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主题：我们的材料科学有大进步？－－李总理座谈会上的一句话 -- okcgb
至于微积分有没有在19世纪的工程建设上起作用，这还用问吗？
所谓1950年后才起作用，那是典型文科生的看法。50年代后是数学进入以前很多传统上不认为和数学有联系的学科，比如心理学，社会学，语言学什么的，产生很多交叉学科。一个重要原因就是高等教育普及化后，好多理科博士找不到什么事情干，里面翘楚之辈，就去别的地方骗经费去了。至于微积分，那是高等数学的入门课，在文科生看来，大概算很高大上的吧。
认为理论数学要解决现实问题的，那就是民科。本猫家里人是中国最牛的数学系出身的，知道所有搞理论数学的人回答“理论数学能起什么用”这种SB问题都回答烦了。好多理论数学的建树，几百年后在理论物理上都没用到呢，问人家要起什么现实作用，那纯属找打。
你不会认为数论是数学理论的简称吧？
为啥傅立叶变换发明出来一百多年没多少应用呢？而现在傅立叶变换却用得这么广？－－这是因为有了计算机＋快速傅立叶变换算法，搞应数的甚至有说法：快速傅立叶变换算法是上世纪最伟大的算法。。。
算来算去无非排列组合，布尔代数，再借用一点汉明距离和正交性的概念而已。
李克强是新自由主义的信徒，信仰的就是政府不要去干预市场，不要去支持企业发展。
李克强1月26日请了吴敬琏参与会议，而吴敬琏的一个非常重大的观点是什么呢？
所谓官产学研各干各的意思就是官产学研一体化是不必要的
那么当然了政府就没有必要支持企业搞高新技术开发了。
院士说了政府你要支持我们的企业啊，这个时候人家怎么回答？
王顾左右而言他，所谓我们的材料已经过关，谁知道他说的是什么，这句话根本不是关键。
他说的话的关键在于后面这一句：
也就是说你不要想政府来支持高新技术企业，你还是做好你的冷板凳，大概过了一百年以后，大学学术上去了，诸如基础数学上去了，自然而然的就会好的云云。
“47个。”
“哦，那不小了啊!”
事实上，王锐旭的公司今年计划再招200人。他说自己“赶上了创业的好时机”。此前开公司时，本来需要10万元注册资金，“我根本没那么多钱”，但恰好赶上商事登记制度改革，实行注册资本认缴制，减轻了他的负担。
小王建议国家应该建立一支由政府主导的创业基金。李克强马上提醒他：“你知不知道最近我们刚整合建立了一个400亿的国家科技创新引导基金?”
就算批判李中堂也要批到点上。人家建立了400亿的基金，对“支持我们企业”之类的话根本没必要转移话题。
支持企业发展，这个在很久很久以前就开始做了，所以在党内政府内还是有相当一部分人要求政府支持企业科技创新的，400亿元的基金就是这部分人士的努力的体现。
但是就李克强而言，他做得最多的，就是所谓减法---就是该政府去支持产业发展，减掉。
我只是反对“李转移话题”这个说法。
至于李中堂的主张，大家都清楚，也没异议，您也不用科普了。
我认为这就是一种婉言的拒绝
而不是指数学的所有理论
实事求是的说，微积分理论开始普及是第二次工业革命期间。而真正开始作为数学基础工具广泛使用是20世纪50年代。这个起始时间在历史上有个专门的称谓，叫做“第三次科技革命”这次科技革命涉及到的学科也不仅仅是心理学，社会学，语言学什么的。
您的理论数学无用论让人实在不敢苟同。纯数学里的一些理论分支在您看来毫无应用价值，但您是否了解过这些分支的产生本就是为了支撑该理论，让研究者能更好的理解并掌握好工具而已。您却以应用数学的标准来衡量，您的逻辑让我无奈。
一个时代不管发展有多迅速都存在局限性，如果用主观标准做成标尺来界定事物未来的发展，这客观吗？
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我本意无丝毫贬低应用，只不过我觉得应该两手都要抓。当然能做到两手到能硬那是最好不过了。
另外多说两句，从20世纪开始数学和其他学科的互动远超过任何一个时代。科技的需求倒逼数学的发展，反过来科技的发展直接或间接推动了数学的完善。而就数学而言，纯粹与应用其本身就有紧密的相互影响关系，我觉得应该让其顺其自然的发展，少点人为的干预更为合适。
比方说炮弹的轨迹
为什么是抛物线？
你不用微积分你根本就无法解释.
最基本的材料力学，需要涉及到曲率（材料弯曲以后的曲率）的概念，而曲率的概念就必须用微积分
最基本的流体力学，最基本的伯努利方程，所谓速度越大，压力越小，这也是对欧拉方程的一个积分，当然了诸如涡旋的计算等等全部都需要微积分
就拿我当年的造船专业而言
你要算船体的重心，稳心等等不用微积分---当然具体工程计算的时候是把积分计划简化成简单的加法---根本就不行。
可以说没有微积分，根本就没有最基本的力学，根本就不会有后来的整个的机械工业。
至于你说的概率论和数论的关系，我看了不少的解析数论，还真的不知道概率论和数论有什么关系？两者隔得很远。
当然了现代的量子力学等等也全部需要微积分，可以说现代的哪一种只要和数学有关的与微积分无关？
不管懂不懂现在的科技，但思考习惯会定型于早期的职业训练和职业经验。
学工科的和学文科解决问题的思考方向是不同的。行为作风也有很区别。一个是喜欢做实验，用数据来细化思考和验证对错。一个是对数据不敏感，喜欢从大义、对错、真理之类的东西来思考。一个低调，一个高调。一个事务性强，一个鼓动性强。