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艰难的论文发表之路

又一份工作发表了[1]。这篇论文其实是接着上一篇工作[2]的继续。有人说，自己的论文，发表之后就不想重看了。能够发表值得自己肯定的论文，都不是容易的事情，更不用说让别人肯定了。哪怕是如此无趣的工作，我的publication rate也特别低，因为每一篇论文，我都希望推进一步，而我基础比较薄弱，这推进的一步往往是从补习基本知识开始：先学习基本理论的相关教科书了解一般的情况，然后看相关的文献了解跟我的问题接近的情况，然后再考虑我的需要发表的问题。如果我每篇论文都只有当前的知识的理解，那我就会更加在比较渣的水平上停步不前。在这里，我不怕别人笑话我基础水平曾经有多差，简单记录一下我怎么从菜鸟走过来的。将来也会一直走下去。

博士生期间从零开始学习流变学之后进行LAOS研究的经历，就不提了。我2012年的那篇J. Colloid Interf. Sci.[3]，是我参加工作后发表的第一篇（当然是博士期间的工作）。实验上只是学人家已经做出来的结果，多加了一个条件，重复了一次现象，即Laponite凝胶化的动力学曲线有叠加性。但是为了理解它，我找了一些论文，发现这的确是可以由模型预测的，就在实验结果报道之后续了一个模型计算。

其实如果从更高的品位来看，所有能由经典模型简单预测出来的现象，不算什么新发现。因为所谓经典就是指早已被接受的模型，实验符合的例子也许已经有成千上万了，你再举一个也就只是第一万零一。除非你是提出它的反例（也很难）可能才比较引人关注。不可逆聚集的模型的研究早就提出了不管是二聚还是N聚都可用一个反应速率常数描述的情况，相当于预测了动力学曲线有叠加性。我用不可逆聚集的模型计算结果与实验结果比较一下，只能说明Laponite凝胶化是一个不可逆聚集成cluster网络的过程。

但就为这件事，我重头学习了如何描述粒子间相互作用势能函数，包括DLVO势的van der Waals作用势和双电层作用势。更麻烦的其实是表面吸附聚合物分子的胶体粒子，聚合物链排斥的这部分效应。这个效应的计算式需要知道聚合物层的等效厚度。以前的报道应用此式时往往通过DLS测量粒径或者其他各种测量吸附量的办法来计算吸附厚度，而这些方法都不适用于我研究的胶体粒子（太小了，离心不出来；又非常容易聚集，DLS难以测到单粒子信号）。另一条路是理论计算。聚合物在球表面以外的平衡链密度分布函数需要通过链统计来解出。为此我去图书馆借阅了Fleer等人著的Polymers at Interfaces学习表面高分子链统计。本来想直接通过链统计来计算出这个厚度的，但具体学习发现这个涉及到一个递归的算法，以当时我的数学和编程水平还是无法触碰，只好自己想出一个简单的近似假设，试试看结果也吻合，就这么过去了。现在想想看这个好像是小case，反倒有点蠢蠢欲动想回过头去算算，可惜没这闲功夫，但可见一个人能力的提高，其触角和视野会扩大很多，这是后话。

得到势能函数之后，马上面临第二个难关：当时我甚至不懂使用MATLAB进行简单的数值计算，而不可逆聚集模型需要从相互作用势能函数积分得到稳定比，对于复杂的势能函数只能数值积分一下。于是我学习使用MATLAB，终于正确地得到积分结果。

投稿之后，又有审稿人质疑我Laponite粒子同时带有正、负电荷，是否可以简化为DLVO势。我查了很久的文献，包括如果真的考虑正负电荷怎么办的论文，但最后但到一篇通过有限元法解圆片带电粒子的Poisson-Boltzmann方程的工作，说面上的负电势分布会把边上的正电势分布完全盖住，对外界只显示整体负电势。我当时不懂有限元解方程，于是就又现学了一遍，终于得出对于我的Laponite片状粒子的电势分布图，证明了简单将其看作负电粒子的合理性。这个论文还因为这个补上的图还被引用，因为这个结果为后来的人继续简单考虑Laponite的电势提供了方便的依据。

