知乎上面有非常多的文章教大家怎么写sci论文。大致就是, 第一步去阅读相关的文献，第二步提idea，第三步跟导师讨论，第四步做实验，第五步写论文。

这些步骤最大的问题就是说了等于没说。你要是真的按照这些步骤去做，你就发现你会卡在其中某一个步骤。究其原因就是这些步骤并没有抓住科研的核心问题。那就是大家到底应该具备什么样的条件才可以把论文写出来？我认为，想要发表论文，你应该需要具备两个条件：

1, 足够的背景知识。不同专业，不同方向需要学习不同的课程。除了上课，还需要阅读一些论文，或者上网学习一些方法，学习一些软件。这些背景知识，大家自己花时间都可以掌握。无外乎就是谁花的时间少，谁花的时间多而已。

2, 完善的逻辑思维。我们从小学到大学，硕士，博士，没有任何老师教过大家逻辑思维应该怎么训练。很多人都误以为自己的逻辑思维能力很强，其实不是的。逻辑思维能力，不是你把1+2=3给算出来就是有能力。而是，你可以一点点通过构建自己的知识系统来理解别人的论文，发现别人论文中隐含的一些信息，并最终利用你的逻辑把你的理解讲出来，让大家都能听懂并且接受。

给大家举个例子，一篇论文里面提出了一个方法A，这个方法包括了5个步骤。从步骤1到步骤5。往往读者看到这5个步骤以后，就跟着论文中的一些公式进行推导，最后发现公式好像是正确的，就认为自己理解了这个方法。

可是实际上，然而由于论文写作的问题，作者往往不能把方法A的前因后果都写出来。如果作者把这些细节都描述出来，要么这篇论文将不具备可读性，要么就是这一篇论文的定位就会有严重的问题以至于论文本身的创新性会大打折扣。这时候，读者要是有强大的逻辑思维能力，就会发现这5个步骤中存在逻辑上的跳跃。然后再通过论文中的一些蛛丝马迹发现其实A是另一篇论文B的一个改进而已。如果想要完整地理解A，就需要把B先理解透彻。这样走下来，一点点把逻辑上跳跃的部分补齐，一个完整的方法才会出现。这时候可能会发现，这个方法其实有10个步骤。

接下来就是去理解这10个步骤。把当你想要去理解一个方法的时候，逻辑思维的能力就显得更加重要了。拥有强大逻辑思维能力的人可以把一个方法的理解出三种层次：1，数学层次，2，几何层次，3，物理层次。

比如说，现在有一篇论文介绍了如何利用主成分分析（PCA）来寻找城市的发展模式。作者拿到了100个城市数据（GPA，人口，公路里程，铁路里程，耗电量等），然后在上面运行了PCA，之后得到了几种不同的发展模式并且提供了一些合理的分析和解释。在研究这篇论文里面的方法的时候，很多学生上来就被一堆数学公式给吓唬住了。然后开始研究这些公式到底是干什么用的。稍加思考，发现这些公式是主成分分析的步骤。然后为了学会主成分分析，这名学生开始按照论文里面的公式，一步步进行推导。过了几天以后，经过推导，这个学生发现论文里面的公式是正确的，然后按照公式可以一步步明白作者的方法。这时候理解的层次就是数学层次。在这个层次的理解下，如果让这个学生给大家介绍这篇论文，那么他就会长篇大论开始介绍公式1推导出了公式2，然后公式2又算出了公式3等等。然而除了这个学生自己，没人能听懂他到底是在做什么。

稍微高级一些的层次就是几何层次。如果一个学生对于个方法的理解达到了这个层次，那么他应该可以想象出来这个方法在处理数据的时候，数据是怎么变化的。比如还是刚才的这个例子里面，PCA会对数据进行线性变换。而线性变化可以理解为一堆采样点在空间上的旋转和拉伸。这样通过PCA的处理，原本在三维空间上的采样点就会被变换到一个二维的平面上，因为这些数据点本身就是三维空间里面的一个平面而不是一团。于是乎，PCA就发现了原来这个数据只需要二维的信息就可以表示了，这样就实现了降低维度的操作。当一个学生理解到了这个层次的时候，就可以直观地想象出数据的样子还有数据被操作的过程了。

对于一种方法的理解，最高级的就是物理层次了。在这个层次上，你不光可以想象到数据在空间中的样子，你还可以明白这些数据在每一步被处理的时候到底是什么含义。比如在刚才的例子里，数据是代表着各个城市的一些特征。那么经过PCA的处理以后，我们就找到了真正决定一个城市发展模式的核心特征。在这个层次的基础上，领导们就可以抓住核心的特征来改变一个城市的规划进而提高市民们的生活水平了。

