标签： PageRank

广义投入产出研究基本文献

首先，了解投入产出：Input-Output Analysis Foundations and Extensions by Ronald E. Miller and Peter D. Blair.

其次，了解PageRank：The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web by L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd；Google matrix analysis of directed networks by Leonardo Ermann, Klaus M. Frahm, and Dima L. Shepelyansky。

接着，了解科学学：Bibliometrics and Citation Analysis: From the Science Citation Index to Cybermetrics by Nicola De Bellis

接着，了解流平衡分析和系统生物学：Systems Biology: Properties of Reconstructed Networks by Bernhard Ø. Palsson，What is flux balance analysis? by Jeffrey D Orth, Ines Thiele and Bernhard Ø Palsson

最后，几个领域连通起来的视角（前面的所有的准备就是为了能够明白这个）：PageRank: Standing on the Shoulders of Giants by Massimo Franceschet，Spectral Ranking by Sebastiano Vigna，吴金闪的广义投入产出分析和细节投入产出分析，投入产出矩阵分析的主要思想小结，以及吴金闪的报告《广义投入产出分析》。

所有的知识的学习的出发点都可以是Wikipedia和google。

在理解和了解这一基本思想和这些学科的基本研究问题之后，可以思考如何用这个思想来解决这些学科的基本问题，以及还可以用来解决其他哪些问题（注意，我们的汉字学习的工作——Efficient Learning Strategy of Chinese Characters Based on Network Approach——实际上也是这个思想的一个应用）。

争取以后每一个领域，我都整理出来基本文献，供后来人使用。

刚才学生问，做什么样的研究。研究工作只有两个目标：顶天（最高深最核心的学问）、立地（最具实际性的学问）。如果还能够从立地的问题中提炼出顶天的来，或者把顶天的用于立地 的，就更加有意思了。其他的，不解决这两个问题以及它们的联系的学问，都不是学问，比如大多数研究者跟在人家屁股后面的工作。可借鉴，不跟从，要么钻研深刻的理论核心问题，要么解决实际问题中能够用非平庸的数学结构解决的问题。

学生还问，为什么我从来不直接给答案。当学生或者其他意图学到东西的人问我一个问题的时候，我通常会问更多的问题，意图是：搞清楚学生的根本问题在哪里，铺设台阶引导其思考，逼迫学生思考背后的原因然后能够做到举一反三。如果学生的答案有错，我也不会告诉他错了，而是沿着他的思路，问更多的推演的问题，然后让学生自己意识到答案的问题。这样做，学生能够得到的收获会更多。但是，大部分人都不是客观的思考者，会觉得我顺着思路把他逼到墙角，是不可接受的事情，于是，所谓的自尊伤害了思考。当然，这也是物理学家的问题，很多时候，他们把所有的问题简单地当做科学问题，分不清楚生活问题和科学问题的界线，搞不清楚学生的自尊和搞清楚问题有什么关系。这个也只能提醒自己一下，一不小心，就又忘了。

几个项目召唤研究者

除了要求比较高的非平衡疏运理论、汉字结构与汉字学习项目，目前，还有几个相对来说比较容易上手的项目需要多个研究者。我把它们总结在这里。

  1. 广义投入产出和拓展PageRank研究一个系统中主体的排名和相互影响
  2. 最后通牒博弈理论和实验的研究
  3. 几个移动App的开发

广义投入产出和拓展PageRank研究一个系统中主体的排名和相互影响
我们最近提出的广义投入产出方法和拓展的PageRank算法，可以用来讨论学术单位（大学和研究所、国家、作者）、学术领域、期刊、文章等各种主体的排名和相互关系。本质上就是问这样的问题：如果某一个主体的贡献缺失，对整体产生什么样的影响，对其他每一个主体个体产生什么影响。

