夢華參與了我的《數學之美》一書英文版的翻譯工作。在翻譯過程中，她和我討論專業論文和專著的寫法，特別是它們與一般內容的文章和圖書在寫作方法上的不同。 <hr/>
夢華：
首先感謝你幫我翻譯《數學之美》一書。上次你問起它和你平時寫的論文有什麽不同，我當時因為要趕去做別的事情，沒有在電話裏和你多講，今天有空，我把自己的體會寫出來。這樣等你進入高年級，在寫科技論文或者研究報告時，可以作為參考。
我首先要說，你的文筆非常漂亮、雋秀，我如果寫一篇作文，文采一定不如你。你幫我翻譯《數學之美》，文字水平非常高，我很滿意。不過，寫科技論文還是有些特點，或者說有些技巧的。掌握了這些技巧，不僅論文寫得快，大家容易讀懂，而且也容易被采納、發表。其實我在2002年之後，就沒有寫過論文，所幸的是，這些年斷斷續續給一些雜誌審過稿子，加上這些年大家寫論文的風格沒什麽變化，因此我在這方麵還是有點兒發言權的。
我們經常說，在什麽場合就要用什麽語言，不能混著來。因此，寫科技論文就要用科技論文的語言，它不僅是非常規範的書麵語，而且不能有太多比喻和誇張的形容詞，那樣會讓人感覺有點兒不真實。或許因為這個，科技論文讀起來有點兒枯燥，但是沒有辦法，因為這類論文的準確性比趣味性更重要。論文不同於散文，它的結構遠比文字重要，結構不對，文字再優美也沒用。如果你將來有機會寫科技論著，反而可以在語言上輕鬆一點兒。
除了語言之外，寫論文最重要的是要搞清楚寫什麽，哪些是必須寫的，哪些根本不需要寫，甚至不能寫，哪些可有可無，視篇幅而定。
科技論文裏有4個部分必須寫清楚。
第一，問題的提出和前人的工作綜述。如果你有三分鍾介紹你的工作，這部分需要花一分鍾時間。
今天的學術研究，99％是n＋1的工作，不管你怎麽吹它的重要性，還是n＋1。也就是說，你發現前人的工作有改進之處，你把這個問題解決了，這本身就足夠有意義。既然是n＋1的工作，任何人寫論文時第一件事情就是要提一下n的工作，也就是同行以前做過的工作，這部分內容既是為了說明你研究的問題的來源（前人尚未完成的工作），也是對前人和同行的認可。一些中國人請我幫助修改論文，雖然他們的目的是讓我幫助修改英語，但是我發現他們論文的結構有大問題，很多人搞科研，不做詳細的文獻研究，上來就談自己的工作。讀者一下子就不明白為什麽要做這件事，同行讀了之後，覺得沒有引用自己的工作，也會不高興。
第二，自己的工作想得到什麽樣的結論，這是論文的靈魂。當然，為了驗證自己的結論，自己的工作是怎麽做的，這個過程要寫清楚，但不要囉唆。對於人文學科的論文，需要在文獻和其他數據中尋找大量的證據。證據必須支持自己的假設，內在的邏輯要成立。對於自然科學的論文，不僅要有可信的實驗結果，而且實驗的設置要合理，實驗條件要符合規範，不能亂來。當然，最重要的是實驗結果要能重複，特別不能僅僅從幾個精心挑選出來的結果，給出一個所謂的普遍規律。一些急於求成的學者為了發表具有轟動效應的結果，常常把不好的實驗數據刪掉，以致同行無法重複他們的實驗，這種做法屬於欺詐行為。
尤其需要強調的是，論文的結論應該是前提假設和研究工作的自然結果。很多糟糕論文的作者，從他們的前提和工作中，得不到他們想說的結論。這種論文哪怕很有文采，也難以通過審核。
第三，好的研究論文，不僅要得出自己的結論，還需要比較自己工作和相關工作的優劣。既然做學問是n＋1的工作，我們為了證明n＋1比原來的n要好，你首先要重複前麵n個人的工作，這也是在科研上實驗結果必須能夠重複的原因。一個有經驗的導師在指導學生做研究時，通常是從重複前人的實驗開始的，然後才開始自己的改進。將來寫成論文時，實驗結果的第一部分就是重複前人最成功的實驗（一般被稱為基準）。然後，才是對自己各種實驗結果的介紹，以及和前人的比較。
