作算法

A. 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变

B. PLC如何编程

PLC编程程序设计理论是重要的。没有理论准备或指导，仅靠在实践中摸索，简单的问题还好办，复杂的的就不好办了。不仅无从下手，而且花了时间与精力，也难编出效率较高、质量也较高的程序，常常是事倍功半。 但是，PLC编程的具体实践，以及在实践中得来的知识或技能，即经验，也是重要的。没有经验，仅有理论，既无法深刻理解理论，又无法灵活应用理论。这正如学数学，如仅了解定理或记住公式，没有作相应的练习，肯定是学不好的。更不用说，理论也都只是经验的总结，归根到底也都有是来自实践。 经验有别人的，也有自己的，都很重要。前者要靠细心学习，后者要靠用心积累，都要在的时间与必要的精力。别人的经验有上了书的或登载在杂志上的。有的是细心学习别人的，但多数是我自己的经验。的例子都经我测试过，都经实践证明是可行的。我想，别的书本或杂志上介绍的也会是这样的。学习这样杨功的经验是必要的。还有你同事的经验，也是值得学习。这种经验离你很“近”，很易借鉴。 自己的经验则是最重要的。要在自己的实践中，积累自己的经验。最好在学别人的经验时，也能亲自作些测试，能使自己也有类似的经历，进而把这些经验变成自己的。这也是自己经验的重要积累。还有失败的经验，这往往是不会公开的，但这些经验也要学习，也要积累。经验的积累要用自己的脑记，更要用电脑记。最好作些分类，建立一个自用的程序库，以便于随时引用。 经验还有待升华。升华有三个层次： 厦门PLC培训就找厦门铖毅自动化技能培训！ 最低的层次建立一个典型的程序库，供今后再用。若程序，还可建功能块，或子程序，以便以后引用。其次，要总结出有效算法。如单按钮起停程序库等。 最高层次的升华是把经验上升到理论的高度，为丰富PLC程序设计理论作贡献。我想，随着PLC使用的普及与提高，是会有越来越多从经验中升华出来的，而又能用以指导实践的PLC编程理论的。 经验积累、经验升华都是应用。 经验应用有三： 用作工程设计模板。设计新系统时，选用一个或几个与现设计工程类似的，已取得成功的工程，作样板进行设计。这既可减轻设计的工作量，又设计的成功率。这也是信息可重用的一大好处。 用作程序设计参考。在无成功的工程可作样板时，在新设计的逻辑中，仍有相当一部分控制逻辑，可采用或借用已有典型逻辑，这也可减少设计的工作量，设计的成功率。 用作算法设计参考。在既无样板可参照，又无典型可采用时，还可运用过去的成功的算法。 经验是宝贵的，但是经验特别是个人经验，总是有限的。经验的应用也还要与编程理论相结合。如果前人的经验还不能帮到你的话，那就到厦门铖毅PLC培训来进行实践加理论的学习吧 厦门技能培训找厦门铖毅技能培训，厦门PLC培训 厦门PLC自动化培训 厦门三菱PLC培训 厦门西门子PLC培训 厦门欧姆龙PLC培训 厦门模拟量模块培训 厦门组态软件培训 厦门触摸屏培训

C. 计算机搞算法的去公司里都作什么

做算法的一般逻辑和空间能力较好，低点的做软件开发，好的做架构搭建，也就是架构师，如果涉及数据库，一般是数据检索优化，算法优化，保障网站程序能够快速响应客户需求，较快捷从数据库取出数据。

