与标题无关的讨论

在打这个标题的时候我就想了很久用什么词，说“常规论文”、“常规研究模式”或者“常规发paper套路”都不恰当。最后选择了现在这个词，也不觉得就特别恰当了。

有很多人会有这种观点，就是做合成的就是查反应，设计路线，然后搭反应器，反应、过柱、打核磁。最典型的合成文章就是像JACS上面graphical abastract只放一个反应式的那种。这些论文也许具有有机合成研究的“常规讨论逻辑”。我不是做有机合成的，所以不清楚细节。

一个有一定规模的课题组很可能会有长期以来的研究兴趣。师弟做的研究很可能跟师兄的处于同一方向，师兄带师弟很可能不仅仅是“熟悉实验室仪器设备和规章制度”这么简单，可能会连“先做什么实验后做什么实验”这种本来可以从一个明确的研究目的演绎出来的事情也“越俎代庖”地去“带”。这是可能由于对于相似的研究对象，阐明其机理所需要的逻辑讨论也会相似，因此这么做有时也并不违反所谓“科学研究的艺术”或者“原创性。很多刚接触科研的“新人”，师兄可能一开始会先扔给他看的几篇paper比较经典的paper，让他熟悉从事本方向研究最需要知道的方法和已有结论。中国典型“新人”遇到的困难可能首先就是英语差，语言关过不了；然后就是各种基本理论没听说过，课本上没有，上课没讲过；再就是用到的仪器测试手段没听过，不知道原理，不知道测试得到的各种物理量的意义，最后也不知道文章怎么就能得出那个结论了。想上CNKI查一下中文的文献来代替，往往还查不到。于是常常有愤青研究生不明就里地就上像小木虫这种菜鸟集散地大骂“做实验嘛无非是跟着人家外国已经做的来做”（其实是自己英语差，发现还非看英文文献不可，觉得民族自尊受到了伤害罢了）。以这种底子，实际上磨几年也能顺利毕业。大家都是这么过来的。毕业的时候英语还是差，仪器测试原理还是不懂（当然，一知半解还是有的），conclusion还是不懂draw（这些都导师把关的了）。毕业后反正找个企业或者考公务员去的，这些也没所谓。所以新人如果向师兄报怨以上这些困难，师兄通常会说：没关系，看不懂以后多来实验室跟着我做，上手了就行了。——是啊，paper是说英语的，师兄毕竟是说中文的，是咱们同胞嘛，师兄带师弟没有过不去的。

所以，你会发现中国人的科研之所以“缺乏原创性”，并不是由于事事都找英文文献“接着做”，而是恰恰是由于并没有真正在英文文献的基础上“接着做”，实际上都其实是在师兄的基础上接着做罢了。

我做师兄很可能就不一样。英语不懂我是不会说“没关系”的，我会让他学英语自己看懂。因为将来他要像我一样自己找更多的paper来看。不能从2008级博士开始给师弟看的是那几篇paper，到2012级了给师弟看的还是那几篇paper，结果永远课题组的研究都是基于固定的那几篇paper开始的，新人永远还是从那几篇paper开始学习。所以如果英语差，那就必须得变好。其次，基本原理没听说过，上课没讲过，那当然是因为没上过这门课。这不代表没有教科书。我相信没上过“流变学”这门课的人多了去了。如果中国的科研只能在“上过课”的理论上做，那当然是好不了。所以师弟“基本理论不懂”的话我是推荐他去看几本教科书。这已经比他自己乱找一本教科书来看好多了，因为至少我筛选了，推荐的都是体系完整逻辑合理行文流利的好的教科书，还说不定能告诉他哪几章需要重点看，那几章了解一下就完了。但书还是得自己去看。我没时间帮他开一门相应的课到阶梯教室去讲去。流变学可能有点苛刻的一点就是它是流体力学和凝聚态物理的交叉学科，就算愿意看教科书，也很可能同时需要看偏连续介质力学或者偏统计的教科书。Bird的Dynamics of Polymeric Liquids的优越之处是在于其两卷分别把这两件事解决了，但是部头很大，上来就张量，有的师弟又要抱怨说“数学差”。我数学好不到哪儿去，我靠的就是本科“同济四”加上一点线性代数的基础，而且当时学线性代数根本学完就忘了，什么叫他妈的“秩”就一直没搞懂过，但至少线性代数那堆符号我都接触过。我没学过概率与统计，考研还不考数学，应该至少比考研考“数学二”之类上来的数学要差得多了吧？可我到现在没觉得有什么限制。忘了的数学可以查《数学用表》复习。只要用到了，任它秩、逆、转置随便弄，没有不懂的。Bird的书所有数学都在附录里有了。所以很多障碍其实是心理上的，是“决心”问题，是觉得我花这么多时间，学习这么系统，到头来只是为了发篇paper，是不是“性价比”太低了？可是他们这些热情如火的“师弟”们也不是就绝对不做“性价比”低的事啊，他们出国留学背红宝书那不就是“性价比”狂低么？我当初就是因为觉得这事“性价比”低所以我就决定不出国了。可是假如告诉你说“Bird的书主要是讲高分子体系的，还有colloid体系的流变学需要看，要看Larson那本Complex Fluids”，甚至再告诉你“你看这么多，无非都还是流变学。光散射和非平衡统计方面的书你没看”、“你做的物理凝胶化研究，事实上是一个相变问题，序参量问题，你要先系统地学习平衡态统计物理”，那可怜的小师弟就该傻眼了吧？刚搞懂啥叫张量，又要看一堆Hamiltonian，不抓狂才怪。

