李代数等（详细列表可见于参考资料【11】）。
• 就我们课上学的线性代数来说，它是一个关于向量空间和线性映射的数学分支，包括对线，面和子空间的研究，同时也涉及到所有向量空间的一般性质。线性代数是纯数学和应用数学的一个核心。它也被应用在大多数的科学和工程领域中，因为它能够对许多自然现象进行建模，这些模型的计算效率一般很高。对于非线性系统，它不能被线性代数建模，一般使用系统的一阶近似。
• 分析学 是纯数学的一个分支，它研究微分学、积分学和测度、极限、无穷级数、以及解析函数。它的主要分支有实分析，复分析，泛函分析，非标准分析，微分方程等。它从微积分学演化而来。这里就实分析、复分析、泛函分析和微分方程做一点简单的介绍。
• 实分析 研究实数集和实值函数。微积分是实分析的一个分支，它关注于研究极限、函数、微分积分和无穷级数。微积分在科学、经济学和工程学中有着极其广泛的应用。除了微积分之外，实分析还有很多更加高级的内容，例如测度论、连续统等等。
• 复分析 是研究复值函数的数学分支。它在许多数学分支中都有应用，例如代数几何学、数论、应用数学。我对复分析的了解也仅限于学过的一门《复变函数与积分变换》课，仅仅是将它看作工具而已。
• 泛函分析 研究函数的变换，以及它们的代数和拓扑性质。泛函分析历史根源是由对函数空间的研究和对函数变换性质的研究。这应该属于数学的专业课，我对此知之甚少，仅仅了解简单的概念。
• 微分方程 是用来描述某一类函数与其导数之间关系的方程。微分方程的应用十分广泛，可以解决许多实际问题，在化学、工程学、经济学等领域都有广泛应用。微分方程种类多样，有常微分方程（ODE），偏微分方程（PDE），非线性微分方程等等。对微分方程的研究主要是研究微分方程的解，以及解的性质。只有最简单的微分方程才有解析解，大部分的微分方程可以得到计算解。
• 概率论 是研究随机现象的数学分支，它的主要研究对象是随机事件、随机变量和随机过程。
• 应用数学 是一个数学分支，将数学方法运用到不同的领域中，比如物理、工程、生物、计算机科学等。因此，应用数学是数学科学和特定知识的组合。“应用数学”这个术语也用于描述数学家通过指定和研究数学模型来解决实际问题的专业。应用数学的分支包括数理统计、逼近理论、数值分析、最优化、动力系统、信息论、密码学等。
• 数理统计站在数学的角度上研究统计，使用概率论和线性代数和分析学等数学分支来进行研究。
• 逼近理论研究如何使用更简单的函数来最好地近似函数。
• 数值分析研究数字近似算法。数值分析主要在工程学和物理学中应用，但是到了 21 世纪它也在生命科学，社会科学，医药学中有所应用。计算机的发展彻底改变了科学和工程中数学模型的使用，需要精细的数值分析来实现这些复杂的模型。
• 最优化主要研究在特定情况下从集合中选择出最好的元素。运筹学和线性规划是它的子分支。运筹学研究如何运用高等分析方法来做出更好的选择；线性规划是指目标函数和约束条件都为线性的最优化问题。
• 动力系统是一个数学概念，它通过规则描述了几何空间中一个点的时间依赖性。它的分支有混沌理论和分形。
• 信息论是应用数学，电子学和计算机科学的一个分支，涉及到信息的量化，存储和通信等。信息论由克劳德·香农发展，用来找出信号处理和通信操作的基本限制。

系统科学是一个交叉学科领域，它研究自然、社会、工程、级数和科学本身由简单到复杂的系统的本质。对系统科学家而言，世界可以被理解为系统的系统（the world can be understood as a system of systems）。该领域致力于发展适用于多个领域的跨学科基础，例如心理学、生物学、医学、通信、企业管理、技术、计算机科学、工程学和社会科学。