我2013年的Soft Matter[4]是接着上述的工作的。但也是学习另一个组做出的动态粘弹谱的叠加性结果，换成了跟2012年[3]一样的体系，把人家看到过的规律重复了一遍。但是，这篇论文突破了time-aging time superposition的已知行为，展示了time-X superposition行为，X代表能修饰粒子相互作用势的各类条件。一开始不知天高地厚，试投PRL，结果由于选取的Laponite浓度体系在已报道的相图中位置尴尬，难以说明是gel还是glass。这个问题现在我其实有比较自信的看法，后面有时间会提到。但当时我自己对已报道的Laponite相图也理解不深，既无法批判它们，又无法解释自己的体系，结果就在这个问题上卡住，PRL投不进去，就改投了Soft Matter接收了。尽管接收了，至今未有他人引用。

当时PRL 审稿意见还提出我们应该提出一个模型去描述这个现象，不能只是实验。于是我又在回复审稿意见的限期内查阅了大量论文。现在知道，要从胶体相互作用势出发，预测其凝胶或玻璃态的线性粘弹性的理论，也就只有基于schematic MCT的F12模型。路子不是没有的，从相互作用势能出发，采用一个常用的比如说Percus–Yevick，得到相应的静态结构因子，然后代入MCT的kernal式中计算memory function；然后代入小幅正弦振荡应变，计算瞬态应力响应，并得到相应的复数模量。这一大通计算，我当时看傻眼了，所以放弃了。现在，虽然大致觉得都懂弄，但没有精力写这个程序。

经过对Laponite体系的一段时间接触，我越来越强烈地觉得，那些在已报道相图中标明为“玻璃”的配比体系其实应该是凝胶。为此，我开始逐篇查阅关于Laponite相图的论文。但这涉及到“何为胶体玻璃/凝胶”的问题，我又扩大到了所有硬球体系的平衡态相转变研究。这一下子涉及面就大了，而且我一下子意识不到，我首先应该有平衡态统计物理的基础以及计算机模拟方法的基础，一直通过文献总结知识，这段时间大概是从2013年到2014年这一年的时间。我大概从概念上搞清，也调查清楚把Laponite体系看作玻璃的观点史及证据，认为哪怕综述都发表了，但这个观点是缺乏支持的。

与此同时，跟我做实验的师弟又重复我已发表工作的套路，这次他变化了不同的温度做动力学曲线，然后发现可叠加性。本来我提不起精神去整理这种重复的工作，但是毕竟工作了，没质量有数量也好啊。这个师弟的实验结果有一个小异常，就是Laponite凝胶化快慢的温度依赖性不是单调的。一开始我觉得这也很难说出个什么，而且假如采用以前用过的不可逆聚集模型再来计算一番，也无论如何不会算出非单调的温度依赖性。于是想也许不同温度下也许粒子表面特性会不同，是从相互作用势层面影响导致的结果，于是就让师弟补测了一下不同电导率和pH值，直接计算表面电荷密度（而不是简单用一个文献报道的zeta电势来代入计算）。虽然仍然没发现什么非单调的温度依赖性，但还是想硬着头皮往下算，遇到了一个新问题，就是这次师弟用的是无盐粒子悬浮液，液体中的离子全是粒子电离的反离子。我想了半天不知道怎么考虑，翻阅H. Ohshima的Theory of Colloid and Interfacial Electric Phenomena不止一次，也找不到书中哪种情况能够与我的对应。于是直接写信给H. Ohshima请教，才了解到我的情况属于salt-free system或者counterions-only system。他还介绍我看了相关的论文。

其实，这篇文章到我知道正确对应的物理体系时，已经拖了很久，我老板总是觉得一篇文章不值得弄这么久。但他不知道，之所以久，是因为我水平差、外行、走弯路。他是经过良好的研究生训练的研究者，有他擅长的专业，在他擅长的领域内，能够不走低级的弯路。而我没有什么做物理应有的理论基础，就会走弯路。所以，学到了正确的知识之后，甘愿再花一倍的时间重新按照正确的模型去计算。

结果发现，通过实验测得的粒子表面特性，再正确考虑反离子凝聚，就恰好能预测出非单调的温度依赖性。这是让我很兴奋的结果。可是一开始投过Langmuir和Soft Matter都被秒拒了，很受挫。后来还是投J. Colloid Interf. Sci.[2]反而获得了好评。这段过程让我相信，论文就应该投到领域相符的期刊，一点也不要追求影响因子和JCR分区。因为只有尽可能对口的同行才有得懂你的工作，理解你工作的重要性，给予有建设性的意见并建议发表。

