Category Archives: 工作笔记

科研和实验笔记

在一切未被定义之前

Physica A Volume 118, Issues 1-3这一期发表的是1982年6月7日和11日在科罗拉多大学举行的小型会议Nonlinear Fluid Behavior Conference。从人数上是小会议,但从来的人的重要程度上是一个液体物理研究历史上的一次重要会议:B. Alder、R. Bird、F. Brochard、E. Cohen、C. Curtiss、P. de Gennes、M. Doi、J. Dufty、B. Eu、D. Evans、M. Fixman、S. Hess、K. Kawasaki、T. Keyes、T. Kirkpatrick、E. Sloan、C. Sorensen、S. Yip、R. Zwanzig。阅读这一整期的讨论,就好像亲身参与了这些人物的讨论现场一样愉悦。

1982年,复杂流体液的一切严格讨论都才刚刚开始:本构关系的物质客观性争论、非牛顿性的微观根源、玻璃化、相变(特别是聚合物溶液的)、粘弹性湍流、……诚如这一期的Preface末尾引用的《失乐园》诗句:

"... a dark
Illimitable ocean, without bound,
Without dimension, where length, breadth, and highth
And time, and place are lost; where eldest Night
And Chaos, ancestors of nature, hold
Eternal anarchy,...."

我现在做研究的方法

留意到了两篇研究蚂蚁行走轨迹的论文。第一篇[1]是实验观察,第二篇[2]是建模的工作。主要的发现是蚂蚁的行队随着密度不断升高没有发现“塞车”的现象。这个结论在科普的意义上是一个兴奋点,但我只有时间聊聊我自己的一些心得。

这两篇文章中的jamming跟胶体体系的jamming是两回事。前者是指交通堵塞,属于self-propelled体系的性质。但我由于正在做particle tracking的研究,所以对这种离散体系的现象都会关注一下。尤其是想向各类体系的研究学习如何量化一个现象或体系的一种行为,得到物理上的结论。

一个物理体系或者过程,不同的研究者在实验室重现的结果都会有些区别。属于误差的部分,我们就不关心了,这些都属于物理上的不理想性。但有些区别是来自于不同研究者的知识背景和研究意图的,有些区别则是来自特定实验室的长处或者限制的。我觉得这些区别值得重视。打个比方,胶体悬浮液不同浓度和粒子相互作用的体系性质大致都已经了解,但有一位研究者由于其研究背景的惯性或特殊目的,研究相互作用极强,或者特殊悬浮介质的情况。原本该研究者没什么原创性的打算,准备按照胶体的一般物理模型大致套一套,却发现完全无法理解自己的实验结果,于是不得不重新分析,得出了一个特殊情况的模型。这种为了认识自己想要认识的特定问题而“被迫”作出的原创性工作,应该才是所谓“创新”的常规性来源,也是我从自己有限的研究经历的体会。因为,以我的资质,从选题上就能做到横空出世,进行源头创新,比较困难。我也不是那种一天到晚苦思冥想怎样标新立异的性格,所以我虽然是材料学院出身,但实在不适应功能材料研究,越做越靠物理的缘故。更多的时候,我都是从我的实验中发现了查文献无法很好地回答的小现象,它也许很次要,在大物理学家眼中属于非常trivial的问题,但当时作为学生这是我提出猜想(hypothesis),进行简单推理,然后实验验证的练习机会,也是考验我各方面基本功的机会,所以我特别喜欢钻这些问题。

有时,你看的物理过程是很多人报导过的。但是你亲自做这个实验,就会觉得原始数据中的信息远比你从论文看到的要丰富得多。论文往往都抓住最重要的特征进行抽象和量化。你只看论文,就以为这个物理现象除了这件事就没别的事了。亲自看了原始现象,你往往会被另一些报道很少关注的特征所吸引。这时,如何量化这些特殊的行为特征,你没有范例,不能“照着别人发表的论文来做”。到底Fig. 1是什么物理量,Fig. 2又推导出什么物理量,怎样能够深入地分析,以达到要用三到五个figure的深度?归根结底就是做这三件事:找纵坐标、找横坐标和求导。这个量化的过程,是一个数学分析的基本功。所以,现在我看论文,都想从其他领域的研究中学习这方面的经验。

References

  1. A. John, A. Schadschneider, D. Chowdhury, and K. Nishinari, "Trafficlike Collective Movement of Ants on Trails: Absence of a Jammed Phase", Physical Review Letters, vol. 102, 2009. http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.102.108001
  2. D. Chaudhuri, and A. Nagar, "Absence of jamming in ant trails: Feedback control of self-propulsion and noise", Physical Review E, vol. 91, 2015. http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.91.012706

让论文作图更美观的方法

OriginPro能作很多种图,但是颜色很丑,要手动换自定义的颜色又极其麻烦。我早就想不用它。随着我研究课题的转变,很多实验数据都是在Matlab里批量计算和处理的。用Matlab作的图有了变美观的可能。

所谓颜色很丑,就是OriginPro的默认color scheme是标准HTML的16色。这些颜色都是在其所属色系中最刺眼的。而且每张曲线图都用这堆颜色,让人感觉很单调厌烦。

使用MATLAB之后,作图可以使用预先定义好的color scheme(预先定义好相应的RGB向量)。于是问题变成了如何选择几套美观的color scheme。网上有很多调色器能够实现这个目的。但是对于论文曲线图来说,不同颜色之间要有区分度。很多color scheme致力于生成同色系或渐变色系列,这就不适合用于论文的曲线图。

这个网站则是专门为生成论文曲线的color scheme而设计的。几种预设的color scheme就很不错。根据教程还可以自己生成新的color scheme。

这篇文章更加系统地介绍了怎样选择数据图的颜色。除了选择hue值的搭配原则外,还介绍了亮度和对比的设置原则。

产生一组反差明显的颜色是一种学问。这个SE问答下面列出了一些经典的研究成果。

以下动图在一分钟之内全面解释数据图变美观的原则:

UPDATE: MATLAB 2014a之后的版本改进了默认的颜色顺序,已经变好看了。