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《华尔街数学》书摘 -- 暗示的力量 2013-09-08 14:29:34

催眠术是通过某种暗示来进行的,它尽管带有某种神秘的色彩,但并不完全是装神弄鬼。在科研中,暗示也会给人们带来成功的信念。

――题记――

在黑龙江农村的那几年可谓是我最为绝望的时期。好不容易73年说大学可以考了,又给张铁生给搅没了。事实上,即使没有张铁生,也绝轮不到我,考试资格是要贫下中农推荐的。某天下雨,大家没工可出。淅淅的雨声伴着无所事事的人,在原先烦闷的心情上更增添了愁绪……

所幸,那天一位学识渊博的兄长给我讲了这样一个意味深长的故事。

有姐妹两人,贫困潦倒,无依无靠,住在一间廉价出租公寓。这个公寓的房客都是和她们类似的穷人。她们的隔壁邻居是个不得志的画家。姐姐得了病,但是没钱去看医生,病一天天重下去。她们房间窗口望出去是一堵墙,墙上有一朵蔷薇,正在开花。姐姐对妹妹说,等到这蔷薇的花谢了,我就不行了。可是一天天过去,这朵蔷薇非但没有凋零的迹象,而且越开越鲜艳,姐姐的病也终于慢慢好转。有一天下雨,大概是屋子漏雨,他们去敲画家的门,请他帮个忙。过了好久,画家才来开门。画家病得很厉害,地上都是泥水,还有一双沾满了泥浆的靴子。几天之后,画家离开了人世。兄长告诉我,这就是美国作家O Henry  的著名短篇《蔷薇》中一个片段。几年之后,我和这位兄长都离开了农村。我后来来了美国。这位兄长后来回上海了,他就是上海第一测量事务所副总经济师林才和先生,上海浦东机场的招标就是他们负责的。

这个故事深深打动了我,几十年过去,我对这个故事的深刻内涵,又有了更深刻的理解。为写这篇短文,我对这个40年前听到的故事做了一些查证,原来小说名为《最后的叶子》(The Last Leave)。或许是兄长记错了,也可能是当时的中文译者觉得《蔷薇》更能吸引眼球。我记忆中的故事情节和原著也有些出入,但不管是叶子还是蔷薇,这个故事所折射出的哲理和由此而得的启迪,我永远不会忘记。

学术研究是一件很严肃的事,应该和这多少有些唯心的“暗示”没什么关系。但是经常有这种情况,一个研究课题,好多年没人能做出来,不管沿什么途径,用什么方法,有时感觉只是一步之遥了,最后还是败下阵来。然而,当某人用一个方法解出来后,那些原来铩羽而归的途径和方法,却似柳暗花明,个个豁然开朗都有解了。就我所知,这方面最著名的例子是用来描述铁磁体的Ising模型。此模型由Ising1925年提出,一维很容易解,但没有相变,故只是个数学工艺品而已。二维严格解直到1944年才由Onsager给出,成了人类历史上第一个观察到的相变模型(水变成水蒸气就是液相转换为气相)。在他解出后,没有几年,那些原来死路一条的方法犹如枯木逢春,一个个殊途同归的严格解象雨后春笋似地冒了出来。我知道的就有四种: Kaufmann的矩阵代数,Fisher的(量子力学)产生湮灭算符,Percus的排列组合方法,还有一种是Dimer(在晶格上覆盖两个最近邻格点的条状物),其作者就记不得了。上述四种严格解,看上去都比原始解要简洁明了。但是不得不承认 ,没有Onsager前辈的解答壮胆,人们可能就不会去啃这块毫无希望的硬骨头,因为有可能会就此虚度一生,一事无成。只有在他解出后,大家才确信,这“题目”对于高手来说,是属于“回家作业”级的。所以大家每当说起Ising模型,还是言必称Onsager解。

另一个例子是我的亲身经历,关于集体振动模式(Collective Modes)。这玩艺由Bohm Pines(曾任《Review of Modern Physics》总编辑)于1955年提出,看上去似乎极其有用,所以大家写论文都喜欢引用。一为方便,二为时髦,其中以苏联超级大师Landau最为积极起劲。然而,因为这些模式的内在数学关系实在是深奥莫测,大家也就引用而已,从来没有解决过具体问题。一直到1991年,即使在最简单的一维情况,也是毫无进展。Landau大师在引用过程中,还错了好几次。

但是,说毫无进展,也并不确切,只是大家不知道而已  。当年的贝尔实验室(Bell Lab)有一位数值模拟(Simulation)大师,几十年前他就设计过水分子相变实验,在当时堪称世界之最。所以说他大师,绝无吹捧之嫌。他自己不会写任何语言的程序,太太就是他的程序员。所以贝尔实验室给他的编制多少年来也就是三个人:他,他太太和一个博士后。他于80年代后期设计了一个极为精巧的实验,他发现这些模式在一维的某些特定条件下,会形成一个个恒等式。后来,他曾把这些计算机纸传真过来给我。双精度的数字,几十行几百行全是160,没有半点杂音。这些恒等式,自然不是解析形式的,只是说,在这些函数上任意取点,函数值都是0,小数点后面干干净净的跟着160

