梦华参与了我的《数学之美》一书英文版的翻译工作。在翻译过程中，她和我讨论专业论文和专著的写法，特别是它们与一般内容的文章和图书在写作方法上的不同。
梦华：
首先感谢你帮我翻译《数学之美》一书。上次你问起它和你平时写的论文有什么不同，我当时因为要赶去做别的事情，没有在电话里和你多讲，今天有空，我把自己的体会写出来。这样等你进入高年级，在写科技论文或者研究报告时，可以作为参考。
我首先要说，你的文笔非常漂亮、隽秀，我如果写一篇作文，文采一定不如你。你帮我翻译《数学之美》，文字水平非常高，我很满意。不过，写科技论文还是有些特点，或者说有些技巧的。掌握了这些技巧，不仅论文写得快，大家容易读懂，而且也容易被采纳、发表。其实我在2002年之后，就没有写过论文，所幸的是，这些年断断续续给一些杂志审过稿子，加上这些年大家写论文的风格没什么变化，因此我在这方面还是有点儿发言权的。
我们经常说，在什么场合就要用什么语言，不能混着来。因此，写科技论文就要用科技论文的语言，它不仅是非常规范的书面语，而且不能有太多比喻和夸张的形容词，那样会让人感觉有点儿不真实。或许因为这个，科技论文读起来有点儿枯燥，但是没有办法，因为这类论文的准确性比趣味性更重要。论文不同于散文，它的结构远比文字重要，结构不对，文字再优美也没用。如果你将来有机会写科技论著，反而可以在语言上轻松一点儿。
除了语言之外，写论文最重要的是要搞清楚写什么，哪些是必须写的，哪些根本不需要写，甚至不能写，哪些可有可无，视篇幅而定。
科技论文里有4个部分必须写清楚。
第一，问题的提出和前人的工作综述。如果你有三分钟介绍你的工作，这部分需要花一分钟时间。
今天的学术研究，99％是N＋1的工作，不管你怎么吹它的重要性，还是N＋1。也就是说，你发现前人的工作有改进之处，你把这个问题解决了，这本身就足够有意义。既然是N＋1的工作，任何人写论文时第一件事情就是要提一下N的工作，也就是同行以前做过的工作，这部分内容既是为了说明你研究的问题的来源（前人尚未完成的工作），也是对前人和同行的认可。一些中国人请我帮助修改论文，虽然他们的目的是让我帮助修改英语，但是我发现他们论文的结构有大问题，很多人搞科研，不做详细的文献研究，上来就谈自己的工作。读者一下子就不明白为什么要做这件事，同行读了之后，觉得没有引用自己的工作，也会不高兴。
第二，自己的工作想得到什么样的结论，这是论文的灵魂。当然，为了验证自己的结论，自己的工作是怎么做的，这个过程要写清楚，但不要啰唆。对于人文学科的论文，需要在文献和其他数据中寻找大量的证据。证据必须支持自己的假设，内在的逻辑要成立。对于自然科学的论文，不仅要有可信的实验结果，而且实验的设置要合理，实验条件要符合规范，不能乱来。当然，最重要的是实验结果要能重复，特别不能仅仅从几个精心挑选出来的结果，给出一个所谓的普遍规律。一些急于求成的学者为了发表具有轰动效应的结果，常常把不好的实验数据删掉，以致同行无法重复他们的实验，这种做法属于欺诈行为。
尤其需要强调的是，论文的结论应该是前提假设和研究工作的自然结果。很多糟糕论文的作者，从他们的前提和工作中，得不到他们想说的结论。这种论文哪怕很有文采，也难以通过审核。
第三，好的研究论文，不仅要得出自己的结论，还需要比较自己工作和相关工作的优劣。既然做学问是N＋1的工作，我们为了证明N＋1比原来的N要好，你首先要重复前面N个人的工作，这也是在科研上实验结果必须能够重复的原因。一个有经验的导师在指导学生做研究时，通常是从重复前人的实验开始的，然后才开始自己的改进。将来写成论文时，实验结果的第一部分就是重复前人最成功的实验（一般被称为基准）。然后，才是对自己各种实验结果的介绍，以及和前人的比较。
