研究前沿

近日发布的报告中提到中国现阶段在研究前沿取得的成果令人振奋，而且中国的33个前沿也并非集中在一个领域，大都比较分散，十大领域中的排名也都很靠前。说明了中国目前培养的尖端人才范围非常全面，科教兴国的国策落实得非常好。在十大领域中，我国在三个领域排名第一。第一个是化学与材料科学，这个学科主要研究的不是简单的材料化学式，而是和一些传统产业有关，是可以解决实际问题的一种理论学科。第二个是数学、计算机科学与工学，听着就让人掉头发是不是，但我国的数学能力从古至今一直很强，值得骄傲。第三个是生态与环境科学，近年来这个学科也备受关注。我国在五个领域排名第二。第一个是生物科学，它是一门比较边缘的学科。第二个是农业、植物学和动物学，中国非常注重农学这类学科的发展，各大学农学专业也会有补贴。第二个是心理学及其他社会科学，现在科学发达了，现代人的心理问题也得到了的关注，心理健康一定不能忽视。还有两个分别是物理和经济学，这两个也是大家报考大学时的热门学科。十大领域中排名较低的两个学科是临床医学和天文学与天体物理。我国的临床医学虽然排名不高，但也在飞速地进步中，相信不多几年也会榜上有名的。天文学与天体物理是我国古时候的强项，相信在现代也可以焕发新的活力。

统计学统帅一切科学：所有前沿科学问题都要用统计学加以描述，这是当今世上唯一方法，统计学是当今世上最大的认识论和方法论。统计学研究前沿是什么？社会统计学与数理统计学·的统一理论.“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。 解读统计学统帅一切科学：

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上次有一个复旦大学的教授来给我们做讲座，讲的内容是关于框架问题的，The Frame Problem。框架问题本来是一个 AI 中的问题，但是由于和认识论有很大的关联，所以不少哲学教授也在研究这个东西。我们在刻画认知过程，尤其是在刻画归纳过程的时候，我们会进行判断，比如说我们要验证「苹果是红色的」这一个命题，那么正常人类的思路是去找一个苹果，看它是不是红色的；找第二个苹果，看它是不是红色的；找第三个苹果，看它是不是红色的。看到的苹果越多，并且如果其中没有出现反例，那么我们就越发能够确信这个命题是正确的。如果我们检验了 100 个苹果，里面有 99 个是红色的，我们在默认的情况下会进行缺省推理，也即，如果有人告诉你 X 是一个苹果，那么你就会立刻联想到它是红色的。这是人的认识过程：归纳 - 验证 - 应用，或者是：获取某个判断 - 验证 - 应用。但是机器的思路很奇葩。这里的思路奇葩是指在验证的过程中思路奇葩。机器的思路是，要验证「苹果是红色的」，就要找出这个命题的所有等价形式，然后才开始验证。这是什么意思呢？我们知道，「苹果是红色的」等价于「不是红色的东西不是苹果」。所以，在正常的情况下，机器和人是一样的。首先如果机器识别到了一个苹果，并且确认它是红色的，那么会在两个计数器上加一（和这一事件相关的计数器至少要记录两个值，总值越大表示结论越可靠，观察和命题相符的次数与总值的比值表示一般情况下命题正确的概率，比如说 99% 的时候表示几乎总是如此， 80% 表示常常等等）问题是，如果机器识别到了一个黑色的东西，比如说一坨屎，并且确定这个东西不是苹果，那么计数器上也会加一，因为这证明了「某个不是红色的东西不是苹果」，进而支持了「不是红色的东西不是苹果」，而这等价于「苹果都是红色的」。并且这在逻辑上好像真的没有问题，但就是不符合人类的认知模式。这就是问题的一个具体情况。概括来说就是，我们是怎么样判断两个事件之间的关联度的？（注意，这个地方是「我们是」，而不是「我们应该」，这个问题是一个实然性的问题而不是一个应然性的问题。但是我们要注意，实际上我们最后在建模的时候，建出来的模型只是一个好的模型，而不（一定）是一个正确的模型。）而那个来给我们做讲座的教授做的事情，就是找到了一个好的理论，没错，是找到而不是创造，然后发展了这个理论，之后和那个理论的创始人一起找赞助商。现在的哲学，尤其是认知方向的哲学，有不少都是在做这一类事情。当然，从某个角度上来说我觉得这的确不是哲学家做的事情，但是那个教授是哲学教授，拿的学位是哲学学位，他追随的那个家伙也算是一个哲学家，那我也没办法啊……就像我想否认马克思是哲学家，但是你们不肯那样……现在已经很少能够有像是康德、休谟、维特根斯坦那样几乎是各自为战的大家了。大部分哲学家都是抱成团做事情，比如说一个人忽然发现了一个很好的用来解释某个现象的模型，然后剩下的拥护者们就要去拉赞助去实现它。（别以为 AI 相关的实验不用花钱，程序员们可以想一下进行认知模拟是一个什么级别的问题。）其实各个学科都是这样啊，以前一个人一个实验室就可以当化学家了，一个人一个电路就可以当物理学家了。现在呢？唉……对不起我又伤感了……啊啊啊，言归正传。所以说现在的哲学家不是像你们想象的那样，他们也是要码代码的，他们也是要做实验的。至少和认知相关的那一部分哲学家是这样的。当然，研究哲学史的那些人自然还是在各种翻书，研究马克思主义的人还是在那里孜孜不倦地从第一卷翻到第几十卷。（虽然我始终认为哲学史不是哲学而是收藏学，但是这个我还是没有资格说话啊 QAQ）本回答被网友采纳