第四，實驗所用的數據，要盡可能地使用那些同行能夠得到的。可比性對科學研究非常重要。為了讓大家有一個可以公平比較的平台，各個學科領域都有很多共享數據、材料和工具，供同行使用，這些是屬於整個學術圈子的財富。大家做研究都要用這些共同的東西來驗證、比較，這樣才是橘子和橘子的比較，不是蘋果和橘子的比較。
萬一有些數據是自己產生的，外麵找不到，當同行問起來時，要隨時準備提供給對方。這裏我想補充一點，有時，為同行準備大家可以對比的客觀數據，也是一件非常有意義的事。事實上，在學術界，為了便於大家進行學術交流，常常要建設一個給學術圈子使用的基準平台。有時，建這樣一個數據平台甚至要花很多錢。我過去所在的語音識別和自然語言處理領域，賓夕法尼亞大學就有專門一個小組為全世界的學者準備研究和測試數據。2015年，穀歌為了讓全世界的大數據醫療研究有一個可以做對比實驗的基準，拿出一億美元給了斯坦福和杜克兩所大學的醫學院，用5年時間采樣5000人（各2500人）的全部生理和醫療數據，作為將來全世界在相關領域搞研究的共同基礎。
對於非自然科學的論文，使用的數據一定要是同行也能夠得到的，比如在經濟學上，大家常常采用世界銀行、美國中央情報局、美國統計局的數據。我在寫《浪潮之巔》分析各公司的經營狀況時，一般都引用它們向美國證監會（sec）提供的數據，而不是《華爾街日報》的二手數據。
此外，如果一個研究人員在前人的基礎上更進一步，那是一件可喜可賀的事。但是，完成了n＋1，將來就會有n＋2，因此好的論文最後都會從學術角度，講一下自己未完成的工作，這些工作或許是自己正在進行的，或許是留給同行的。到此，一篇論文才算完整。
從這個寫作過程可以看出，它似乎就是一篇中規中矩的文章，有點兒像中國過去的八股文。學術界對規矩從來是非常看重的，一旦守規矩，寫出來的必然就是“八股文”，沒有太多可以發揮的餘地。能夠按照上述的條條框框寫出一篇“八股文”，至少是符合要求的。
寫科技論文，下麵三件事一定不要做，不會有好處，隻會幫倒忙。
第一，吹牛。過分強調自己研究的重要性，上升到非常高的高度，生怕立意不夠高被拒絕，這樣的做法是在幫倒忙。很多學者的論文有這樣的毛病，喜歡宣布自己解決了一個天大的難題，可以改變世界等，即便是真的，也都是廢話。在學術圈子裏，同行對這項研究的背景和意義都比較清楚，意義是否重大，無須費太多口舌。有時，一些人工作本來做得還不錯，這麽一寫，讀者反而不知道哪些工作是他完成的，哪些是吹牛了。科技論文不是新聞報道，不需要什麽事情都要上升到一定的高度。至於發明和發現是否那麽重要，一切看結果就清楚了。那些大話、廢話，除了占用寶貴的篇幅，對論文沒有幫助，甚至隻有副作用。
其實，不僅是寫論文，在申請經費寫報告時也是如此。
第二，貶低同行的話。一些人為了顯示自己的工作多麽有水平，自吹自擂，把前人的工作貶得一無是處。要知道，審稿的人，可能就是那些被貶低的同行。是否比同行做得好，有了數據自然明了，不需要抬高自己，貶低別人。
知道該寫什麽之後，需要了解“那些被采用的論文通常是怎麽寫的”，這其實和科學方法本身的特點有很大關係。
第三，對於一些次要的，但是需要花特別多篇幅才能解釋清楚的現象或者發現，根本就不需要寫在論文裏，因為這反而會讓讀者更糊塗。一篇論文能說清楚一件事，給大家一個明確的結論，就非常有意義了。
最後，要注意兩個細節：在論文中，凡是別人的數據和觀點都要寫明出處；對於任何在做研究和寫論文過程中給予了幫助的人，都要鳴謝。至此，一篇完整的論文就完成了。
我的這一點點經驗，供你做科研時參考。
祝學習順利！
你的父親2018年2月 <hr/>
注 釋
〔1〕 stem是科學（science）、技術（technology）、工程（engineering）、數學（mathematics）四門學科的首字母縮寫。——編者注
