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同学们大家下午好

受自动化系委托

我今天给大家做一个讲座

关于研究生如何造就

优秀的学术论文

我叫高飞飞

来自咱们自动化系的

信息处理研究所

首先我简单介绍一下

我个人的情况

我自己去过很多地方

在很多地方都工作过

博士 上学的期间没有介绍

去过很多地方

我的研究方向是通信信号处理

这以下是我的论文成果

大家看前两个数字

这两个数字多多少少

佐证了一下

我目前发表的论文

数量还是比较多的

我们再看第三个数字

第三个数字说明

我目前发表的论文

不光有数量

质量还不错 平均一下

每篇论文引用有15次左右

因此 我今天还是较有资格

站在这里 跟大家分享一下

我个人做学术和写论文的经验

希望对大家有帮助

之前先问一下大家

什么是研究生

字面看一下

研究生就是以科研

为目标的学生

我们来到清华上研究生

非常不容易

我们研究生他的主要产出成果

分为论文 专利还有产品

更厉害的同学

甚至可以做些产品出来

但是主要的考量成绩

其实就是论文

也就是今天我们要讲的东西

那么如何去做优秀的论文

如何去写优秀的论文

这里面不光是一个写作的问题

它包含了很多其他的含义

我们的论文一定要有

一定的创新意义和研究价值

比如说你的论文

能开辟一个新的方向

这就非常好

或者说 你的论文能获得

学术界足够的重视

从数量上看就是足够的引用

这也非常好

又或者说你的论文

能给未来的研究者们

提供一个可探索的方向

这些都是优秀的论文

因此我们要做优秀的研究论文

不光是一个写作的问题

我们还有一个如何去思考

如何去创新

如何去打造

这个论文的一个过程

所以我们今天的提纲

包含三部分

第一部分主要讲

怎么样去做学术

后面两部分是关于写作的内容

那么到了研究生阶段

我们知道 我们的学习方式

和本科生发生了不一样的变化

本科阶段

大家的考量方式是什么

是考试

既然是考试

你们的应对手段是什么

应试 所以更简单地去说

我们就是刷题

既然是考试我们就刷题

当然到了研究生阶段

我们还有题可刷吗

我们会发现

我们经常遇到的是

无题可刷的阶段

因为你们在研究生阶段

主要是以探索

未知的科研为目标

去做科研的

所以我们经常会看到

本科阶段

考试成绩非常高的同学

到了研究生阶段

他的表现不一定尽如人意

科研做得好的同学

大家会发现他们会有一个共性

他们基本上

身上会有一种坚韧的毅力

而且具有对科研真正的爱好

所以说 讲如何做学问

第一点就是我们的研究爱好

或者说研究兴趣

研究兴趣很重要

我们知道 有兴趣和没有兴趣

去做一件事

它的效果差别非常大

我们清华的学子

都是各个学校的

或者本校的佼佼者

大家都有当年辉煌的

一段时光

我们回头回想一下

也许是你们高考的时候

你们拿状元的时候

也许是你们在清华

某一学期考试的时候

你们回想一下

你们这段光辉的时光

你们是靠着兴趣去学习呢

还是靠着任务

靠着鞭子去学习呢

很显然 靠着兴趣学习

它给你带来的这种效果

非常得好

如何去培养兴趣

在研究生阶段

这是我们要讲的一个内容

有两种情况 我认为

第一种就是你本身

确实热爱科研

也适合科研

你自然而然就会有兴趣

或者说你是带着目的来上学的

比如有些同学说

我就要出国

那么我们要出国的话

大家现在知道竞争非常激烈

你手上有多少篇论文的发表

有多少个专利的成果

那么在申请的时候

对你会有很多的加分

所以对这样的同学来说

他的热情自然就很高涨

我就是要干这件事情

我就要把它干好

这种是上上之选

那么另外一部分同学

可能兴趣缺缺

那么没有兴趣的话

我们就得培养兴趣

这个培养兴趣的过程

主要跟你们的导师

息息相关

你们的导师需要

给你们选定正确的方向

同时划分阶段性的学习环节

你们通过一段时间的学习

可能会取得阶段性的成果

你们会发现

不就是这么回事么

我也能做 我也能做好

那么你的兴趣自然而然

就产生了

慢慢的你就会走上学术的道路

有了兴趣之后

我们接下来要定一个

比较高的目标

尤其是对在座清华的学子来说

我们要以高质量的成果为目标

其实即便我们刚开始定的目标

是很高质量的成果

我们实际产出的时候

你的成果可能

也只是一种泛泛的

为什么呢

大家在做科研的时候

可能会有这样的经历

我们做着做着

会发现我们的方向可能走错了

走到一半发现错了

或者说我们做着做着

发现数学不够用了

