如何优雅的做科研？科研遇到困难的时候，大家一般都会干什么？相信每个人都会 get 几个小技巧，为自己加满在科研学习道路上驰骋的动力。
今天小编也为大家总结几个容易被忽略的科研小技巧，记得点赞+收藏哦~
技巧1
做“计划图”(Planning graph)
背后的idea：将长远目标细化为一个个小目标
一个科研中常见的问题是：我们有一些不易在短期实现的目标（解决某科学问题、发文章、毕业、找工作），并且经常要同时面对多个目标（例如：同时准备毕业和找工作）。那么该如何有效地达成这些目标呢？
计划图(Planning graph)是来自于人工智能的一个概念，指的是人或者AI在解决问题(problem solving)的过程将大任务细化成小任务的一种方法。
举个例子，小明同学的目标是“一年内博士毕业”，那么最初他脑海中可能只有一个大概的计划：
做实验 >>> 12月毕业
而通过绘制计划图（大致如下），可将大目标化解成了若干具体的小目标（课题收尾、写文章）；同时他也发现，存在“找博士后”这个和“毕业”相关又不完全相同的并行目标。这样，小明对接下来一年要做的事就有了更清晰的认识。
做实验(1-5月) >>> 课题收尾(6-9月) >>> 写文章(8-12月)>>> 博士毕业 (12月)
读更多文献(1-8月) >>>写文章(8-12月)>>> 找博士后(12月)
小编心得：不仅是做科研，其实遇到人生中大大小小的目标时都可以用计划图来帮助自己思考。
技巧2
“早上读文献，中午回邮件，下午做实验”
背后的idea：善于利用一天中精力最好的时间做最需要动脑的事
每天的科研中涉及不同的任务，有的需要非常清醒的头脑（读文献、分析问题），有的是简单的重复性劳动（比如做生物实验....），还有一些日常琐事（回邮件、实验室职责）。而人的一天中状态也不尽相同：一般来讲早上头脑最清醒，所以不要急着做实验，可以先静下来读读文献，或者将一天的事情列个计划；中午饭前后疲乏，可以处理一些杂事作为头脑的休息；下午注意力集中时做些关键的实验，注意力低下的时候则做些不太需要脑子的简单实验。当然，每个人一天中的精神状态因人而异，所以这些时间不是绝对的。
小编心得：思路不清的时候不必勉强自己，说不定你只是需要暂时做些不费脑子的工作。
技巧3
将“休息时间”例入计划
背后的idea：“磨刀不误砍柴工”，适当的休息能够事半功倍
JP. 摩根曾有一句名言：“我可以在9个月能完成一年的工作，但如果给我12个月我却做不完。”他所强调的是休息的重要性。人的大脑就像肌肉一样，结合适当的锻炼和休息就可以增长力量，但若每天都练则会造成“肌肉拉伤”。
那么怎么在紧张的科研工作中保证休息时间呢？你可以把休息时间也硬性地列入计划中。比如规定自己：“每天午饭后半小时为固定休息时间”或者“每周日强制不去实验室”。这些休息时间可以用来做些与科研关说的事，或者静静休息，因此它们其实是科研创造力的保障！
小编心得：很多时候让自己停下里不是一件容易的事，这同样需要技巧。
技巧4
准备一个“问题本”
背后的idea：认真对待自己的好奇心和不成熟的想法
牛顿的传记中有这样一部分：他从青年时代开始就有一个自己的“问题本”，里面记录他在阅读、思考中遇到的大小问题。比如，24岁的牛顿就在这个本上写下了如下问题: “物体是如何运动的”，以及“引力是什么”。这些问题无疑成为了“牛顿三定律”和“万有引力定律”的源头。当然，很多本上记录的问题天马行空，例如：“流体如何稳定”，“如何解释金钱与腐败”等等...
这个“问题本”是激励我们发现问题、思考问题的有利工具。而且，谁知道这些问题中的几个会不会变成未来的“牛顿三定律”呢？
小编心得：听了牛顿的故事后我当天就准备了这样一个“问题本”，使用至今。
技巧5
问自己“如果我是审稿人，我会怎样看？”
背后的idea：跳出自己的课题，批判性思维
“我这样设计实验应当问题不大”，“我们的课题做到这一步已经很不容易了”，“说不定文章这样就能够被接收呢”——当我们有类似这样的想法是，可能我们就应当跳出自己的思维，试着以“审稿人视角”思考问题了。每个课题都是自己拉扯大的“孩子”，所以完全跳出自己的课题进行批判性思维实属不易。“如果我是一个挑剔的审稿人....”这样的假设可以帮助我们更客观、清醒地看待自己的课题。
这样的方法，也可以用在平时读paper的时候。看到了某某大牛实验室的Nature文章，我们也可以先暂时忘记它的光环，问自己“如果我是挑剔的审稿人，收到了这样一篇稿件，我会问什么问题？”调动起了你的批判性思维，也许你会发现许多之前没有注意到的细节。
小编心得：“批判”自己的课题并不容易，但是这一过程最终往往使我们受益，而且受益匪浅。
技巧6
每天看些和自己课题无关的东西
背后的idea: 拒绝循规蹈矩，培养创造力
每天都思考相同的问题，思维很容易僵化。计算机优化问题中就有一个类似概念，叫做“局部最优解”(Local optima)，指的是一味重复相同的搜索方法我们有时会陷入到一些“看起来”是最优的解法中（实际上在非局部的全局中有更优解）。我们每天做类似的实验，读类似的文章，有类似的作息，和类似的人打交道，很容易陷入这中“局部最优解”中，某种程度上成为了“井底之蛙”。
那么如何跳出这种程式化的“局部最优”呢？一个常用的算法是，在寻找到最优解之后并不完全遵循它，而依旧进行一些随机的探索(random jumps)——这样我们就有可能跳出“井底”，找到新的最优解，新的思路，新的方法。“每天看些和自己课题无关的东西”就是这个道理。例如，我们可以在读文章时有意挑选1-2篇自己原本没打算读的，或者每隔一段时间去听一个非自己领域的讲座，或者定期和不是自己实验室的人交流彼此的课题，甚至只是去随机刷一些科普文章...这些“无心之举”看似没有太多实际意义，但是它们却能帮我们打破创新中最忌讳的“循规蹈矩”之墙。
小编心得：科研中的创造力可遇不可求，因此才更需要平日的悉心培养。
OK，仔细掌握这6个方法
一定会让你的科研之路有所突破的！
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转自：科兴测试平台
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