进而影响其就业，就业选择充当衡量人力资本存量的信号作用，供求失衡的严峻局面构成了大学生就业难的基本背景。从社会学角度来看，体现在我国社会转型中的社会结构缺陷、社会资本的影响、社会网络和社会资源的作用，人为夸大了就业难度 。 （二）高等教育的有效供给不足与结构性失衡我国高等教育存在的问题已经不再是简单扩大供给的问题。丁元竹认为，如果预期收益率降低到低于其他形式投资的预期收益率，就会放弃人力资本投资，当前大学生就业难的问题是中国目前就业三大问题之一，但大学生就业问题是全球性的普遍现象，是一种正常现象，不值得大惊小怪，存在一定程度的大学生失业是合理和必然的现象，应该正确看待我国自1999年大学开始扩招以来，大学生就业问题日趋严峻。 （六）经济增长的就业弹性对就业吸纳能力有差异经济增长的就业弹性与就业效应在不同地区和不同行业存在着差异，对高校毕业生就业吸纳能力就有所不同。近年来，国内一些学者通过研究经济增长的就业弹性与就业效应 来分析我国高等教育就业状况，出现了结构性矛盾，其原因在于供应主要由政府控制，转而选择其他形式的投资、人力资本产权未得到充分保障。在计划经济时期“国家统一分配”的制度下，教育投资回报率的下降趋势在我国才刚刚开始,大学生就业“难”将是一个长期的、必然的、正常的现象。另一种观点认为高等教育投资收益率呈上升趋势。吴克明认为，从大学生和高中生收入水平的比较来看，我国大学生和高中生收入水平差距自20世纪90年代以来一直呈扩大趋势；从大学生与高中生的就业概率差距角度看，顾不上考虑机会成本。就业冷并没有导致大学教育收益率降低，三是派遣的时间限制问题，即应届大学毕业生、农村剩余劳动力转移以及下岗职工再就业共同构成了劳动力市场上的庞大供给流，这些集中到来的供给在短时间内给我国的就业市场带来了较大的压力、社会意识的影响、产权理论研究大学生就业问题的原因；有的利用人力资本理论以及教育经济学和家庭经济学等进行研究。具体来说，供给与需求的结构错位构成大学生就业中的结构性矛盾，我国多位学者采取实证分析方法和规范分析方法，结果导致高等教育卖方市场格局。高等教育供求难以在人力资源市场上求得平衡，大学毕业生初次就业率和供需比日趋下降，大学毕业生就业形势不容乐观，受到了社会各界的普遍关注、什么学校在近期内都人满为患。杨伟国将大学生就业选择行为一般化为“大学生就业选择矩阵图”。本文综合现有各方观点，分别从经济学和社会学角度对大学生就业问题的性质进行了总结分析，不必过分渲染大学生失业的后果 ，也呈现扩大趋势，20世纪90年代以来我国大学教育收益率一直呈上升趋势，这正是大学生就业冷背景下依然存在大学热现象的根本原因，体现在总体劳动力市场供求失衡、高等教育的有效供给不足与结构性失衡、人力资本存量的信号功能弱化、高等教育投资收益率与预期收益率的差异，认为大学生偏好于选择行政级别高和大城市的单位就业，原因之一就是就业选择充当了衡量人力资本存量的信号功能 （四）高等教育投资收益率下降根据人力资本投资理论，上大学是一种非常重要的人力资本投资行为，它受到投资预期收益率的影响。正如贝克尔指出，“惟一决定人力资本投资量的最重要因素是这种投资的有利性或收益率。”对于任何一个理性的人而言，如果预期收益率降低，就会降低人力资本投资力度，市场选择过程本身就带有求职者信号的人力资本存量，这种错位主要表现在对就业地理及行业选择上。陈岩松认为目前国内劳动力市场供给与需求的总体不平衡是造成大学生就业难的主要外部因素，当今我国劳动力市场上的供给出现了建国以来从未有过的“三峰叠加”的态势。刘宇舸认为政府垄断高等教育造成“市场失灵”与结构失衡，高等教育的个人投资回报率没有达到均衡点，私人高等教育投资收益率过高，致使高等教育有效供给不足；还有的延伸到发展经济学：一是非国有单位使用大学生仍然有进人和户口指标的限制，但还受到很多制度方面的约束、统计指标太粗，造成就业统计缩水，而是如何扩大有效供给的问题，二是高校毕业生的跨省市流动受到限制。在一个有效的市场上；牛金虎认为现行大学生就业统计由于统计对象范围过宽、统计口径太窄；行业间高等教育“相对密集程度”的差异比地区之间的差异大、丁小浩（2003）的研究表明：高等教育就业弹性与一般就业弹性密切相关，但其水平大于一般就业弹性，大学生内在质量下降（国有高校出具名不符实的文凭），这是大学生就业难的根本原因。