你选择的成果质量比较高

那自然它比较难

你数学不够了

数学不够怎么办

那只好给一个近似的结果

或者给一个普通的平淡的结果

这些会降低你的成果质量

还有一种比较悲摧的情况

我们做着做着发现什么

你的东西被别人提前做了

被同期人提前做了

他可能只做了你的一部分内容

那么给你来说

你只能将剩下的成果发表

诸如此类

它都会影响你最后的产出

但是这种是一个普遍的情况

遇到了之后

我希望大家不要气馁

我们知道做学问

它是一个量变引起质变

的一个过程

我们不指望

你们初生牛犊的时候

就能直接做出高质量的目标

但是我们一定要以

高质量的成果定成目标

要以他们为目标

否则我们如果说一开始

就以普通的成果为目标的话

那它的产出可能会更差

那么有了兴趣 有了目标

接下来就要打造

你们自身的能力

就是学好数学

数学这个非常重要

我在很多场合下

都提过这样一个问题

我们是工科学生

我们跟化学类 跟生物类

跟物理类

其实物理类也比较相似

跟化学生物 它们不太像

它们是实验性的学科

我们工科

我们的核心就是去做算法

算法的本质就是数学的推导

所以说我们的数学一定要学好

我们在学数学的过程中

我们可能会看到一些

比较精妙的一些数学技巧

或者推导的方式

我们要争取把它记下来

形成一个

我称为math list的东西

我记得我上学的时候

我用这么厚的本子

记过三本各式各样的数学技巧

等你真正去开始做科研的时候

你可能对这些上面的数学技巧

具有一定的印象

你遇到同样的问题

或者类似的问题

你可能就会想到

我已经有这样的答案了

可以在你的本子上去找

那么数学非常重要

其实从我们的选课情况

也可以看出来

我们自动化系

选的最大的两门课

就是我们的纯数学类的课程

研究生课程

一个是矩阵分析与应用

一个是随机过程

那么接下来才是我们

普适类的工科的数学课程

比如说现代信号处理

那么到后来再细分

一些大家自己专业的

数学类课程

比如说通信信号处理

或者图象信号处理

这可能就是本专业的学生

才去选

所以说我们的数学

大家一定要学好数学

那么有了数学之后

有了能力之后

我们就可以开始去看论文了

去从论文中去学习

你定完方向

或者导师给你定完方向之后

我希望大家能将本领域

或者本方向所有的论文

全部都看了

同时在你研究的过程中

对于某一个作者

如果说你觉得他的论文比较好

你甚至可以把同作者的

所有论文全都看了

就是遍历

更有甚者

像我们当时在上学的期间

我们甚至将某些

你比较感兴趣的论文

引用他的所有论文都会看完

那么在这个过程中

你会发现

你要看的论文数量

是一种爆炸的形式在增长

但是这点不用担心

因为当你看着看着

看到100篇

或者看到150篇的时候

你会发现它收敛了

再往后的论文大同小异

或者说是一些东西的

简单的组合

看起来就非常得快

所以刚开始看

稍微辛苦一些

我们大量地去阅读

同一类型的论文

它有什么好处呢

它可以让你很快地掌握到

在你研究的方向上

哪些东西做过

哪些东西还没有做过

包括它是怎么做的

比如说你研究的方向

是这样一个大饼

有的人在中间咬了一口

有的人在边上咬了一口

这些都是被做过的地方

那么那些没有被咬过的地方

你怎么知道呢

你当然是把整个蓝图

整个picture全部都了解之后

你就知道什么地方

你还可以去入手

做新的研究 做创新

在这个过程中

我们自然会积累出

我称为idea list

你会有你的想法

当你看完一个领域的时候

你会有很多很多的想法

这个可以做

那个可以做

或者说这个A和B的组合可以做

这就是最原始

也就是最早期的一种创新

我希望大家将它记到idea list

我个人一般会保持一个A4纸

每一行每一行写着

什么东西可以做

当然你不是说需要

大家到最后

把上面的东西全做了

当我们真正去着手

去做你自己科研的时候

你可以从这个list里面

去选一个你看着最好的

或者说最大块的东西去做

在这样一个遍历的过程中

其实还有一个重要的作用

就是你可以掌握本领域里面

经常用的数学技巧

这个也很重要

因为当你到后期

去解决你自己的问题的时候

这些数学上面都比较相似

因为他们是一个领域内的东西

刚才说的是数量

我们数量上要大量的阅读

那么接下来说质量

质量就是说我们需要对

某些论文进行精读

而这些论文

主要是经典的论文

大家都说好的论文

开创性论文

某领域第一篇论文

或者说引用非常高的论文

这些论文值得我们去精读

