摘录一些对自己有启发的观点内容案例。
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鉴于完美的模型未必存在，即使存在，找到它也非常不容易，而且费时间，因此就有人考虑是否能通过用很多简单不完美的模型凑在一起，起到完美模型的效果呢？
比如美国和苏联在设计飞机，航天器和其他武器上的理念和方法就不同。苏联拥有大量数学功底非常深厚的设计人员，但是缺乏高性能的计算机和大量数据，因此其科学家喜欢寻找比较准确但是复杂的数学模型；而美国的设计人员相比之下数学功底平平，但是美国的计算机拥有强大的计算能力和更多的数据，因此其科学家喜欢用很多简单的模型来替代一个复杂的模型。这两个国家做出的东西可谓各有千秋，但从结果来看，似乎美国的更胜一筹。
回到数学模型上，其实只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型取代一个复杂的模型。这种方法被称为数据驱动方法。另外，有一个前提，就是样本必须非常具有代表性。
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大数据的特征概括成3个V，大量vast，多样性variety和即时性velocity。
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著名的物理学家张首晟教授喜欢用三个公式概括人类最高的文明成就：
爱因斯坦的质能转换公式E=mc2
量子力学中的测不准原理 t.p>e
熵的定义H=-PlogP
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用不确定性这种眼光看待世界，再用信息消除不确定性，不仅能够赚钱，而且能够把很多智能型的问题转化成信息处理的问题，具体说，就是利用信息来消除不确定性的问题。
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