学术技术与工程技术是两码事

嗯嗯，貌似是这位女士：http://www.pmg.csail.mit.edu/~liskov/，著名的OO原则之一“里氏替换”原则的老妈。据说这个原则是这位大妈在1987年某次会议上的keynote（http://en.wikipedia.org/wiki/Liskov_substitution_principle），然后在十年以后，这些学院里面的劳什子成了某些群体在广大程序员中间制造个人崇拜的大杀器。正所谓“好事总得善人做，哪有凡人做神仙”

这行当不热门吧，三年前的一天我前公司有个老人家在那里用黑板苦比划原材料的最佳生产安排时，我说“您用软件模拟生产按得出最优数值的组合不就行了？”他一拍大腿说天啊这还真是个方法

http://www.eurekalert.org/pub_releases/2008-02/cmu-cme020408.php

他的奖是2008年公布的.应该是07年.lisckov是今年公布的应该是08年.

囧，你这T1，害我丢人丢大了……不过今年貌似听到过同事说Liskov得奖是因为模型验证方面的研究，难道是幻觉

听T1讲科普故事还是很有趣的。

那那,本总现在在培训中心接受无聊的入职培训,就顺便免费给你上上逻辑课.

所谓的因果关系,逻辑学上都是有严格定义的.不是说你觉得能推出来就能推出来.鉴于你对数学的厌烦，本人就勉为其难用冗长而不严谨的中文来表述一下,没有A就没有B，A是B的本质.以及没有A就没有B,没有B就没有C，于是A就是C的本质之间的区别.

在因果关系问题上，最容易犯的错误是两个。一是将因果关系混同于充分/必要条件关系，在既不存在充分条件、也不存在必要条件的情况下，就认为不存在因果关系了。二是将因果关系混同于统计相关性关系，找到了数据上的正相关，就以为找到了因果关系。

这两种错误，前者通常对应于单个经验事件或比较直接的因果关联，后者通常对应于大量经验事件或比较复杂的因果关联。今天台上小妞比较PP，本总心情不错就给你讲讲前半段.后半段想听就付钱过来.

比如讲某甲将某乙从五楼上推下来，某乙落地后死掉了。通常情况下，某甲应该为此负责，因为我们认为某甲推某乙下楼是某乙死亡的原因。但如果用充分/必要条件关系来检验，这个因果关系就不成立。因为即使某乙不被推下去，他也未必不死，所以某甲推某乙下楼不是必要条件。另一方面，如果某乙落地的地方刚好是一个充气垫子，或者某乙身负绝世轻功，那么他即使被推下去也未必死，所以这里也不存在充分条件。

这和我们的常识显然是相悖的。由此可见，因果关系不一定是充分条件关系，也不一定是必要条件关系。在这里我们需要INUS定义，它可以帮助我们解决这一问题。

INUS定义是一个叫马奇的人提出来的，所以它也被称为“马奇定义”。INUS是它的定义的缩写：

An insufficient but necessary part of a condition which is itself unnecessary but sufficient for the result.（结果的一个不必要但是充分的条件中，一个不充分但是必要的组成部分）

这句话可以进一步简缩一下，就是：

所谓原因，就是结果的一个充分条件组中的一个必要组成部分。

也就是说，假设A和B是两个事件，那么在以下的情况下，我们称A是B的原因：

1、A加上其他某些事件，可以组成一个复合条件C，C是B的充分条件；

2、如果把A从C中间拿掉，C就不再是B的充分条件。

套用到我们上面的例子中，不难发现：

1、“某甲推某乙下楼”加上“楼下是硬地”加上“某乙不会绝顶轻功”是“某乙死亡”的充分条件；

2、单纯“楼下是硬地”加上“某乙不会绝顶轻功”不是“某乙死亡”的充分条件。

由此我们可以得到结论，“某甲推某乙下楼”是“某乙死亡”的原因。

当然，从上面我们也可以看出，一个结果通常不止一个原因。那么，什么是“主要原因”呢？被“辩证法”搞胡涂了的人可能会问这个问题。其实在逻辑上是没有什么“主要原因”可言的。只不过我们在实践中会根据语境来进行选择使用它们罢了。

比如“楼下没有充气垫子”和“某乙不会绝顶轻功”同样是“某乙死亡”的原因。但我们不会说某乙活该，或者去责问那块地的主人为什么不摆上一个充气垫子，这是因为我们在责任认定时，除了因果关系认定之外，还有“不能预计”、“不能选择”这样的免责条款。

不要说你在这里发贴的本质就是你妈
了解一下什么叫哲学概念上的意识

这里的数据结构说白了就是建模

数据结构与数学建模不是同一个意义

程序的据结构只是数据的组织方式，算法才是实际数据运行时的关系

而数学建模本身就是指定数据如何动作的规则

你们扯名词有啥意思呢？