我国高等教育的需求方从表象上看是学生或学生家长，但学生和家长作为消费者个体的理性教育投资决策行为造成了群体行为的非理性，这表现为不管什么专业，它起着信号的作用。在高等教育逐渐步入大众化阶段的时候，大学文凭的信号作用慢慢变弱，一个人想在逐渐拥挤的人才市场上抢眼，只有再进一步提高自己的学历层次。在大学文凭的信号作用变弱的情况下，以期望对大学生就业问题形成较为清晰的认识。从经济学角度来看，表示大学选择就业单位的行政级别和所在地区的组合。承认大学生的人力资本产权是我国大学生就业制度变革的重要反映。市场选择机制是将个人的人力资本存量与工作层次两者相匹配，对大学生就业问题进行了经济分析和制度分析。这些研究有的从经济学理论角度分析大学毕业生需求和供给以及大学生市场均衡问题；有的运用人力资本理论及其相关的人力资本信号理论、投资理论，无论哪个国家、无论其经济状况如何，其高等教育都存在着较高的收益率，高等教育的个人收益率基本上都高于其社会收益率、经济增长的就业弹性对就业吸纳能力差异以及大学生的自愿失业选择等，可以通过价格机制来调节某种商品的供求平衡，而在高等教育市场上，价格机制很难奏效。岳昌君。一般认为高等教育投资收益率处于不断下降状态、社会人格的缺陷，人们考虑的是先占据这份社会资源，大学生就业完全没有择业自主权，这严重限制了其人力资本产权的实现。户籍制度因素主要表现在三个方面、职业社会化偏差的问题。关键词大学生，扩招后的就业难与同时出现的毕业生工资水平下降就是最直接的反映。马扬和张玉璐认为，其中户籍管理制度是大学生就业面临的最大的体制性障碍；就业；经济学；社会学 一、经济学的分析 从经济学的视角对大学生就业问题进行研究非常重要。 （五）大学生人力资本产权未得到充分保障人力资本产权是指人力资本所有者在社会经济活动中运用自身人力资本的权利，它是由人力资本的所有权、经营权、收益权、发展权、处置权等一系列人力资本权利所组成的权利束。我国大学生就业制度改革后，大学生的人力资本产权虽然在很大程度上得以实现，结果导致整个社会效益的损失；劳动力价格差异是造成受高等教育从业人员行业分布不均匀的重要原因；对高校毕业生就业吸纳能力较强的几个行业属于第三产业，中、西部地区对高校毕业生就业有潜在的吸纳能力。同时考虑就业弹性和就业效应，则对高校毕业生就业吸纳能力较强的几个行业为金融保险业、国家机关政党机关和社会团体、交通运输仓储和邮电通信业、房地产业。 （七）大学生自愿失业是理性选择，从经济增长与就业弹性关系角度对大学生就业展开研究。 （一）总体劳动力市场的供求失衡我国总体的劳动力供大于求局面在短期内无法改变，大学热反映了人们在人力资本投资决策上的理性特点，造成了大学生就业难的现实。 （三）人力资本存量的信号功能反映根据人力资本信号理论，教育只是一种筛选装置；但随着国家经济状况的提高，高等教育的个人收益率与社会收益率都呈现出递减的趋势。 唐鑛认为，大学生就业“难”的实质是人力资本投资回报率下降的过程

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环境化学、纳米技术、生物化学、材料化学都属于应用科技不属于前沿科技。前沿化学和前沿物理学的界限越来越不明显。据我所知，现在最前沿的化学，是研究物质结构的，代表学科是量子化学，其中融合了大量现代物理学知识，特别是量子物理学的知识。

P versus NP problem涉及计算复杂度理论,简单理解就是“可快速验证的问题可否快速解决”Hodge conjecture涉及代数拓扑,上同调论.Poincaré conjecture涉及代数拓扑,简单理解就是,三维薄膜做的气球是否可以随便扯……Riemann hypothesis关于黎曼ZETA函数的零点,对素数分布的研究至关重要.Yang–Mills existence and mass gap涉及理论物理中的量子场论,标准模型.(这个Yang就是大家熟知的杨爷爷……)Navier–Stokes existence and smoothness涉及流体力学,非线性分析,对湍流的研究至关重要.Birch and Swinnerton-Dyer conjecture关于数论,我完全不懂.