D. 作为一名算法工程师,你觉得最重要的能力是什么

本文列举了算法工程师需要掌握的能力，听我一一道来，至于哪个更重要，文末我会给出一些个人建议。

软件工程能力
虽然说算法工程师日常工作是实验多，代码少，软件工程能力要求不及大型软件的工程师。但做算法工程师可不是每天在jupyter notebook做完实验就完事的，你的代码最终需要融入到产品里，所以代码必须规范。算法工程师本质上，还是工程师。所以软件工程能力是必不可少的。不要求说达到特别高的工程造诣，但基本的代码规范，合理的模块设计，以及对模块进行单元测试的能力，我认为是必不可少的。
商业逻辑洞察力
有的项目是to C，有的是to B。不同的项目有着不同的商业逻辑。例如检测信贷风险，你不可能直接堆砌几个模型就能得到好的结果。但作为算法工程师，商业逻辑上肯定是不可能比客户理解透彻的。你需要多点和客户沟通。例如我做信贷风险检测，我需要知道他们的数据是如何产生，产生的频率是啥，从而我可以判断某些字段做aggregation时是应该用avg，sum，还是max比较合理。除此之外，理解一些商业逻辑有助于构建非常有效的特征。我们知道一个人月收入越高还债能力越强，但也知道负债越多违约风险也越大，而一个高收入的人贷款的额度也会大，这就产生了矛盾。而通过了解商业逻辑，学到一个指标叫debt burden ratio后，你就可以构建一个特征，用客户的收入除以客户的负债，就可以计算出一个更有效检测风险的特征。虽然我们知道深度学习网络有自动构建特征的能力，毕竟GIGO(garbage in garbage out)，数据未处理前，对模型来说就是garbage。不要觉得这种要靠人思考来构建特征的方法很原始，毕竟人工智能，先有人工后有智能。
除了和客户沟通外，团队内部头脑风暴下，也是一种激发想法的好方法。
文献检索能力
这个能力其实对任何智力输出的职业来说都很重要。我们都需要保持大脑时刻更新。在算法上，关注最新文献，关注SotA(state of the art)的算法，关注工业实践的新动态。
同时在相关商业上，了解你的算法所服务的行业，了解他们的运作。如果你是做手机图片AI的，可以查找手机处理器的发展的资料，目前主流的手机能有多少计算能力;如果你是做金融服务，则关注金融市场相关产品的新闻，了解最新居民收入消费水平，不然你的算法预测不准时，你没有相关商业知识，就难以找出哪个特征过时了。
总结汇报能力
这个能力其实对任何职业来说都很重要。即使你是清洁工，你也要汇报工作。对内，要会把自己的成果反馈给领导;直接上级一般也是工程师，可以用工程化的语言来汇报成果，比如模型的recall是多少，AUC是多少等。也可能对非技术的同事汇报，比如销售，就要更多的把汇报关注在商业价值，例如“上线一个月为客户减少了20%的运营成本，营收增加40%”。如果你是做to B业务，经常要对客户汇报。你的模型开发后，在测试集上的结果是多少，预计上线后能为客户创造多少价值等。
心理素质
算法工程师毕竟日常很多时间都花在试验上，试验失败是兵家常事。所以一定要学会开导自己，即使你的模型一周都没提升，也要给自己信心。
同时，由于这个工作性质会接触到不同技术背景的人，所以有时候你会觉得简单的一个概念，对方却问了好几次都没懂，你就可能不耐烦。这时请沉住气，保持耐心沟通，不妨多换几个角度，帮助对方理解，毕竟对方理解了，也许还能给你一些意想不到的建议。
至于哪个能力更重要?这得看你个人职业规划。
· 如果你未来想成为亿万商业和顶尖技术直接的那个纽带，带领团队开发具有市场价值的产品。你需要增强自己的逻辑逻辑洞察力;
· 如果你想成为AI系统架构师，可以增强自己的软件工程能力。
· 如果你想成为资深研究员，可以增强自己的文献查找能力，并尝试在平台(大学或公司)的帮助下发表论文。
去吧，根据自己对未来畅想，增强自己某一方面的能力吧。
 