刚刚发表的工作[5]，则是又学着2013年的那篇Soft Matter[4]那样，把刚做过动力学曲线叠加的体系，再做一次粘弹谱叠加。这在实验上实在是纯粹的重复，而且跟2013年的情况一样，我仍然无法利用schematic MCT模型对粘弹谱进行理论计算比较，没办法突破。但是，这时我恰好看到了H. Winter的一篇论文[6]，提醒我虽然不能从第一性原理模型去计算粘弹谱，至少可以用唯象模型拟合出一个谱来研究。于是就对结果进行了试验，发现在我的结果中就有所谓的凝胶到玻璃的rheological inversion。这也是令我觉得有趣的结果，而且终于使这部分工作不再流于简单重复已有工作了。由于是紧接着[2]做的，于是也想再投同一个期刊，以为就会顺利受审，结果被秒拒，十分受挫，投Colloids Surf. A。因为我之前有另外一些实验工作几次投不出去最后都投到Colloids Surf. A解决的。这次只好又如法泡制。

还在送审的过程中，我参加了美国流变学会，在Baltimore见到了H. Winter本人。我向他描述了我对他工作的引用，他很感兴趣。于是，我表达了目前这个工作的投稿状态，意思就是求他帮忙。他给我非常nice的回复。现在还是顺利发表了，我可以告诉他这一消息。

在以上两三年对Laponite的研究过程，我非常小心地考虑了它的相互作用势，也从对其动力学的预测结果证明了这种考虑的合理性，我的结果说明别人说是玻璃的Laponite体系其实是不可逆聚集凝胶。于是，以前认为因为是玻璃所以不奇怪的time-aging time superposition现象，现在应理解为不可逆聚集凝胶（即分形团簇网络）也有的glassy behavior。而且我还证实了至少在Laponite体系理，还有time-X superposition，其中X可理解为广义温度。

我希望这些发现不是Laponite体系特有的，而是胶体体系非平衡态的共性，于是我开始嫌Laponite不够典型，考虑传统的硬球吸引体系。很自然，我又免不了一番文献学习。吸引力的模型实验体系无非就是接有octadecyl的二氧化硅粒子悬浮液和接有PHSA的PMMA粒子悬浮液，前者是靠变温改变溶剂性质引入吸引力的，近似于Baxter’s sticky ball势，后者则是通过添加线形PS引入排空力，对应的是Asakawa-Oosawa势。我看了大量计算机模拟和实验结果，于是向英国的实验室购买了不少PMMA粒子，结果发现，这种体系形成的凝胶网络非常弱。明明在显微镜下看到了很好的凝胶网络，宏观样品却像水一样容易流动，丝毫无法支持自身重量。于是没有继续进行流学测试，这件事情就搁置了。

也是到了美国流变学会，在跟做模拟的R. Zia交流被打脸之后，重新考虑了一下，才发现，模拟和实验报道热火朝天的短程吸引硬球体系，跟我关心的Laponite完全是两回事。Laponite这种高带电的水分散胶体粒子是DLVO势，是通过调节一个排斥势垒来间接调节引力的作用范围的，而且短程引力和长程斥力往往同时存在。基于这样的作用势的模拟工作很少，也少有模型实验体系与之对应，只有罗马大学的E. Zaccarelli做过一些模拟工作。经过与她所采用的势函数对比，我实验用的Laponite体系的引力强度高达24kBT，已经不能跟短程吸引势体系的束缚相分离凝胶比了，而是典型的分形团簇凝胶。它在非线性流动下的结构和动态，有待进一步的模拟工作来给出。大部分已有报道不能作为参考。