那我们为什么要把一个方法理解到这么深的层次呢？当我们对于个方法的理解越丰富，我们对一个方法可以改进的地方就越多。那么将来大家可以创新的机会就越多了。很多论文如果真正地研究透了以后，会发现其实他就是另一篇论文在某一个地方的改进而已。然而为什么这种改进在这些作者手中就发表出来了，而且发表在了很顶级的期刊或者会议呢？那就是因为作者们掌握了正确的逻辑思维，作者们知道怎么发现，理解并且创新。

可是绝大多数人都是怎么做的？绝大多数人理解到了数学层次上就停下了，他们会把公式写成代码，然后一遍遍去运行代码来看实验结果。这时候有很大的概率实验是很难复现的。究其原因就是对于这个方法的理解出现了偏差。可是人们往往误以为是自己的代码写的不对。然后花费几个月的时候去改代码，调参数。大家这么做背后的原因是大家习惯了所谓的“勤能补拙”。大家都认为我不把代码能力练得炉火纯青，我就没法做实验，我就没法弄出来好的结果。可是事实上，很多的时候如果你对于一个方法的理解够深，不需要做实验也是可以知道结果的。大家习惯了不去思考更深一层的东西，而是幻想着去通过体力上的努力来弥补脑力上的思考。因为不会正确的逻辑思维，一个人就会懒于思考，他就会误以为思考这些太浪费时间。这样是不行的。

最后我想说一下逻辑思维对于写作的重要性。比如我做了一项研究，制造出了一个机械零件，为此我写了第一个版本的论文：

我设计了一个机械零件，他包含：15根不锈钢条，空气，橡胶膜，还有一个不锈钢的50cm直径的圆环。其中，不锈钢条有3mm粗20cm长。现在我把这几个部件按照以下顺序组装起来：不锈钢条插在圆环里面，圆环外边套上橡胶膜，最后在橡胶模里面冲上空气。于是这个零件造好了。好了，到现在为止，你能明白我要做什么吗？

我要是换成下面这个版本呢？

我设计了一个机械零件，我给它起名字叫轮子。轮子可以用来帮助人们搬运货物，可以把人类文明推进100万年。那为了达到帮运货物节省力气的这个目的，我们找了一块大石头，把石头磨圆。这时候我们确实可以用这个圆形的石头来搬货物，可是这个太沉了，不太省力。为了节省力气，我们把石头改成木头。可是我们发现还有点沉，于是把圆球改成了圆环。可是我们发现圆环不太结实，于是我们把木头圆环改成了铁的圆环。但是走起来有点颠簸，于是我们加了一层橡胶。为了进一步减震，我们罐装了空气。这么一来是不是好理解多了？

可惜，往往现实是大家写的都是第一个让人摸不清头脑的版本，然后提交了上去。第二个版本是非常容易理解的，但是这个包含的信息太多了。这个版本其实是我们在学习制造轮子这个方法的时候，我们自己应该整理出来的一套逻辑。我写这两个版本就是为了让大家看一看不同的逻辑思维在写作和理解上带来的差距。

看到这里，大家肯定会问逻辑思维的能力应该怎么才能训练呢？逻辑思维的能力的训练是因人而异的，我会在以后慢慢讲。不过请大家放心，逻辑思维能力不是一个超能力，而是一个我们每个人通过训练都可以获得的能力。这个训练不会经历三年五年，只要掌握了正确的方法，两三个月就可以让你自己的逻辑思维能力大大提升。最终这个良好的逻辑思维能力足以支撑你把能够发表的论文的档次一点点提高。

我今天在这里写的东西，都是我这些年的一些经验。我跟很多人讲过这些话，绝大多数人都是可以接受的。可是即使90%的人相信我这套理论，他们其中的90%也不会去真的通过行动来提升自己的逻辑思维能力。因为人们习惯了延续自己过去的路子去做科研，哪怕三年原地打转什么结果也没有，哪怕被逼的怀疑人生，哪怕是走到了极端。

在这里我真心希望大家能够冷静地回想一下自己为什么科研道路上这么困难？扪心自问，我们到底具不具备良好的逻辑思维能力？如果没有，可不可以给自己一次机会来尝试着提升一下？哪怕提升地慢一点，又能损失什么呢？请大家好好的想一下。

我经常说一个例子就是一个运动员要跑马拉松。他的脚上有一点小的伤病。他训练了三年。每天他希望通过自己高强度的训练来克服伤病带来的体能下降。这时候他去参加马拉松的比赛，没跑十公里伤病就爆发了，然后只能退出比赛。如果他之前冷静地思考一下，他就会发现与其不知道什么时候伤病会爆发，不如提前花一个月好好把病治好然后再训练。一个逻辑思维能力强大的学生就像没有了伤病的运动员，他在科研的道路上一定会快速成长。

接下来，我将会把我多年科研的一些经验给大家分享出来。有什么问题可以留言或私信。谢谢大家。

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