分类： 科学研究

我现在再利用Fokker-Planck方程描述量子输运现象，正在寻找FPE的解析和数值求解的方法。

在黄祖洽和丁鄂江的《输运理论》上的5.12节读到FPE的Lie代数解法，非常有意思。对于不含时的线性的FPE，
\begin{equation}
\frac{d}{dt}P = L P
\end{equation}
求结果过程就是写出算符
\begin{align}
e^{Lt}
\end{align}
的具体显示形式。由于这是一个一般的线性算符，写出具体形式是不容易的。注意到这个就是一个指数映射，所以，如果我们把$$L$$看成一个李代数，并且找到合适的表示，那么这个演化算符就是这个李代数对应着的李群，其表示可以通过李代数的表示得到。

巨神奇的是，这个方法，是方福康老师发展起来的。

最近，通过许爱国师兄发现，格气和元胞自动机的方法，可以用来求解FPE，叫做Lattice Fokker-Planck Equation。很有意思。

在我的工作中，这两个方法，都值得尝试一下。

大数据不是数据很大，excel表格装不下，mysql数据库要挂，而是利用记录下来的人类生活的各个方面的数据来检验、发展思想，改进技术，从而改变生活方式。很多以前只能够想想、辩论以下的事情，甚至想不到能够做严肃研究的事情，现在可以在大数据的条件下得到研究了。当然，大数据的获得和维护是基础，是很重要的一个方面，但是重要的多的是用大数据研究什么问题，如何开展这样的研究。这个，不是计算机科学家的任务和强项，而是物理学家的任务和专业：从物理系统做到社会、经济、人类行为的系统。这也是我称之为大物理学（Big Physics）的原因。

我们看看，其他有水平的人怎么说。

1.Big Data Needs a Big Theory to Go with It by Geoffrey West in Scientific American

大数据需要大理论

Just as the industrial age produced the laws of thermodynamics, we need universal laws of complexity to solve our seemingly intractable problems.

正像工业化时代催生了热力学，我们需要新的关于复杂性的理论来解决这个看起来不太好对付的新时代。

2.How Big Data Can Transform Society for the Better by Alex Pentland in Scientific American

大数据如何让世界更美好

The digital traces we leave behind each day reveal more about us than we know. This could become a privacy nightmare—or it could be the foundation of a healthier, more prosperous world.

我们留下来的数字面包屑解释的关于我们的信息远远超过我们的估计。这个可能成为一个隐私的噩梦，或者一个更加健康和繁荣的世界的基础。

Today’s cities and governments still operate according to principles developed two centuries ago, during the industrial revolution. To address 21st-century problems such as exploding population growth and climate change, we need new thinking.

Big data can deliver that thinking. The digital bread crumbs we leave behind as we go about our daily lives—which reveal more about us than anything we choose to disclose—provide a powerful tool for tackling social problems.

Alex Pentland’s next book, Social Physics: How Ideas Turn Into Actions will be published in January 2014 by Penguin Press.

Alex Pentland的下一本书：社会物理学：思想如何转变成行动，将在2014年一月由Penguin出版社出版。