也是在这段思考的过程中，我比较系统（但粗略）地翻阅了平衡态统计物理和特别是胶体统计物理的书，对胶体物理目前的认识现状理解也更清晰了。

其实除了Laponite相关的研究工作之外，我其他几篇发表的工作，档次和意义更加低，但学习量同样很大。2013的乳液的工作为了增加工作量，也是加入了模型计算，为此我查阅了乳液和泡沫的整个物理研究历史，最后用上的也就是一个最简单的模型；同年的微凝胶Jamming的工作，也是遇到了温度和体积分数相耦合的困惑，思考了很久才发现对这种微凝胶不能使用体系分数作Jamming相图的坐标轴。还有一篇发表在Chin. J. Polym. Sci.的明胶流变学，为了凑工作量，用了三种橡胶弹性网络模型来拟合。就为这个，我几乎把整个象胶弹性网络模型的研究史都看了一遍，才了解除了Mooney-Rivlin之外还有什么4-chain、8-chain、full-chain之类的力学模型。这些论文都很渣，就不一一列举了；但发表这些论文的过程学习到的东西都对我的物理思维和视野有很大的益处。回想工作之后这几年的学习历程，真的不亚于重新读了一个博士。现在我认为我离一个合格的物理研究者还很远，今后仍然不能放弃这种补习，哪怕publication rate受到限制，也只希望我的论文一篇比一篇硬，不要越来越水下去。

References

  1. C. Liang, W. Sun, T. Wang, X. Liu, and Z. Tong, "Rheological inversion of the universal aging dynamics of hectorite clay suspensions", Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects, vol. 490, pp. 300-306, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.colsurfa.2015.11.048
  2. R. Shu, W. Sun, X. Liu, and Z. Tong, "Temperature dependence of aging kinetics of hectorite clay suspensions", Journal of Colloid and Interface Science, vol. 444, pp. 132-140, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcis.2014.12.073
  3. W. Sun, Y. Yang, T. Wang, H. Huang, X. Liu, and Z. Tong, "Effect of adsorbed poly(ethylene glycol) on the gelation evolution of Laponite suspensions: Aging time-polymer concentration superposition", Journal of Colloid and Interface Science, vol. 376, pp. 76-82, 2012. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcis.2012.01.064
  4. W. Sun, T. Wang, C. Wang, X. Liu, and Z. Tong, "Scaling of the dynamic response of hectorite clay suspensions containing poly(ethylene glycol) along the universal route of aging", Soft Matter, vol. 9, pp. 6263, 2013. http://dx.doi.org/10.1039/C3SM50436K
  5. H.H. Winter, "Glass Transition as the Rheological Inverse of Gelation", Macromolecules, vol. 46, pp. 2425-2432, 2013. http://dx.doi.org/10.1021/ma400086v

汤森路透的年度报告

今天看了好几个Thomson Reuters的2014年总结或盘点。

首先是Research Fronts 2014报告。原来这个总结的数据分析是由我国科学院文献情报中心做的。

所谓Research Fronts，是先识别出近五年内引用率最高的论文（高引用率论文highly cited papers的选取另有方法，此略），然后找出这些论文中经常被同时引用的组合。本身是高引用率的文章，又经常被一起引用，说明就是一个研究方向中的重要论文（core papers），它们的集合也定义了一个研究前沿（research front）。一个research front的core papers数量和总被引数量可以表征这个research fronts的规模；平均每篇core paper被引数可以表征这个research front的被关注程度；core papers的平均发表年份及其分布可以表征这个research front的“热度”，即这个前沿增长多快，有多近期；总结这些core paper中出现率最高的keywords，可以定义出这个research front的内容。

Research Front 2014报告，是先将21个ESI领域的9700个research fronts划分成十个研究领域，然后按照总引用数，把每个研究领域中前10%的research fronts选出来。在这10%中，重新按这些research fronts的core papers发表的平均年份来排序（core papers集中在越近年的，就认为相应的research front越Hot），选出前十名的research fronts，总结在报告里。这些被选出来的被称为Hot Research Fronts。另外，报告还选出Emerging Research Fronts，即core papers平均发表年份在2012年下半年以后（>2012.5）的research fronts才被考虑，然后按总引用率排序，选出总引用数超过100的有44个research fronts，作为Emerging Research Fronts。这个排序是跨越所有十个研究领域的，所以有的领域的Emerging Research Fronts很多，有的领域一个都没有。Hot Research Fronts每个研究领域有10个，十个研究领域加起来有100个，再加上44个Emerging Research Fronts，这个报告一共选出了144个research fronts。中国科学院文献情报中心进一步在这144个research fronts中选出19个Key Research Fronts，选取的指标叫CPT，即考虑了core papers的被引用数（C）、core papers的篇数（P）以及引用了core papers的文章年份范围（T），构造成CPT = ((C/P)/T)这个比例。C/P其实就是平均每篇core paper的被引用数，用这个再除以T，就表示这些引用在年份上的集中程度。按照报告的原话就是，“it measures how extensive and immediate a research front is”。