夢華：
首先感謝你幫我翻譯《數學之美》一書。上次你問起它和你平時寫的論文有什麽不同，我當時因為要趕去做別的事情，沒有在電話裏和你多講，今天有空，我把自己的體會寫出來。這樣等你進入高年級，在寫科技論文或者研究報告時，可以作為參考。
我首先要說，你的文筆非常漂亮、雋秀，我如果寫一篇作文，文采一定不如你。你幫我翻譯《數學之美》，文字水平非常高，我很滿意。不過，寫科技論文還是有些特點，或者說有些技巧的。掌握了這些技巧，不僅論文寫得快，大家容易讀懂，而且也容易被采納、發表。其實我在2002年之後，就沒有寫過論文，所幸的是，這些年斷斷續續給一些雜誌審過稿子，加上這些年大家寫論文的風格沒什麽變化，因此我在這方麵還是有點兒發言權的。
我們經常說，在什麽場合就要用什麽語言，不能混著來。因此，寫科技論文就要用科技論文的語言，它不僅是非常規範的書麵語，而且不能有太多比喻和誇張的形容詞，那樣會讓人感覺有點兒不真實。或許因為這個，科技論文讀起來有點兒枯燥，但是沒有辦法，因為這類論文的準確性比趣味性更重要。論文不同於散文，它的結構遠比文字重要，結構不對，文字再優美也沒用。如果你將來有機會寫科技論著，反而可以在語言上輕鬆一點兒。
除了語言之外，寫論文最重要的是要搞清楚寫什麽，哪些是必須寫的，哪些根本不需要寫，甚至不能寫，哪些可有可無，視篇幅而定。
科技論文裏有4個部分必須寫清楚。
第一，問題的提出和前人的工作綜述。如果你有三分鍾介紹你的工作，這部分需要花一分鍾時間。
今天的學術研究，99％是n＋1的工作，不管你怎麽吹它的重要性，還是n＋1。也就是說，你發現前人的工作有改進之處，你把這個問題解決了，這本身就足夠有意義。既然是n＋1的工作，任何人寫論文時第一件事情就是要提一下n的工作，也就是同行以前做過的工作，這部分內容既是為了說明你研究的問題的來源（前人尚未完成的工作），也是對前人和同行的認可。一些中國人請我幫助修改論文，雖然他們的目的是讓我幫助修改英語，但是我發現他們論文的結構有大問題，很多人搞科研，不做詳細的文獻研究，上來就談自己的工作。讀者一下子就不明白為什麽要做這件事，同行讀了之後，覺得沒有引用自己的工作，也會不高興。
第二，自己的工作想得到什麽樣的結論，這是論文的靈魂。當然，為了驗證自己的結論，自己的工作是怎麽做的，這個過程要寫清楚，但不要囉唆。對於人文學科的論文，需要在文獻和其他數據中尋找大量的證據。證據必須支持自己的假設，內在的邏輯要成立。對於自然科學的論文，不僅要有可信的實驗結果，而且實驗的設置要合理，實驗條件要符合規範，不能亂來。當然，最重要的是實驗結果要能重複，特別不能僅僅從幾個精心挑選出來的結果，給出一個所謂的普遍規律。一些急於求成的學者為了發表具有轟動效應的結果，常常把不好的實驗數據刪掉，以致同行無法重複他們的實驗，這種做法屬於欺詐行為。
尤其需要強調的是，論文的結論應該是前提假設和研究工作的自然結果。很多糟糕論文的作者，從他們的前提和工作中，得不到他們想說的結論。這種論文哪怕很有文采，也難以通過審核。
第三，好的研究論文，不僅要得出自己的結論，還需要比較自己工作和相關工作的優劣。既然做學問是n＋1的工作，我們為了證明n＋1比原來的n要好，你首先要重複前麵n個人的工作，這也是在科研上實驗結果必須能夠重複的原因。一個有經驗的導師在指導學生做研究時，通常是從重複前人的實驗開始的，然後才開始自己的改進。將來寫成論文時，實驗結果的第一部分就是重複前人最成功的實驗（一般被稱為基準）。然後，才是對自己各種實驗結果的介紹，以及和前人的比較。