E. PLC编程对于很笨的人学学起困难吗

弄通有关PLC程序设计理论是重要的。没有这方面的理论准备或指导，仅靠在实践中摸索，简单的问题还好办。复杂的就不好办了。不仅无从下手，而且花了很多时间与精力，也难编出效率较高、质量也较高的程序，常常是事倍功半。 但是，编程的具体实践，以及在这个实践中得来的知识或技能，即经验，也是重要的。没有经验，仅有理论，既无法深刻理解理论，又无法灵活应用理论。这正如学数学，如仅了解一些定理或记住一些公式，没有作相应的练习，肯定是学不好的。更不用说，任何理论也都只是经验的总结，归根到底也都有是来自实践。 1、 经验积累 经验有别人的，也有自己的，都很重要。前者要靠细心学习，后者要靠用心积累，都要在一定的时间与必要的精力。 别人的经验有上了书的或登载在杂志上的。有的是细心学习别人的，但多数是我自己的经验。所有的例子都经我测试过，都经实践证明是可行的。我想，别的书本或杂志上介绍的也会是这样的。所以学习这样杨功的经验是必要的。 还有就是你同事的经验，也是值得学习。这种经验离你很“近”，很易借鉴。 自己的经验则是最重要的。要在自己的实践中，积累自己的经验。同时，最好在学别人的经验时，也能亲自作些测试，能使自己也有类似的经历，进而把这些经验变成自己的。这也是自己经验的重要积累。 还有一些失败的经验，这往往是不会公开的，但这些经验也要学习，也要积累。 经验的积累要用自己的脑记，更要用电脑记。最好作些分类，建立一个自用的程序库，以便于随时引用。 2、 经验升华 经验还有待升华。升华有三个层次： 最低的层次就是建立一个典型的程序库，供今后再用。若程序复杂，还可建一些功能块，或子程序，以便以后引用。 其次，要总结出有效算法。如单按钮起停程序库等。 最高层次的升华是把经验上升到理论的高度，为丰富PLC程序设计理论作贡献。我想，随着PLC使用的普及与提高，是会有越来越多从经验中升华出来的，而又能用以指导实践的PLC编程理论的。 3、 经验应用 经验积累、经验升华都是为了应用。经验应用有三方面： 1) 用作工程设计模板。设计新系统时，选用一个或几个与现设计工程类似的，已取得成功的工程，作样板进行设计。这既可减轻设计的工作量，又增加设计的成功率。这也是信息可重用的一大好处。 2) 用作程序设计参考。在无成功的工程可作样板时，在新设计的逻辑中，仍有相当一部分控制逻辑，可采用或借用已有典型逻辑，这也可减少设计的工作量，增加设计的成功率。 3) 用作算法设计参考。在既无样板可参照，又无典型可采用时，还可运用过去的一些成功的算法。 经验是宝贵的，但是经验特别是个人经验，总是有限的。所以，经验的应用也还要与编程理论相结合。转载PLC编程经验要与编程理论相结合弄通有关PLC程序设计理论是重要的。没有这方面的理论准备或指导，仅靠在实践中摸索，简单的问题还好办。复杂的就不好办了。不仅无从下手，而且花了很多时间与精力，也难编出效率较高、质量也较高的程序，常常是事倍功半。编程的具体实践，在这个实践中得来的知识或技能，即经验。没有经验，仅有理论，既无法深刻理解理论，又无法灵活应用理论。这正如学数学，如仅了解一些定理或记住一些公式，没有作相应的练习，肯定是学不好的。更不用说，任何理论也都只是经验的总结，归根到底也都有是来自实践。经验积累：经验有别人的，也有自己的。前者要靠细心学习，后者要靠用心积累，都要在一定的时间与必要的精力。别人的经验有上了书的或在杂志上的。有的是细心学习别人的，但多数是自己的经验。所有的例子都经我测试过，都经实践证明是可行的。我想，别的书本或杂志上介绍的也会是这样的。所以学习这样的经验是必要的。还有就是你同事的经验，也是值得学习。这种经验离你很“近”，很易借鉴。自己的经验则是最重要的。要在自己的实践中，积累自己的经验。同时，最好在学别人的经验时，也能亲自作些测试，能使自己也有类似的经历，进而把这些经验变成自己的。这也是自己经验的重要积累。还有一些失败的经验，这往往是不会公开的，但这些经验也要学习，也要积累。经验的积累要用自己的脑记，更要用电脑记。经验升华：经验还有待升华。最好作些分类，建立一个自用的程序库，以便于随时引用。升华有三个层次：最低的层次就是建立一个典型的程序库，供今后再用。若程序复杂，还可建一些功能块，或子程序，以便以后引用。其次，要总结出有效算法。如单按钮起停程序库等。最高层次的升华是把经验上升到理论的高度，为丰富PLC程序设计理论作贡献。有三方面PLC编程经验随着PLC使用的普及与提高，会有越来越多从经验中升华出来的，而又能用以指导实践的PLC编程理论。经验应用，经验积累、经验升华都是为了应用。经验应用有三方面：用作工程设计模板。设计新系统时，选用一个或几个与现设计工程类似的，已取得成功的工程，作样板进行设计。这既可减轻设计的工作量，又增加设计的成功率。这也是信息可重用的一大好处。用作程序设计参考。在无成功的工程可作样板时，在新设计的逻辑中，仍有相当一部分控制逻辑，可采用或借用已有典型逻辑，这也可减少设计的工作量，增加设计的成功率。用作算法设计参考。在既无样板可参照，又无典型可采用时，还可运用过去的一些成功的算法。经验是宝贵的，但是经验特别是个人经验，总是有限的。所以，经验的应用也还要与编程理论相结合。