在十个领域中，我主要关注的是Chemistry and Materials Science和Physics。首先是Chemistry and Materials Science的结果：

Hot Research Fronts in Chemistry and Materials Science

Hot Research Fronts in Chemistry and Materials Science

其中灰色高亮的是Key Research Fronts，即Functional metal organic frameworks。在研究功能MOFs的国家中，中国排第三，前两位是美国和韩国。如果按研究机构来排序，浙江大学与其他12所机构并列第1。MOFs前沿的8篇core papers，分别由8位通讯作者发表，其有中国浙江大学的钱国栋（Qian, GD），贡献了1篇core paper。按citing paper来排序（即引用了core papers的论文数量），中国排名第1，占49.0%。也就是说，这8篇core paper，近半是中国人引用的，引用机构排序中，中科院排第1，南京大学排第2，南开大学和吉林大学排第4（3个机构并列），浙江大学排第7，北京化工大学排第10（2个机构并列）。

由于core paper和research fronts本来就是根据引用率和共同引用率来选出的，MOFs领域能够跻身Hot Research Fronts乃至Key Research Fronts，很明显就是我们国家的研究者“自给自足”、“自力更生”的成果。相比之下，我们应该更愿意看到，由中国人贡献的core paper，主要被国外机构引用，这才显示，我们并非靠举国体制和人口优势把本来只是“自娱自乐”的课题推为“世界第一”（最后变成类似乒乓球运动的境地），而是真正的融入了世界科学界共同关注的研究领域当中去。

除了MOFs，10个Hot Research Fronts中，graphene出现了3个。跟高分子有关的只有一个，是高分子半导体和光伏器件的研究。

化学与材料科学领域还有14个Emerging Research Fronts，是十个领域中Emerging Research Fronts最多的领域：

Emerging Research Fronts in Chemistry and Materials Science

Emerging Research Fronts in Chemistry and Materials Science

报告选择了第一个Polymer solar cells with enhanced power-conversion efficiency进行了评述。事实上第3个Bulk heterojunction polymer solar cells、第12个High performance perrovskite-sensitized solar cells也是相近的研究方向。这些方向也已经是所有跟聚合物有关的Emerging Research Fronts了。在评述中，提到了华南理工大学的吴宏滨设计的反转结构器件，光电转换效率达到了9.2%（10%是商业化的门槛），最新的纪录已经被UCLA刷新到了11.55%（2014年7月）。

接下来是Physics领域的情况。Key Research Fronts当然就是Higgs子的研究了，尽管只有区区2篇core papers，分别由ATLAS和CMS。在这一领域中，中国在top countries中名列第7，机构是中科院，排第4。Thomson Reuters的统计没办法区分中科院下面的分所。

Hot Research Front中属于凝聚态物理的，主要都是高温超导相关的研究方向，此外，graphene和silicene各占一个。没有非晶态或者软物质的方向。

除了Research Front 2014报告外，汤森路透还预测了2025年科技如何影响我们的生活，做了一个The World in 2025的报告，总结出了10个方面的革新。其中跟化学、物理和材料科学有关的包括：物联网（涉及到传感器技术，跟化学、物理和材料科学有关）、解决粮食问题（结合了照明技术、转基因技术等）、以电为动力的飞机（涉及到电池技术和轻质复合材料技术）、纤维素衍生物代替合成塑料、太阳能、量子传输等等，占了十个中的六个。其中，纤维素衍生物的研究应该是最原汁原味的高分子研究了，是传统高分子化学（高分子的改性）、高分子物理（溶液和熔体、力学性能）和加工工程的用武之地，同时也很可能是不久的将来的经济增长点——假如按照汤森路透的预测，2025年将完全替代石油化工来源的塑料的话，那在这十几年之间应该就会看到生物质资源的产业化和商业化过程。