可以说,看到这个结果,任何一个物理学家都不可能不兴奋。如果说这些恒等式不存在,你运气好,所取的点正好都在函数的零点,而且这几百个点都准确到16位小数,那这几率比世界上最难中的彩票还要小无数倍。但是,他经过几年悄悄的努力,在理论方面没有取得任何进展。1991年春天,他向我导师求助。我导师没有透露半点风声,利用一个鲜为人知的牛顿名下的定理,跨出了万里长征的第一步。却不,他马上就遇到了问题。两个月后,他决定叫我参加。第二天,我告诉导师,这些恒等式在某种特定情况是存在的,白纸黑字,不容置疑。两人当时的激动心情实在是难以用言辞形容。两星期左右,我们将一般情况下的(一维)解析表达式全部解出。文章在《Physical Review》发表后,我收到了好几十份索取复印件的明信片。其中,包括了当时的美国陆军研究所主任。

            在实际工作中,我们经常需要消除各种各样的振动。然而不同模式的振动,将其消除的难度在工程上是不一样的。一般来说,低频振动比较容易消除,消除高频震动难度就大一些。现在我们的工作发现,高频振动是某些特定的低频振动的非线性函数。假定XY代表两种低频振动,Z是一种高频振动。我们发现ZXY建存在着解析关系,Z = XY + sqrt(XX+YY) 。现在假定XY很容易用工程手段消除,而消除Z则劳民伤财。我们的工作指出,只要消除了XY,即迫使它们为零,Z就会自动为零。模式之间的实际数学关系比这要复杂得多,但是通过这个简单的例子,我们可以看到这项工作的重大意义。消除或产生某一频率的振动向来是工程师的专利,现在数学家靠一支笔,一张纸(或许不止一张),居然可以达到同样的目的,“纸上谈兵”将不再是个纯粹的贬义词。

这篇文章当然有自己抬轿子的嫌疑。其实,在离开学校这么多年后,抬轿子已经没有任何意义,但是这故事所包含的道理对有志搞研究的同仁还是很有启发性的。没有该大师开创性的计算机实验,我想即便花两个星期,天天去闲聊喝咖啡,我和我导师也绝对不会去干这号“傻事”的。在看到他的结果以前,这就是一个超难的研究课题,前途渺茫。谁知道是两个星期,两个月,还是两年,甚至是20年仰或一辈子。待到看了数值模拟大师的结果,我们和他都知道这是一个高级回家作业,即使我们做不出,肯定另有高手能够做出。

该大师在做一维实验的同时,还一如既往严谨巧妙地设计了用三角形晶格做的二维实验。其中,他发现了无序的液态和结晶状态的固态;发现了性质很象液晶的状态;甚至还发现在接近某参数条件时,计算机速度明显变慢!这应该就是传说中的相变。这里提供的线索尽管很鼓舞人心,但其中的暗示毕竟没有一维实验那么明确。可以想象,其中各种(二维)模式间的数学关系,也一定比一维复杂得多。我离开学校后的这十几年,至少有那么四五次,想根据大师提供的暗示,在二维情况迈出万里长征第一步,但都如上所说,好几次一个意想不到的陷阱,就出现在离成功仅一步之遥的地方。

那篇文章发表十年后,我去查了一下引用文献(Citation),居然是零。这说明,当初寄明信片向我索要Reprint的人群,连最小的突破都没取得,至少可以说他们的“成果”还无法发表。我在电话中向导师汇报了此事。老人家说:下一次突破,恐怕就不止40年了。值得庆幸的是,由于这位大师的工作,蔷薇花继续盛开,叶子还是高悬在墙上,有志于此的同仁至少能看到漫长隧道尽头的一丝曙光。

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文章评论
作者:0+1 留言时间:2013-09-08 17:22:44
所谓准确,必须说明准确到什么程度,元,角,还是分。现在假定到分。
十次预测,很可能一次都不准。但是如果是预测公司盈利,一元量级的盈利,每次误差都在5%以内,或10次有8-9次在5%,其余1-2次也相差不远,比如10%以内。这模型就算很不错了。
如果同样误差量级,但某模型老师偏高,那就说明模型有系统性偏差。相比之下,有高有低的模型更合理。
总而言之,你这个问题很难回答,只好胡扯几句。
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作者:细草微风 留言时间:2013-09-08 15:52:40
谢谢您以浅显的文字,做了精彩有趣的解说。颇有您舅舅的风范喔! :-)
可否再问一个蠢问题,如果按照模型预测十次,准确性有几次呢?
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作者:0+1 留言时间:2013-09-08 15:35:04
答细草微风同学:
完全预测金融市场是不不可能的。
(1)完全准确的模型是没有的。尤其金融市场还牵涉到人的主观行为以及政府干预(每个国家都有,只是中国政府多一些),模型准确程度更是大打折扣。象研究老鼠对某一与药物的反应,79-80可能就够了,但要研究人们对政府某一政策的反应,别说七八百,七八千都不一定能做出一条漂亮的回归曲线。
(2)即使模型100%准确(!),金融市场还有统计不确定因素以及突发事件(比如911)。
模型不准确,不是说模型无用。奥地利某一车站火车老是误点。人们抱怨,这时刻表扔了算了。有人就问,没有时刻表,你怎么知道火车误点。
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作者:细草微风 留言时间:2013-09-08 15:08:43
一直跟读您的《华尔街数学》书摘系列,虽然很多处读来十分费劲,也不理解(我是学文科的)。可是您谈到的人生经历与观点,却是能超越学科界限,获得读者共鸣,我也从中获得某些启发。

冒昧请教一个外行问题,您认为数据分析量化研究,真能有效预测与掌握金融投资吗?
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