我来我见我征服

最近专门强化了一下对策模型的解决，一晚上都在做计算机推演模型，13个小时的工作我认为仅仅停留在实验室级别的，而不具有真正的研究应用意义；因为模型过于简单了，限制条件也很多。若有时间，可以继续完善，近期目标是建立整个市场的博弈模型（参考复旦大学谭永基著的《数学模型》里面的纳什NASH均衡点），然后针对各个时期的市场行为进行兵棋推演，研究哪种特征下的决策模式能够最终取胜。事实上，在我大学的课程中，除了几种语言很少会有老师教大家利用计算机研究不确定性，如果有时间，有精力，有挑战的欲望，可以看看LINUX的源码。这会让我觉得程序这个东西在我的面前是如此透明，应用程序框架APPLICATION FRAMEWORD都是次要的，思想才是最重要的，思想是什么？程序的思想就是算法！事实上，今天的编程能力就等同于以前我们做实验的能力，这是最基本的素质。就像问你的英语怎么样，已经变成了最起码的要求了。大部分学生，包括我，在考试前背诵了大量的模式化程序，期望凭此取得优异的考试成绩，染指奖学金。但是，情况果真如我们所学，所思，所算的那样吗？绝对不是！大部分实际工作凝聚着不确定型模型，只不过，我们视而不见，选择了逃避；例如，在论文开始部分写着“假设1、假设2、假设3……”进行限制。历届MCM&ICM的outstanding teams和meritorious teams对计算机的使用都建立在不确定性上，这样的方法和研究结果基本符合实际情况也很有实际意义。东欧学生的计算机能力和基础科学实力令人赞叹，北美学生的分析问题角度和研究问题的方法极其开放，再加上语言优势，取得好成绩不足为怪。我们的优势是什么？数量、规模……可能是热情。