系统科学包括像是复杂系统、控制论（cybernetics），动力系统理论、信息理论和系统理论之类的形式科学。它在自然科学和社会科学以及工程领域中都有应用，比如控制理论，系统设计、运筹学，社会系统理论、生物学系统、动力系统，经济系统、计算机科学、工程系统和心理学系统。

各类学科可以和系统衍生出一大堆的学科出来，比如经济系统、地球系统科学、电气系统、化学系统，等等。这里就复杂系统、控制论，控制理论（Control theory)、系统理论进行简单的介绍。

• 复杂系统 研究部件之间的关系如何引起系统的集体行为，以及系统如何与环境交互和形成关系。
• 控制论（Cybernetics）是探索系统结构、约束和可能性的跨学科方法。Norbert Wiener 在 1948 年将控制论定义为“对动物和机器的控制与通信的科学研究”。当分析的系统包含一个封闭的信号回路，也就是说系统的动作在环境中产生某种变化并改变话以某种方式反映在系统中时，控制论是适用的。控制论与机械、物理、生物、认知和社会系统相关。控制论的广阔领域的基本目标是理解和定义具有目标并参与因果链的系统的功能，因果链从行动到感知再到与期望目标的比较，再到行动（也就是讨论反馈系统）。它的重点是任何事物（数字的、机械的或生物的）如何处理信息，对信息做出反应，进行更改或进行更改并更好完成前两个任务。控制论包括对反馈、黑箱及其衍生概念的研究。
• 控制理论（Control theory）控制理论是一个数学和工程学产生的交叉学科的分支，它研究动力系统的行为。当系统的一个或多个输出变量需要随时间推移遵循某个外部输入时，控制器会操纵系统的输入以获得对系统输出的期望效果。控制理论设计工程控制和机器中动力系统的控制。目的是开发一种控制模型，以最优的方式使用控制动作来控制此类系统，而不会出现延迟或超调，并确保控制稳定性。
• 系统理论是研究系统的交叉学科。系统是相互关联和相互依存的部分的紧密结合，可以是自然的也可以是人造的。每个系统都受到空间和时间的限制，受环境的影响，由结构和目的来定义，通过功能来进行表达。改变系统的一部分可能会影响其他部分或整个系统。通用系统理论发展广泛的概念和原则，而怒视特定于一个知识领域的概念和原则。它将动态或主动系统与静态或被动系统区分开。

计算机科学（也叫计算科学）是研究信息和计算理论基础以及它们在计算机系统中的应用的学科。计算机科学的分支繁多，这里仅仅列出部分分支。

• 计算理论
• 算法和数据结构
• 人工智能
• 通信和安全
• 计算机图形学
• 数据库
• 计算机语言和编译原理
• 科学计算
• 软件工程

物理学是研究物质、能量的本质和性质的自然科学。由于物质与能量是所有科学研究必须涉及到的基本要素，所以物理学是自然科学中最基础的学科之一。物理学是一种实验科学，物理学家从观测和分析自然的各种基于物质和能量的现象来找出其中的模式。这些模式被称为“物理理论”，经得起实验检验的物理理论称为物理定律，知道有一天被证明为有错误为止。物理学由这些定律构建而成，是自然科学中最基础的学科之一。化学、生物学等科学领域的理论都是建构于这些物理定律。

机械工程是一门涉及利用物理定律为机械系统作分析、设计、生产及维修的工程学科。它是众多工程学科中范围最广的一科，可以说有用到机械的地方就有机械工程。任何现代产业和工程领域都要应用机械。

各个工程领域的发展都要求机械工程与只相适应的发展，都需要机械工程提供所必须的机械。某些机械的发明和完善，又导致新的工程技术和新的工程技术和新的产业的出现和发展。

力学貌似算作机械工程的一个分支，如果是这样的话，我所学习过的《工程力学》和《流体传动与控制基础》都是属于机械工程的课程。

这应该是本文的重点之一了，目前我的大部分课程都与电气相关。

光从“电气”这两个字来看的话，似乎可以联想到电子与油气，这也是我对这个词的第一印象，但实际上，电气工程的英文是 Electrical Engineering，和气没有什么关系。我在知乎上找到了这个翻译的由来：