F. 算法是什么意思 谢谢

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

(6)作算法扩展阅读：

算法分类：

1、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

2、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

3、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

G. 如果本科是清华大学的机械工程及自动化专业 留学哈佛的话 可以转换成什么专业 他们都有哪些专业认可

一.自动化的方向
经常有人会问，我们自动化的出国应该申请什么系？或者我们到底在美国属于什么专业？由于中国专业设置的特殊性，控制或者说自动化专业在美国并没有正好对应的院系。一般说来，和控制理论研究、机器人相关的在EE，和过程控制、过程优化等相关的在ChE，和运筹学、后勤学相关的在IE，和机械控制相关的在ME，和航天航空器控制相关的在AE。当然，各个学科是交叉的，划分不会像上述所说的这么精确，比如robotic在EE/ME都有人在做，控制理论则EE/MATH做的多。而且有些学校有些特殊的学院，比如System Engineering，也是control guys的好去处。因此，在选校过程中，花比CS或者ChE的人更多的精力，每个学校看3、4个系，是正常的也是需要的。不要把目光仅仅局限在EE。在国内CS/EE是热门，控制系开课的时候大家对面向化工过程控制的课非常有意见。在IT全球降温以后，至少在美国，ChE和ME的工作形势优势明显。

先说机械自动：

Biomechatronic：直译就是生物医学机械电子，也就是一个大杂烩。比较exciting的方向倒也基本和电结合的很多，比如说为残疾人设计辅助系统(辅助康复，辅助练习)。如果你学的机械design比较多，在这个方向里，你可以设计假肢等。

Robot：这个范围就广了，主要还是机械设计方面的，上肢范围的(Haptic，适用于工业生产线，无人化工厂)，下肢范围的(行走机器人，适用于救援，星球探测)

电力能源自动化：

很多人觉得电力电子比较枯燥，特别不喜欢。其实能源这种问题是不能和你作一个机器人什么的摆在一个台面上的，它绝对是国家级和战略级的。长三角的限电，还有三峡工程。电能直接决定中国这个大国的工业发展和城市发展。将来能源会不会不只握在国家手里，这个是不知道的，但是不管是握在谁手里，对于我们这么大的一个国家，这里面的赚头都不会少的。

光电，检测自动化：

这个方向，从低到高都是非常的pratical，所以也有钱赚的。谁都知道传感器就是相当于人的手脚耳眼(没有鼻子，哪天有人能作出嗅觉传感器，有那么一天，说不定能作出闭环feedback control的“做饭机”出来。比较低端的，就是常用的工业传感器，安设，电路设计等等。高端的，精密的那种，核电站的，多了去了。还有就是视觉方面的传感器，相当于image processing和pattern recognition的前期工作，很热的。这个主要是复杂的对象，比如我们这里有的一些项目，例如，卫星太阳能板几千块小镜面需要以最快速度找到阳光最强的方向，这几千个小块都能各自以一定自由度旋转。还有就是有些控制系统是用比较特殊传感器的，比如视觉的，要从看到景物的移动中，计算速度和深度(2D-3D)，自由度怎么建。这个就是正牌的control了，主要是作算法，就是相当于人的脑子。作为算法，具体问题具体分析，控制对象不同也不同。这些算法可以用到平常如工业机床，化工高炉，也可以用到机器人，生产机械手，还可以用到航空航天，导弹卫星。我的认识就是给机械灌入了灵魂和智慧。个人感觉分为3块：其实控制发展到现在，有模型的系统，那些控制算法已经很多了，属于经典控制的范畴。现在还能有进展的可能就是optimization和model-predictive还有hybrid了。个人感觉数学的东西特别多。如果投身如此，属于经典领域，重要的是你作project的能力了。

不过个人看到这里面的一些新动向，就是和经济学有关。作练习的时候经常用一些经济学的例子，做到最后发现居然是control的问题。其实抽象的看，在有模型的控制方法来看，模型就是一个式子，至于这个式子在实际系统中的意义，不是那么重要了。

个人感觉在model-base control里面，多是针对linear model，对于nonlinear model，方法不是特别多，还有一定的挖掘潜力。说道了nonlinear model就不能不提knowledge base control，说得具体点就是所谓的专家系统，模糊控制，神经元什么的，这是一条新路。这些一部分是算法：不管你模型是什么，把专业技术工人的知识拿过来作为机械自己的知识，完成相应的控制目标。一部分是建模：曾经做过的assignment是用神经网络建模的，每个神经元都是线性的，但是却比任何一个线性模型都要准确拟合非线性的行为。