什么是精读

我认为一篇论文精读

至少要看5遍以上

而且不光是看

它要达到一个什么效果呢

抛开论文 闭上眼睛

你们可以自己完成所有的推导

还没有完

继而你们可以复现论文中

所有的仿真

其中复现仿真非常重要

因为当你真正开始去

仿这个程序

编写这个程序的时候

你们会发现各式各样的问题

比如说这个信号怎么产生

那个函数怎么调用

这些此类的问题

我想大家当时学C语言的时候

本科的时候

初学C语言的时候

会有类似的感觉

你考试的时候

写一个微码很容易

你上机的时候

编一个东西

点一下run

让它把成果输出来

会有各式各样的问题

所以在积累论文的同时

我们也要积累你的编程的能力

我们说了有兴趣 有目标

有能力 有知识面之后

我们基本上就可以开始

着手研究了

很简单

从你刚才的idea list里面

去找一个你认为

最promising的东西进行研究

进行算法的创建或者推导

那么怎么样去发现

你的算法是正确的呢

这一步基本上是

我们开始写论文的最后一步

怎么样去判断

你的算法是正确的呢

就是我们刚才说的仿真

而我们仿真不是说简简单单的

把东西仿出来了

如果说你研究这个问题的目的

是为了提高已有算法的精度

那么你仿的时候

一定要将你的算法

和已有的算法比较

得到了positive的答案之后

才可以进行下一步

如果你运气比较好

你找到一个前人

没有做过的方向

那恭喜你

你只需要将仿真仿出来

看到它的有效性

你就可以着手下一步的

论文编写了

这样我们就讲完了

基本上如何去做学术

那么底下我还想说一下

贯穿在这个做学术里面

我有三点希望提醒大家

第一点研究过程

我希望是一个连贯的过程

比如说当你开始研究

一个方向的时候

就不要再停下来了

给自己定一个目标

每天看两篇论文

或者每天看一篇论文

定下来之后

我们也不用定太高

每天一篇

甚至两天一篇

我们算一下

一年可以看多少篇论文

数以百计的论文

这其实是一个非常可观的

一个数字

我们学生最容易停下来脚步的

一个是长假 国庆长假

寒假或者暑假

这个断裂层其实非常得可怕

它其实是造成我们效率低下的

最关键的一个因素

我们知道人们对事物的遗忘

是呈指数的

当你停下来的时候

你第一周忘的是最快

到后面的时候

你都没什么可以忘了

自然它就开始忘得慢了

其实忘却并不是最恐怖的

最恐怖的是什么

当你假期结束回来之后

你还得花一到两周

再恢复到你当时的巅峰状态

再重新把你当时已经掌握的

但是忘掉的东西又重学一遍

这个过程相当的烦燥

这是研究的持续性

另外 第二点

我希望大家对自己的

研究生阶段

对你们的科研给予足够的重视

为什么这么说呢

硕士生 尤其是博士生

你们这个阶段

是你们走上社会的最后一个

还可以学习的校园阶段

这个时候

校园还是你们的保护伞

你们没有压力

你们每天有大块的时间

可以给自己充电

可以去学新的知识

当然你们也可以选择混混日子

打打游戏 谈谈恋爱

这个日子很快就过去了

但是当你这个阶段完了之后

不要跟我说你还会去做博士后

这个阶段完了之后

你一脚就会踏入社会

所有的压力扑面而来

工作 房子 汽车 父母

对象 孩子

如果说你们在最后这个阶段

还不去重视的话

还不为自己的将来去努力的话

那你们走向社会之后

你们会吃亏的

你们会栽跟头

会碰钉子的

与其如此

不如现在给予你们这个阶段

足够的重视

第三点 穿插在我们科研里面

积极参加学术活动

所谓的学术活动

比如说你们自己组的

定期的汇报

定期的交流

包括我们清华其实

有得天独厚的条件

我们经常能请到海内外

比较知名的学者

来给我们做报告

我希望大家都能认真地去参与

去听听别人的想法

去跟别人面对面交流

这样会对大家有很多的启发

比如说我们前一阵

做一个研究

一直卡在某一个点上

感觉它是正确的

就是过不去

就是证不出来

后来我出去听了一个报告

还不是听我们这个方向的报告

我只听到了一个关键字

就是一个数学名词

当时轰一下豁然开朗

我们回来之后发现

用这样一个数学方式

很轻松的就将我们之前

卡的这点就渡过了

另外多说

多跟别人讲也很重要

我不知道大家

有没有这样的经历

你们有时候有些题目

可能自己也是一知半解

但是当你们给其他同学

讲这道题的时候

讲着讲着就把自己讲明白了

我相信很多人都有同样的经历

所以说交流很重要

我们如何做学术

大家注意这几点

这三点穿插在我们做学术之间

那我相信大家就有足够的资本

去将自己的学术做好