实际上，这两个分析方法还可以用于经济领域的排名和相互影响，产业链或食物链中产品或者物种的排名和相互影响，专利领域和各个专利在整个专利研究中的排名和相互影响。甚至，如果有数据，例如有研究经费、研究论文、专利、专利的经济效益这个大系统的数据，我们可以讨论这样的问题：某一项研究在整个经济和科学技术中的地位。

目前，论文发表的数据比较全、专利的数据有一部分、经济领域的数据比较全、食物链的数据有相当一部分，需要研究者来开展研究。如果是研究生，就需要学习我们的方法（思想、算法和程序），然后（可能需要稍作修改）运用到以上的各种数据上，然后与各个领域的专家一起来完成找到值得呈现的结论，最后完成文章的写作。这里每一个不同的主体，例如研究领域、作者、期刊、大学等等等等，都是一个独立的有待完成的工作。

这里的具体问题主要是科学计量学和经济学，但是，如果你学会方法以后，找到其他的方向可以运用这个方法来回答那个领域内部的研究者感兴趣的问题，那么，只要找到合适的数据，你就可以开展相应的研究。

最后通牒博弈理论和实验的研究
在最后通牒博弈中，基于完全理性的博弈理论给出的结果是提议者给出最少的不为零的钱给接受者，而接受者接受这个提议。实际实验和观察的结果都不符合这个理论结果。于是，构造一个理论能够给出与实验和观察相符的结果就是一个非常重要的问题。

在现有的理论中，基本上还是坚持决策者的行为是在追求某种目标函数的最优化的这样一个思路。只不过，考虑的因素，除了钱，还包含公平性、利它性、声誉、报复、博弈着之间的联系等。当然，博弈的基本精神就是，在考虑最优的时候，不仅仅要考虑在对方行为确定的情况下自己的最优，还需要考虑对方的行为也是通过假设“我”的行为确定的情况下做优化来确定的。因此，这个最优化不是简单的单一主体和单一目标的最优化，而是多主体、多目标（通常一个主体一个目标，也可以更多）的最优化。

更一般地来说，除了“最优”的思路，我们还可以考虑“更优”的思路，也就是说，决策者不是选择最优的那个行动来执行，而是按照一定的比例来选择更优的行动（不是最好的也会被选中）。

更更一般地来说，没准，把所有考虑的因素放到一个目标函数里面，然后来考虑最优或者更优，都是理论上极大的简化。因此，有可能需要一个放弃整个这样的目标函数优化的思路来构造理论。注意，我们的大部分物理学其实也是符合这个思路的一个理论。当然，在我们不得不这样做之前，我们还是希望在这个思路的范围内来构造我们的博弈决策的理论。

具体到最后通牒博弈，我们就需要找到这样的一个目标函数，并且，这个函数里面的量都是可定义和可测量的，里面的参数，如果有的话，也是可以确定出来的。而且，根据这样的一个目标函数，我们可以通过最优或者更优的方式来给出理论结果，并能够与实验和观察相符。

目前，我们的实验方案已经基本确定下来，初步的结论也很有意思，不过，还有大量的实验工作和数据处理、理论模型的建构等工作需要展开。如果你有兴趣做一些对理论有基础性贡献的，用数学物理的角度（或者说科学的角度）来做一些社会科学理论研究的，工作，那你可以来尝试一下这个。

几个移动App的开发
在研究工作以及作为一个科学家的日常生活中产生了很多可以分享给其他人的产品的想法。有实现的价值。

例如，最近我想起来实现一个多次多通道计时器。多通道就是有多个计时的任务相互重叠，一个没有完成另一个就已经开始的情况。多次就是一个计时任务中需要设置多个提醒的时间点的情况。多次在学术报告中会经常出现，例如离结束5分钟、2分钟和结束分别提醒。多通道在完成多任务的时候经常出现。这样的功能，也可以通过专门的硬件来实现，但是在手机时代，用手机App来实现是最好的方式。当然，这个App非常小众，钱途堪忧，对需要的人却很有价值。

其他的更多的ideas还包括强制事件和日程管理、课程和报告点评等等。有兴趣和能力的，可以一起来做做。