关键是，现在材料科学的paper并没有给我们的年轻一带以正确的暗示——即以上这些东西都是必要的。相反，由于大量中国人的paper占据了各个high impact journals的版面，绝大多数材料学论文都没有任何数理基础！这些发表在高影响因子上的论文给新人非常错误的暗示。假如他们认为自己科研的目标是发这样的论文的话，以上那些“高深”的教科书真的是没有存在的必要的。

与标题有关的讨论

在七八十年代，基于Flory所建立的理论大厦，高分子的研究论文中有很大一部分具有共同的讨论逻辑。那就是，从一种新的可聚合烯烃出发，通过常规自由基取合（那时还没有ATRP，阴离子聚合技术门槛又太高，当然有的话更好），得到一种新的聚合物。然后，进行痛苦的分级操作，得到各个分子量的级分，使得每个级分的分子量分布足够窄。然后，找到一种溶剂配成溶液，用乌氏粘度记测量特性粘数[η]，用光散射或者渗透压或者超离心等测定分子量，然后作图，研究分子链的柔性，给出诸如特征比等数据，发表论文。可能最后还被Polymer Handbook收录。有很长一段时间我觉得看这样的论文是一种美的享受，虽然到后期这样的工作已经不增加什么knowledge了。所以作为高分子领域的人对本领域可能真的会有类似“爱国主义”那种非理性的偏爱。

在高分子流变学方面我发现也有类似的情况。可能是八十年代之后Doi-Edwards及后来的工作者建立的理论大厦跟当年Flory的一样具有所谓“打开了一扇大门”式的效果，因此突然按照相同的讨论逻辑去“试看”各种不同的高分子成了一种兴趣。这一讨论逻辑就是：获得一种分子量足够窄且基本上线形的高分子样品，表征基平均分子量（在这一时代基本上拿GPC的结果来当真实分子量了），然后先做溶液和光散射（Flory那套，但不做为重点了），获得基本的R_g等信息，完了就做熔体流变学。先做线粘弹性，时温叠加一下，得到一个master curve，然后再用一个若干模式的广义Mawell拟合一下，得到一堆松弛时间λ_i，同时根据Cox-Merz规则得到零切粘度η₀，看看它跟重均分子量M_w之间是不是3.4次方的关系（一般就是，还是喜欢看一下）。再看平台模量G_N⁰，算出缠结点间平均分子量M_e。线性粘弹性就做得差不多了。下一步就是做非线性的，一般会去做拉伸流，或者大应变下的应力松弛。然后就是拿一个K-BKZ的本构方程，把线性粘弹性实验得到的松弛谱代进去，拟合非线性实验的结果，得到damping function，作个图，再用一个常用的damping function经验式描述一下，得到相应的模型参数（例如Wagner模型有个那个α），这就算完了。

以上这类貌似一定时期内成为了“套路”的讨论逻辑之所以存在，一般是由于某个特别重要和普适的理论被提出了（例如Flory的架构、Doi-Edwards的架构），一时间就需要大量的实验工作去验证这些理论。因为是为验证这些理论而做的实验，所以难免是按照这些理论的基本假定一步步去落实，具有相似的讨论逻辑。在这些理论提出后的十几年内也全靠这些验证工作使得这些理论获得广泛接受，但后期出果还做这些实验，由于结果基本上是expected的，又不增加新的knowledge，因此就没什么意思了。不过，我觉得这种文章还有一个很好的用处，那就是用来辅助刚进入科研的师弟熟悉和理解重要理论。例如，可以叫师弟先了解Doi-Ewards理论的基本内容，然后按照某篇这一类的“套路paper”做一次实验。从聚合物溶液实验、线性粘弹性、到非线性粘弹性；然后用Matlab编写相应的Maxwell模型和本构方程拟合程序（或者使用现成的专门软件），对数据进行拟合。这么一路下来，不仅能认识到到这些理论“在实战中”的成功，还能熟悉流变仪操作和MATLAB软件使用方法，实验上的各种误差的分析、数据的真实度精确度问题artifact问题都会接触到。这样能够让师弟在短时间内认误到“原来做科研就是天天deal with这些问题，要具备这些技能”，日后再慢慢从这些方面对自己的能力进行提高。说白了，就是用这些paper给师弟上“实验课”，性质跟本科普通物理实验差不多，不是为探索，而是为了对已有理论加强认识。但是Doi-Edwards理论的实验课是很难纳入本科高分子物理教学中的，尤其是那些非985非211高校，一所学校要找齐一台ARES一台Haake一台DLS都难，更何况本科生是大班教学，几十个学生围着一台ARES看演示实验，作用基本上等于零。因此这种实验是专门适合课题组内部一个师兄带一个师弟做的。

我这里推荐一篇有此作用的文章：J. Rheol. 2011, 55, 987-1004。