感想

汤森路透的统计，只是对过去的科研动态的研究结果，可以用来预测。但是所有的研究都只停留于现象学。它不能回答为什么是这些而不是那些研究成为了热门研究，不能归纳出能够成为热门研究的方向的特点或者规律性。因此，如果想通过汤森路透的数据来决定自己研究什么“最划算”，是不靠谱的。汤森路透只能选出core papers，然后统计这些core papers是如何被引用的。但是，哪怕从功利的角度去想，我们的目标并不是要去做引用core papers的工作，而是让别人服去引用我们的工作，使自己的工作成为core papers。但是这些core papers是怎么出现的，为什么这么多引用，汤森路透的数据是无法回答的，这恰恰体现了科研发展的自发性。

科学研究的潮流有起有伏，前几年甚至几十年是高潮的研究，后几十年就会是低潮。人一辈子，做不了几件事。正是因为我们往往都不可能是core papers的生产者，不可能当时代的弄潮儿，所以，能够做几件自己感兴趣的事才是我们平凡人能够追求的幸福。当我退休的时候，自问我这短短二十年的研究工作，想必不甚伟大，恰好也不太热门，文章的数量很少，impact也很低。那么，至少我是否真正感兴趣？我感兴趣的问题，做出答案了吗？我想认识的现象，认识到了吗？基金是向单位交差的，文章是向基金委交差的，孩子穷有穷养富有富养，钱是带不进棺材的。把自己感兴趣的事情作出了一定的成果，才算不枉此生。

化学专业学生学习电子知识的必要性

Journal of Chemical Education上刊登了一篇文章，介绍了一门给化学专业学生开设的微控制器应用课程。建议大家看看。

今时今日化学和材料学实验研究手段已经几乎100%电子化了。很多年前，在实验室做实验，各种测量是通过肉眼读刻度的。测量仪器的设计就是如何通过机械和光学上的设计，把待测量转化成可以通过刻度来读的信号。例如温度计就是通过热胀冷缩原理，把温度转化为体积变化，通过刻度来读数；机械分析天平通过机械和光路来放大微小的位移，也是打在一个刻度上。哪怕不是通过刻度，也很大程度上通过人眼辨别，例如阿贝折光仪。今时今日，没有什么量是不能通过传感器转化为电信号的了，所有测量都变成了测电流和测电压。我们直接看到的是显示在荧光屏上的读数。很多年前，要完成一个准确和精确的测量，我们要做的工序非常繁杂，每一步都必须十分仔细严格。例如，粘度法测分子量、密度瓶法测密度。但是在今天，也是拜传感器和电子技术所赐，很多仪器都能非常好地恒定或控制几乎所有物理量，免去了使用者的麻烦。所以，今天的研究生，无论是测量操作还是读数，都已经十分傻瓜；仪器商也是尽量把仪器做成这样，目标就是让用户一按按钮就出结果。

这种时代潮流，是不可逆转的。实验课的应有的意义已经不存在了。在刻度时代，实验课上一个实验的步骤本身就能够起到培养作用；现在必须另外开一门课去培养。很多人甚至还意识不到，进入了电子仪器时代之后，学生缺了的到底是哪方面的培养。也许在本科实验课，由于教学经费有限，学生学习的还是刻度时代的实验操作，不断地被强调“平视”、“估读”等肉眼使用技巧。可是当学生本科毕业，进入真正的科研实验室工作的时候，面对的是一部部具有fancy的ABS外壳和炫酷控制面板的仪器。之前实验课所培养的注意事项似乎跟这一现实是完全不相关，学生实际上是要重新建立实验测量原则。而在这一阶段，研究生往往没有机会重新受这方面的教育，而是在仪器商设计的傻瓜面版和Quick Starting Guide指导下变成一个傻瓜机用户。

我想列举一下哪些基本知识是必要的，但也未必全面。

首先，一些基本原则是一贯的。本科的普通物理实验课头两节课都不是具体实验，而是在课堂上介绍误差、准确度、精确度等概念，包括有效数字的四则运算等。这些原则，在刻度时代，学生可以在具体实验操作中体会，因为那个时代一个测量工具的精确度已经体现在刻度上了，学生得不出更多位有效数字，而且学生必须亲自把每次测量结果记录下来，列表，手算统计出均值和方差，对于准确度和有效数字的运算的印象可以被加深。可是在电子仪器的时代，学生失去了这种在实践中体会精神的机会。仪器可以给出计算机能够支持的任何浮点数，学生如果没有有效数字的概念，就会照抄仪器读数，所以这些基本原则是需要再次强调的。

