科研方法论：学会勤奋的同时也要学会“偷懒”
本文由闻昭权原创，转载请注明来源。
勤奋是科研中不可或缺的品质。科研需要长时间的思考、实验、分析和整理数据等过程，这些都需要科研人员付出大量的时间和努力。因此，对于科研工作者来说，勤奋是确保取得实质性成果的基础。
然而，在勤奋的前提下，学会”偷懒”也有其合理性。这并不是指不努力或敷衍了事，而是指在工作和学习中，科研人员要善于总结经验，避免重复劳动，利用现有资源提高工作效率。在科研中，有时候简单的、高效的方法可能比一味地投入更多的时间更为有效。
以下是一些可能有助于提高科研效率的”偷懒”方法：
- 合理规划管理时间： 通过规划和合理安排时间，提高工作效率。
- 充分利用各类工具： 避免重复造轮子，利用已有的研究工具，以减轻工作负担。
- 团队合作沟通交流： 发挥团队的协作优势，通过分享经验和合作完成任务，避免孤军奋战。
- 保持学习坚持创新： 不断学习新知识，保持对科研领域的敏感性，运用新方法和技术。
总体来说，”偷懒”并非推崇懒惰，而是要在勤奋的基础上，通过聪明的工作方式提高效率。在科研学习过程中，合理的时间管理、资源利用和团队协作都是重要的策略，以确保科研工作更为高效和创造性。
顺便本文再介绍一些可以帮助我们提高科研效率的工具
- 科研过程中免不了对数学公式进行推导和计算，各类数学中繁杂的公式难以全部记忆、推导又容易出错。Wolframalpha这个强大的工具可以很好帮我们解决有关数学的问题。例如求某个不定积分，对于刚经历过考研数学的学习的你想必很容易，但借助工具则更为简单。该工具可以很快的给出其精确解，并给出函数图像。利用好该工具将十分有效的提高模型建模过程中对于数学方程推导的效率。该工具十分强大，不仅仅局限于数学应用，更多功能需要你自己探索。
- 化工过程中的各种模型拥有复杂的形式，诸如常微分、偏微分方程十分常见，经过对高等数学、数值分析、数理方程等课程的学习我们知道，各类微分方程拥有解析解的情形是十分少的，大多数我们只能通过数值求解得到数值解。Matlab作为一个强大的数学求解工具则很好的解决了我们对数值求解的痛点，毕竟我们很难笔算N-S方程。推荐软件的同时，本文也附上一本适合化工专业使用的Matlab教程：黄华江老师的《实用化工计算机模拟:MATLAB在化学工程中的应用》。此外，Matlab进行数据处理、画图也很强大，完全可以替代常用的Origin。当然Matlab也不是没有缺点，就是需要购买正版授权，我们也可以使用拥有更丰富的库且开源的Python来代替Matlab。
- 完成计算和绘图之后，我们要对自己的工作进行展示说明，英文SCI论文则是重要手段，因而英文写作十分关键。利用好DeepL等软件可以帮助我们准确的进行英文写作，QuillBot AI工具则可以利用AI帮助我们润色英文，完成初稿后我们还可以利用Grammarly插件检查英文语法错误……已经有那么多的英文工具还担心写不出来英文论文吗？
- 你要觉得这些工具还不够强大，那你可以试着了解一下ChatGPT。大名鼎鼎的语言类AI工具，不仅可以帮你翻译、写文章、推公式、算数学，甚至可以帮助你搜集信息、画图、写代码……其功能有多强大相比大家都有所了解，各类平台上介绍ChatGPT助力科研的用法也十分的丰富。其实本文的一部分内容也是借助ChatGPT完成的。
这些工具其实有弊有利，例如：经常利用工具进行数学推导势必会降低数学敏感性、经常利用翻译软件势必会降低英文水平、ChatGPT上的信息也不完全是正确的……使用工具的时候务必牢记你要有自己的判断力，要利用好这些工具为你服务，而不是让自己成为这些工具的奴隶！
