模型的整体与拆解
- 表观上的规律、现象（比如等额本金比等额本息的总还款额度少），只是人们在生活中为了便于思考所总结出的规律，即所谓知识。
- 模型不能拆解的太细，如果太细了，则里面需要自己耦合的内容太复杂。要充分利用整体与局部的统一，有些局部细节之间通过一定关联形成一个整体对外表现作用（比如有些可抵消，有些从全局看是恒定的），所以有时直接对整体进行建模更有些（虽然细化各变量可增加模型细节）
代码编写
复现MC polymerization数据
- 大道至简，简单代码反而是最快的，高级函数反而耗时（因为不完全适配，有些额外的耗时）
- 问题真正的的原因可能不在最直观出现的那个地方，可能在你看不到的地方（掌握机理进行分析的效率更高）（分子量涨不上去不是因为聚合的不够，而是因为初始引发位点R0太多）
- 事物背后都是有关联的，跟相关的元素有了关系，潜移默化就有了关联，可能受其变化影响（几个不同的随机数r之间相互独立，分别使用，如果3处都用同1个随机数，则看似随机，实际上3处已经相互关联而不随机）
- 没有日夜（彻夜）的思考，哪来早上的灵光一现？
人工智能实际上就是一种翻译（转化/转换）
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