更关键的，这种控制器可以实现adaptive和learning的功能，就是他能从控制的失败中自己学习怎么更好的控制。我现在还不知道这个是怎么干得，但是将来和AI结合，是很有可能的。投身如此的人，必要耐得住寂寞，主要研究鲁棒，LMI(linear matrix inequality)，既枯燥有很难，理论性很强，现在又时兴起probalistic的鲁棒了。

二.就业前景

“自动化”一是属于信息产业。信息产业被人们誉为“朝阳产业”，发展快、需要人才多、待遇高，是当今科技发展的趋势所在。因此，作为信息产业中的重要一员，自动化专业同样有着光辉的前途。二是自动化应用范围广。目前，几乎所有的工业部门都可以同自动控制挂上钩，现代化的农业、国防也都与自动化息息相关。三是本专业对于个人发展非常有利。本专业课程设置的覆盖面广，所学的东西与其他学科交叉甚多。这也与本专业的来历有关，自动化专业大部分源于计算机或者电子工程系的自动控制专业。

那么我们来看看这样一个“万金油”的专业需要哪些方面的知识和能力吧。自动控制理论、运筹学、信号与系统分析、计算机软件技术应用、算法语言及程序设计、模拟电子技术基础、电路原理等等，甚至连流体力学也要修。可以说自动化专业需要工科各方面的知识，其课程与电子工程、计算机、电机工程甚至化学工程都有交叉，这就难怪自动化人才可以到各种各样的领域工作了。以上的学习特点要求学生有较强的理工科背景，不能偏科。当然，各高校自动化专业侧重点的不同也使得后期的专业课有较大的差异。在同样的几年要修比别人多的课程也就意味着比别人更累，所以希望那些对大学生活存在天真幻想，或者想在本科几年好好休息、期待风花雪月的同学不要报考这个专业，繁重的学业压力以及全面发展的要求对你来说将是个痛苦。但是，对那些有志于学到真本领、硬功夫的同学来说，这个专业真的是一个非常好的选择。如此热门的专业带来的当然是激烈甚至残酷的竞争，像电子、计算机这些电类专业一样，自动化的报考难度也不小。自动化专业的优势在就业时候体现得更为突出。首先，所有的行业都可以同自动化挂钩，转行非常容易，“硬”可转电子工程，“软”可转计算机，也可转通信，当然待遇也是非常不错。

三.我看理工交叉学科

近代科学发展特别是科学上的重大发现和国计民生中的重大社会问题的解决，常常涉及不同学科的相互交充满和相互渗透。学科交叉逐渐形成一批交叉学科，尤其是理工科，如化学与物理学的交叉形成了物理化学和化学物理学，化学与生物学的交叉形成了生物化学和化学生物学，物理学与生物学交叉形成了生物物理学等。这些交叉学科的不断发展大大地推动了科学进步，因此学科交叉研究(interdisciplinary research)体现了科学向综合性发展的趋势。科学上的新理论、新发明的产生，新的工程技术的出现，经常是在学科的边缘或交叉点上，重视交叉学科将使科学本身向着更深层次和更高水平发展，这是符合自然界存在的客观规律的。由于现有的学科是人为划分的，而科学问题是客观存在的，根据人们的认识水平，过去只有天文学、地理(地质)、生物、数学、物理、化学六个一级学科；而经过20世纪科学的发展和交叉研究，又逐渐形成了新的交叉学科，如生命科学、材料科学、环境科学等。

显然，很多交叉学科在学科划界问题上都难免不与相关或相邻学科发生争论，对于许多社会性学科而言更是如此。那么如何看待这一学科领域之间的学术争论现象呢？是不是存在一种能够比较客观公正地划分交叉学科与相关/相邻学科各自研究领域的方法？当然，不同的交叉学科可能面临不同研究疆域和问题空间的争论。作为一种学术现象，相邻学科之间为各自研究领域的争夺是不可避免的，因此也是可以理解的。对于学术科研的进步，这种争论无疑具有重要的作用，因为正是这种学科之间的争论才影响了科学不断走向深入，研究不断细化的历史进程。但是过于严格地限制本学科的研究领域又不利于学科的发展。诚如有学者认为的那样：“一名专家决不仅仅是某一领域的专家，他同样对自己所从事领域所隶属的上级领域及相关领域必须有很好的把握”。对一门学科而言，同样如此。从系统论的观点来看，只有这样学科才能不断汲取外部学科环境新鲜的血液，从而保持自身旺盛的生命力。否则，一味拘泥于本学科研究领域的学科必将被历史所抛弃。