第四，實驗所用的數據，要盡可能地使用那些同行能夠得到的。可比性對科學研究非常重要。為了讓大家有一個可以公平比較的平台，各個學科領域都有很多共享數據、材料和工具，供同行使用，這些是屬於整個學術圈子的財富。大家做研究都要用這些共同的東西來驗證、比較，這樣才是橘子和橘子的比較，不是蘋果和橘子的比較。
萬一有些數據是自己產生的，外麵找不到，當同行問起來時，要隨時準備提供給對方。這裏我想補充一點，有時，為同行準備大家可以對比的客觀數據，也是一件非常有意義的事。事實上，在學術界，為了便於大家進行學術交流，常常要建設一個給學術圈子使用的基準平台。有時，建這樣一個數據平台甚至要花很多錢。我過去所在的語音識別和自然語言處理領域，賓夕法尼亞大學就有專門一個小組為全世界的學者準備研究和測試數據。2015年，穀歌為了讓全世界的大數據醫療研究有一個可以做對比實驗的基準，拿出一億美元給了斯坦福和杜克兩所大學的醫學院，用5年時間采樣5000人（各2500人）的全部生理和醫療數據，作為將來全世界在相關領域搞研究的共同基礎。
對於非自然科學的論文，使用的數據一定要是同行也能夠得到的，比如在經濟學上，大家常常采用世界銀行、美國中央情報局、美國統計局的數據。我在寫《浪潮之巔》分析各公司的經營狀況時，一般都引用它們向美國證監會（sec）提供的數據，而不是《華爾街日報》的二手數據。
此外，如果一個研究人員在前人的基礎上更進一步，那是一件可喜可賀的事。但是，完成了n＋1，將來就會有n＋2，因此好的論文最後都會從學術角度，講一下自己未完成的工作，這些工作或許是自己正在進行的，或許是留給同行的。到此，一篇論文才算完整。
從這個寫作過程可以看出，它似乎就是一篇中規中矩的文章，有點兒像中國過去的八股文。學術界對規矩從來是非常看重的，一旦守規矩，寫出來的必然就是“八股文”，沒有太多可以發揮的餘地。能夠按照上述的條條框框寫出一篇“八股文”，至少是符合要求的。
寫科技論文，下麵三件事一定不要做，不會有好處，隻會幫倒忙。
第一，吹牛。過分強調自己研究的重要性，上升到非常高的高度，生怕立意不夠高被拒絕，這樣的做法是在幫倒忙。很多學者的論文有這樣的毛病，喜歡宣布自己解決了一個天大的難題，可以改變世界等，即便是真的，也都是廢話。在學術圈子裏，同行對這項研究的背景和意義都比較清楚，意義是否重大，無須費太多口舌。有時，一些人工作本來做得還不錯，這麽一寫，讀者反而不知道哪些工作是他完成的，哪些是吹牛了。科技論文不是新聞報道，不需要什麽事情都要上升到一定的高度。至於發明和發現是否那麽重要，一切看結果就清楚了。那些大話、廢話，除了占用寶貴的篇幅，對論文沒有幫助，甚至隻有副作用。
其實，不僅是寫論文，在申請經費寫報告時也是如此。
第二，貶低同行的話。一些人為了顯示自己的工作多麽有水平，自吹自擂，把前人的工作貶得一無是處。要知道，審稿的人，可能就是那些被貶低的同行。是否比同行做得好，有了數據自然明了，不需要抬高自己，貶低別人。
知道該寫什麽之後，需要了解“那些被采用的論文通常是怎麽寫的”，這其實和科學方法本身的特點有很大關係。
第三，對於一些次要的，但是需要花特別多篇幅才能解釋清楚的現象或者發現，根本就不需要寫在論文裏，因為這反而會讓讀者更糊塗。一篇論文能說清楚一件事，給大家一個明確的結論，就非常有意義了。
最後，要注意兩個細節：在論文中，凡是別人的數據和觀點都要寫明出處；對於任何在做研究和寫論文過程中給予了幫助的人，都要鳴謝。至此，一篇完整的論文就完成了。
我的這一點點經驗，供你做科研時參考。
祝學習順利！
你的父親2018年2月 <hr/>
注 釋
〔1〕 stem是科學（science）、技術（technology）、工程（engineering）、數學（mathematics）四門學科的首字母縮寫。——編者注