我本科时代的普通物理实验笔记

我本科时代的普通物理实验笔记

其次，电子仪器的出现，一些老的问题已经不成问题了。例如，由于读数是直接显示在屏幕上的，所以就消除了人用肉眼读刻度带来的误差，两个同学读同一个读数，就不会受不同人的“眼神儿”差异的影响。甚至，在电子仪器时代盲人也可以读数。但电子仪器也带来新的问题，这就是信号处理的问题。分辨率、取样率、信噪比、模数转换、Nyquist频率等概念和原理变成了最起码的常识，但化学专业的学生不要说没有学这门课的机会，甚至不知道这些知识的存在。

再次，从刻度时代到电子时代的传换，一些物理量的测量基本原理其实并没有变，但是条件控制内置在了仪器内部，学生不用自己去担心诸如恒温、恒湿、恒容等问题，也不清楚仪器在这些问题上是否达到了要求。学生甚至不知道原来需要这些控制条件；而有一些物理量的测量原理变了，例如测密度，以前是用密度瓶、密度计，电子化之后是U型管振荡法，这些新的原理也需要学生去学习。总之在电子仪器的时代，只有对仪器的测量原理十分清楚，才能做好测量实验。但是现在的仪器所附的说明书往往不介绍或者只是简要介绍仪器的测量原理。要求仪器说明书达到理想的要求又很难。因为仪器的测量原理，往往涉及到至少以下几方面的内容：1. 学生不熟悉的物理效应，这往往本身就是大量的研究论文的知识储备，例如，有一种新仪器通过NMR弛豫测量胶溶剂分子状态识别处于胶体粒子表面的溶剂分子，得出其数量，从而计算胶体的比表面积。这一仪器的局限在什么地方？是不是什么样品都能测？哪怕我拿一个不三不四的样品放进去，仪器反正也能出个电流电压，不会没有读数，那到底可不可信？不仔细翻阅相关的原始论文去研判仪器的测量原理，是无法回答这一问题的。回答不了这一问题，这一仪器也就无法使用。可是仪器商来推销这一仪器，当然是无法好像原始论文的作者那样跟你讨论交流（他们甚至对自己仪器的认识还不如你凭你物理知识所估计出来的那样深）。他们推销的重点往往就是仪器的快速和易用性。这种推销思路，只能针对那些只出数据交差的研究生，忽悠不了导师们。2. 电子电路知识，一个现代测量仪器的设计，除了核心的物理机制之外，肯定最终要把信号进行处理和以一定的形式（电流？电压？）输出。这也是化学专业的学生不具备的知识。甚至说，有些核心元件需要保护，在使用时注意什么问题，学生也是一无所知。这种知识，一要解释，免不了涉及这一元件的构成和工作原理。例如，同样是测密度，学生在本科实验室的时候，好容易搞懂为什么密度瓶要这样设计，平时要怎么保护密度瓶，测量的时候要避免什么情况。到了实验室测试原理变成了U形管，该注意的问题，完全不一样了。

最后，也是更高的要求，就是还需要知道一些微机原理、一些机械设计原理、一些光学原理，懂得用微控制器DIY简单的测量设备。在研究中，要证实原创性的想法，往往需要的测量是没有现成仪器的。要测什么东西，自己DIY，应该是一种常态。可是中国的研究生思考课题的时候，往往是站在已有商用仪器的能力基础上去想的。甚至很多研究生只懂一个仪器，他想的就是这个仪器能测什么，我就研究什么。如果你叫一个化学专业的学生自己想办法把一个什么东西测出来，他甚至不知道有微控制器这种东西能够帮到他。有些测量需要一些简单的机械，学生也不知如何实现。更不用说很多测量是利用光学原理来实现的了，学生搭不了光路。你如果不开课，叫学生自学，他们会以为这是一个不可能的任务，以为你是叫他们把自动化专业、机械专业和光学专业的本科重新再读一遍。事实上这些能力是只要学过普通物理学就能上手的。开一门课，也未必需要把所有涉及到的能力都培养一遍。既然已经是研究生了，课程内容完全可以挂一漏万，关键只要传达一个信息，让学生对这些不熟悉而又十分重要的知识和技能改观，建立一种自信，从心理上把这些纳入自己该懂、能懂的知识范围，然后发挥研究生应有的自学能力补全知识即可。