Why OO sucks

那么我觉得科学本来就不是这样的，很奇怪吗?

http://epub.cnki.net/grid2008/detail.aspx?filename=DQXB198301004&dbname=CJFD1983

http://scholar.ilib.cn/Abstract.aspx?A=bjgydxxb200103003

http://baike.baidu.com/view/558592.htm

有些东西呢不要想当然,懒得去google就满嘴跑火车不是什么好习惯.

无语，这可不叫用数学证明“门纲目科”分类正确啊，这应该叫用数学方法来规范门纲目科分类，采用数学方法的人，首先认定应该按门纲目科分类，然后才提出数学手段。

科学是实验科学，科学家不是巫师。数学，特别是应用数学，常常会失败，这是无法避免的，因为数学要应用，就得用数学符号对世界进行同构组织，而这个工作首先要知识完备，其次要知道确实同构才能成功。

另外呢,要仔细看东西


不就是在回答你,为什么这样的分类是正确的自然的，那样分类不是正确的自然的?

过程（这个不是并发的）：

1. 生物分类学家追求理想的自然分类    // 这说明生物学家的初衷是要分类
2. 如何达到这个目的                 // 达到什么目的,达到理想的自然(的)分类，而不是说为什么要分按门纲目科分类
3. 数量分类学产生两种不同的数量分类方法  // 此时采用了数学方法

全程是因为生物学家一直在分类，但是分类不是很理想不够自然，然后采用了数学来分类，后来情况好转了。也就是说，数学提高了分类的理想度和自然度（汗，这是啥概念），不能视为数学证明了分类是对的。

什么叫对?对不对要有标准.标准是什么,是分类的理想度和自然度。既然说提高了理想度和自然度，那么必然就有理想的分类，和不理想的分类.那么哪一种分类更为理想呢?数学演算的结论就能告诉你.

你搞錯了，不是數學的演算告訴我是對是錯，而是現實世界驗證是對是錯。當然，數學可以先檢查一下有沒有推理錯誤，但是最終還是要拿到現實世界檢驗才能知道對錯。

舉個老掉牙的例子，我研究烏鴉，研究了 n 種的烏鴉，於是我歸納出烏鴉是黑色的，并用數學的語言記錄，烏鴉的顏色位於 rgb（0,0,0）正x 附近，並且，我非常熱愛研究，我還從基因找到了烏鴉是黑色的證據，這個模型能完美的推導出不同種類的烏鴉的顏色。按說我這個研究已經無懈可擊了，可以交卷了，數學幫助我完成了任務，我贊美數學。

但是不幸的是，在某個該死的地方，發現了白烏鴉。

我可以有幾種辦法，1.不把白烏鴉當作烏鴉，給它起個別的名字 2.推翻我的模型，將白烏鴉納入其中。

這就是科學。不是數學有錯誤，而是我知識不完備，對不完備的事物建模，所以出現了錯誤。

科學上就是研究一個特定事物而已，從實踐中來，還要回實踐中去。

分類學也是一樣的，我可以按某些指標的量來分類，但是如果遇到新物種，和現有分類有衝突，我還是得乖乖的調整分類。沒有誰能證明現在的分類就是真理。正如古人提出的，邏輯不能推導出新知識，數學也是一樣。

這個問題跑題了，變成普及數學是工具了。當然，理解數學只是工具也是一件好事。

我想說的是，自有文明以來，人類已經研究了不少事物，鑒於這些研究如此成功，其思考方式，對於書寫一個成功的軟件作品，顯然極具參考意義。這些思考方式的源頭可以追溯到柏拉圖的理念，亞里士多德的形而上學，我們之所以采用 oo 是因為 oo 是以此為依據的。oo 里的 meta 定義，可以直接追溯到柏拉圖的理念，oo 的方法學，可以追溯到亞里士多德的形而上學。科學就是這么走過來的，所以 oo 應該也是不錯的，這只是一種信念。

現在什麽學科都可以往數學上靠，分析出指標，定量化，然後把數學祭出來，但為何數學能解釋這么多問題？還能不能解釋更多的新問題？誰也說不清楚，這也只是一種信念而已。

一个字，劝你还是别和上帝讨论哲学问题，整点实际的。人为什么要写程序，是因为计算机笨，不能识别人的语言，甚至连多一个逗号少个分号都不行。人脑还是比电脑好使，至少那么多错别字还是能看懂，而且不会烧掉，假如这帖子能编程代码输入到冯诺依曼机，估计只有黑客帝国里matrix不会烧掉，但至少让它当了6次机吧（几次记不住了，人脑就是会遗忘啊）。

如果数学能帮我们更好的完成工作，还是有必要使用的。

思考题：
假如有一天科技非常发达了，电脑可以模拟一切，假如某台超级计算机模拟北京奥运会，恰巧在某天这台电脑需要虚拟javaeye网站，模拟到这篇帖子，你说这台计算机会不会当掉？

有兴趣的人可以去看看《异次元骇客》，该片讨论到一个很有趣的虚拟现实的问题。