第四，实验所用的数据，要尽可能地使用那些同行能够得到的。可比性对科学研究非常重要。为了让大家有一个可以公平比较的平台，各个学科领域都有很多共享数据、材料和工具，供同行使用，这些是属于整个学术圈子的财富。大家做研究都要用这些共同的东西来验证、比较，这样才是橘子和橘子的比较，不是苹果和橘子的比较。
万一有些数据是自己产生的，外面找不到，当同行问起来时，要随时准备提供给对方。这里我想补充一点，有时，为同行准备大家可以对比的客观数据，也是一件非常有意义的事。事实上，在学术界，为了便于大家进行学术交流，常常要建设一个给学术圈子使用的基准平台。有时，建这样一个数据平台甚至要花很多钱。我过去所在的语音识别和自然语言处理领域，宾夕法尼亚大学就有专门一个小组为全世界的学者准备研究和测试数据。2015年，谷歌为了让全世界的大数据医疗研究有一个可以做对比实验的基准，拿出一亿美元给了斯坦福和杜克两所大学的医学院，用5年时间采样5000人（各2500人）的全部生理和医疗数据，作为将来全世界在相关领域搞研究的共同基础。
对于非自然科学的论文，使用的数据一定要是同行也能够得到的，比如在经济学上，大家常常采用世界银行、美国中央情报局、美国统计局的数据。我在写《浪潮之巅》分析各公司的经营状况时，一般都引用它们向美国证监会（SEC）提供的数据，而不是《华尔街日报》的二手数据。
此外，如果一个研究人员在前人的基础上更进一步，那是一件可喜可贺的事。但是，完成了N＋1，将来就会有N＋2，因此好的论文最后都会从学术角度，讲一下自己未完成的工作，这些工作或许是自己正在进行的，或许是留给同行的。到此，一篇论文才算完整。
从这个写作过程可以看出，它似乎就是一篇中规中矩的文章，有点儿像中国过去的八股文。学术界对规矩从来是非常看重的，一旦守规矩，写出来的必然就是“八股文”，没有太多可以发挥的余地。能够按照上述的条条框框写出一篇“八股文”，至少是符合要求的。
写科技论文，下面三件事一定不要做，不会有好处，只会帮倒忙。
第一，吹牛。过分强调自己研究的重要性，上升到非常高的高度，生怕立意不够高被拒绝，这样的做法是在帮倒忙。很多学者的论文有这样的毛病，喜欢宣布自己解决了一个天大的难题，可以改变世界等，即便是真的，也都是废话。在学术圈子里，同行对这项研究的背景和意义都比较清楚，意义是否重大，无须费太多口舌。有时，一些人工作本来做得还不错，这么一写，读者反而不知道哪些工作是他完成的，哪些是吹牛了。科技论文不是新闻报道，不需要什么事情都要上升到一定的高度。至于发明和发现是否那么重要，一切看结果就清楚了。那些大话、废话，除了占用宝贵的篇幅，对论文没有帮助，甚至只有副作用。
其实，不仅是写论文，在申请经费写报告时也是如此。
第二，贬低同行的话。一些人为了显示自己的工作多么有水平，自吹自擂，把前人的工作贬得一无是处。要知道，审稿的人，可能就是那些被贬低的同行。是否比同行做得好，有了数据自然明了，不需要抬高自己，贬低别人。
知道该写什么之后，需要了解“那些被采用的论文通常是怎么写的”，这其实和科学方法本身的特点有很大关系。
第三，对于一些次要的，但是需要花特别多篇幅才能解释清楚的现象或者发现，根本就不需要写在论文里，因为这反而会让读者更糊涂。一篇论文能说清楚一件事，给大家一个明确的结论，就非常有意义了。
最后，要注意两个细节：在论文中，凡是别人的数据和观点都要写明出处；对于任何在做研究和写论文过程中给予了帮助的人，都要鸣谢。至此，一篇完整的论文就完成了。
我的这一点点经验，供你做科研时参考。
祝学习顺利！
你的父亲
2018年2月
注释
〔1〕STEM是科学（science）、技术（technology）、工程（engineering）、数学（mathematics）四门学科的首字母缩写。——编者注