作者：stevenliuyi

链接：https://www.zhihu.com/question/20354428/answer/14869208

来源：知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

“电气”一词应是清末外国传教士对electric fluid的翻译，具体可参见雷银照《“电气”词源考》一文[1]，这里我就简单的说明一下。 “电气”最早可能源于美国传教士玛高温(D. J. Macgowan)所译《博物通书》(Philosophical Almanac, 1851)一书，这本书也是目前已知最早的中文电磁学著作。那时法拉第才刚发现电磁感应现象没多久，电子更是要到几十年后才由汤姆孙发现，在那时，科学界关于电的主流理论是电流体理论(fluid theory of electricity)[2]，把电现象解释为电流体的运动。其中包括杜费(Charles du Fay)提出的二流体假说与本杰明·富兰克林(Benjamin Franklin)提出的单流体假说（按今天的观点看，两者的实质都是正电荷与负电荷）。“电气”便是玛高温在译介当时西方主流电学知识时对电流体(electric fluid)的翻译。 玛高温用“气”来翻译fluid，或许不止考虑到气的流动特性，也考虑到在当时看来电和中国古代哲学中所说的“气”一样都是万物皆有的神秘现象。看英国传教士伟烈亚力(Alexander Wylie)在1857年《六合丛谈》创刊号中对电气的介绍就可见一斑：

……电气之学，天地人物之中，其气之精密流动者曰电气，发则为电，藏则隐含万物之内……[3]

[1] https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DGJS200704000.htm

[2] https://link.zhihu.com/?target=http%3A//en.wikipedia.org/wiki/Fluid_theory_of_electricity

[3] https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cmic.zju.edu.cn/old/cmkj/web-zgxwsys/fujia/2-4.html

电气工程是以电子学，电磁学等物理学分支为基础，涵盖电子学，电子计算机，电力工程，电信，控制工程，信号处理，机械电子学等子学科的一门工程学。可以说用到电的地方就有电气工程。

电气工程的学科分支有电力电子学、控制工程（也许算吧，不过一般应该归入控制科学与工程的下一级吧）、电子工程、微电子学、信号处理、通信工程、测量、计算机工程。这些分支都或多或少地与自动化有关。

• 电力电子学 主要涉及电能的生成、输送、配送几个步骤，以及一些相关设备的设计。这些设备包括交流-直流转换器（整流器、斩波器、变频器和逆变器）、变压器、发电机、继电器、特殊高压电等应用技术产品及其他电力电子学器件。电力电子学这一名称是在 20 世纪 60 年代出现的。1974 年，美国学者 W. Newell 用倒三角形对电力电子学进行了描述，认为电力电子学是电力学、电子学和控制理论三个学科交叉而成的。我目前学习的《电力电子技术》课程就是电力电子学的知识。
• 控制工程 主要聚焦于建模复杂动态系统的可能行为和设计控制器促使动态系统按照理想方式演进。这部分我认为应该单独拿出来说一说。
• 微电子学 是研究固体材料上构成的微小化电路的电子学分支。作为电子学的分支学科，主要研究电子或例子在固体材料中的运动规律及其应用，并利用它实现信号处理功能的学科。微电子学是以实现电路和系统的集成为目的的。
• 信号处理 是指对信号的分析和控制。信号可以分为模拟信号和数字信号，其中前者随真实信号连续变化，后者则基于代表真实信息的一系列离散数值变化。模拟信号处理一般会涉及音响设备放大或过滤音频信号，电信设备调制和解调电信信号。模拟信号和数字信号能够通过模拟数字转换器和数字模拟转换器相互转化。信号处理涉及到许多数学理论和大量的数学运算。随着通信、控制、广播电视、电力电子学、生物医药工程等方面的发展，信号处理的应用范围不断扩大。虽然随着数字信号处理的迅速发展，很多模拟系统已被数字系统替代，但模拟信号处理仍然是许多控制系统中必不可少的部分。我在这部分学习的课程就是大名鼎鼎的《信号与系统》
• 通信工程 是一门以电气和计算机工程为中心的工程学科，它关注的是通信过程中的信息传输和信号处理的原理和应用。
• 计算机工程 是以电气工程和计算机科学的部分交叉领域为内容的工程学，其主要任务是设计和实现计算机系统。涉及计算机工程的常见工作包括为嵌入式系统、单片机、超大规模集成电路的编写设计软件代码和固件，此外还常常结合模拟传感器、混合信号集成电路的设计，以及参与操作系统的设计。计算机工程和机器人的研究和设计也有一定的关联。计算机领域可以分为：
  • 密码学和信息安全
  • 通信和无线网络
  • 计算机编译器和操作系统
  • 计算科学与工程
  • 计算机网络、移动计算和分布式系统
  • 计算机架构
  • 计算机视觉和机器人学
  • 嵌入式系统
  • 集成电路设计、测试和计算机辅助设计
  • 信号、图像和语言处理

