大学物理-基础实验(浦其荣) 2011春 2010春 2009春 2008春 2007春 2006春 2005春  课程号:022162
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6.0(1人评价)
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
选课类别:未知 教学类型:未知
课程类别:本科计划内课程 开课单位:物理学院
课程层次:全校通修 学分:2
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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boj 2011春

张宪锋老师的大物实验课有这么一个点评:

每次都有学弟学妹问“张宪锋的大物怎么样啊?”之流,我只想说一句,有能耐你换到一个没有写着他的课啊?

嗯,我上的就是没有写着他的大物实验……大概是因为我太老了吧。

大物实验算是科大一道特别的风景了吧,张力学长的实验报告也是造福了一代又一代科大学生。

非理科专业的要学这么多大物实验,尤其是要抄预习报告和写实验报告,是够无聊的。不过如果以后做科研的话,即使对工科学生,大物实验也是非常有帮助的:

1)仪器出问题的时候不要骂娘。别人这么快就做出来了我却无法重现,有可能是哪里操作出了不起眼的错误,也可能是命中就有这么一劫,平常心看待就好。仪器如果特别好用,文档详尽,遇到问题网上一搜还有解决方案,那做的肯定不是前沿的研究。

2)学会预测、挑选和调优实验数据。造假也是要本事的,你要对实验的结果有足够准确的预期,就要对实验原理和器材的特性有足够的了解。结果造得太接近理论值,忽略了系统误差或者随机误差,是会被无情戳穿的。

为什么说在实际做科研的时候也要预测实验数据呢?比如你在申请经费,或者设计一个系统,需要对技术方案的效果有合理的预期。再如论文截稿日期在即,有个至关重要的实验还没做出来,但你相信做出来只是时间问题,就可以先把数字写上去,注明是仿真的结果,在 camera ready 的时候再换成真实的实验结果。我做系统的时候,在设计阶段估计的性能误差在 30% 以内,实现阶段估计的性能误差在 10% 以内,所以不等系统完工,就可以提前吹出去了。

至于挑选调优实验数据呢,事实上这是科学研究的重要方法。如果你不知道为什么就乱改,那就是造假。如果你发现跟理论值有差别,或者发现一些点有异常,然后想明白了这些差别是从哪里来的,这些异常点是怎么出现的,告诉大家为什么需要给测量值做一个修正,为什么需要去掉一些异常点,那就是科学研究了。很可能并不是发现了什么大新闻,而是归因于实验的偶然误差,器材问题,甚至人为误差(看走眼了),这样的挑选和调优是经常需要的。一时解释不清楚也可以先记着这么一笔,让自己的日子好过些,老板的脸色好看些。如果发现一点瑕疵就把数据丢弃不要,否定假设,那就过于保守了。

3)做研究就是要做一堆无聊的文书工作。预习报告,讲一通行内人尽皆知的道理,论文的 background 部分就是干这个的。做公开的演讲和答辩、申请经费,很大一部分篇幅会在这个 background 上,给不是那么内行的人讲清楚这个问题的来龙去脉及其重要性,别人才能理解你后面的设计,觉得你确实在一个有价值的问题上前进了坚实的一步。

实验之后写的实验报告就跟代码写注释、写测试一样,为了让别人能看懂实验数据,需要把实验步骤讲清楚,实验结果解释清楚,结果的分析也做了。这个沟通成本是必不可少的。做过大型软件项目的都知道,大型软件项目里面沟通成本(包括设计文档、接口文档、测试、开会等)比具体写代码的时间还要多。

4)不确定度很重要。工科的很多人做实验,不知道是没有学过统计还是明知故犯,经常忽略实验结果的统计有效性。比如测量延迟,只有一次实验的结果,谁知道这是最高的一次,还是最低的一次呢?多次测量是怎样的分布?即使是多次测量了,一般也是给个均值或者中位数,很少有人给出 error bar、不确定度或者 CDF(累积分布曲线)。有些时候我们很重视极端值或者标准差。没有不确定度或者类似的指标,实验结果就没有统计有效性。

不确定度的传递公式也是有指导意义的。说实话我一直不会算不确定度,上大物实验的时候也是抄张力学长的报告。不过测量和推导方法对不确定度的影响方向,是有大概感觉的。如果测量的方法不合理,不确定度累积起来了或者被放大了,也会影响实验结果的稳定性和统计有效性。

嗯……大概就吐槽这么多吧。^_^

2017-01-04 06:29 0 0

浦其荣

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