这方面的课程我学过《微机原理与接口技术》，但这并不是我这方面学习的结束。

当我坚持我所说的一切时，对我来说也许值得进一步阐述这句话，这不仅是关于控制的科学陈述，而且是任何成熟的科学主题的真实陈述。

1. 任何应用科学领域一般会经历三个阶段 —— 突破成为一个新的问题领域，建立学科的理论基础，以及所在领域的成熟。我在这篇文章中有更详细的讨论。目前所有人都认为控制的领域已经处于成熟的第三阶段。主流控制思想的框架和基础已经非常清楚了。大多数的应用工作已经被标准化了，而且或多或少的有迹可循。学术研究工作基本上是从真是世界中删除的第三代问题，即在早已有的框架下讨论理论扩展，不论是 H-infinity，鲁棒控制或 LMI。从这个意义上，我相信 NSF（美国国家科学基金会）说他们不会支持控制方面的理论工作。事实上，1950 年代后期也出现过类似的情况。考虑到 Bode 在反馈放大上的文章，Truxal 在自适应控制上的文章和 Newton-Gould-Kaiser 在反馈控制设计的频域方法上的工作，MIT 的人认为控制已经完结了（the last words have been said），直到出现新的航空问题，卡尔曼等人以一种全新的方式预示了一切。现在也需要同样的事情发生。“控制已死”，直到它像拉撒路（Lazaru）一样被耶稣奇迹般的重生。在这个意义上，可以说控制确实没有死，它现在可能在等待另一个黄健控制时代的”第二次来临“，但是可能不会来自于扩展当前成熟的理论。
2. 批评者（反对控制已死这个观点的人）也提出了这样的问题，“在这个时候我们应该干什么呢？等着被饿死吗？”。问题的答案很简单。首先，你可以尝试如上所述的新突破。如果你成功了，你会得到像 R.E. Kalman 一样的丰厚回报。第二，你可以继续做这些扩展，因为你喜欢这么做；只是你不要指望得到慷慨的支持。第三，正如俗话所说：“有能力的人就研究，没能力的人就去教书”（Those who can, do. And those who cannot, teach）。你总是有机会写一本很棒的教科书，将一个成熟的领域编撰成文（就像 MIT 的 Professor Thomas 在 1950 年代早期对微积分学做的那样，而不在意微积分早在几个世纪前就被发明了）。最后，你总是可以在需要知识渊博的情况下去参与科学管理。
3. 要保持世界一流水平并保持研究的领先地位是竞争及其激烈且压力巨大的艰苦工作。没人能保证结果是玫瑰花床（a bed of roses）