为什么数学不说人话知乎

我曾经在网上看到过这样的疑问：为什么一些论文，一些教科书要如此不说人话，模式非要叫范式，原因非要叫动因，批评非要叫解构？最初我也抱有这些疑问。但后来随着我知识面的增加，我渐渐发现了这种现象发生的部分合理性。接下来我就为大家分条讲述。

首先我们要解决一些问题然后进行分析。

问题1：如果我说我喜欢我们班班长（我们班有两个班长，第一个被撤职了），那听的人该如何确定我喜欢的是哪个班长？

解决方案：加上限定语“第二个“

问题 2：如果我们要将我们的某项研究成果表达出来，让读者准确理解我们的意思，我们该怎么办？

解决方案：读者作者双方严格限定自然词汇语法的概念，保证任何一句话在双方看来不会有两种意思。

问题 3：如果我想描述我对一项事物的新的认知，但是我翻遍了字典也找不出一个词来确切地描述它，我该怎么办？

解决方案：自己创造一个新词

问题 4：自然语言只能描述我们可以经验感受到的事物，如果我需要进行长程演绎推理去了解哪些我无法经验到的事物（比如四维空间），我该怎么做。

解决方案：引入数学，把自然界的事物与数字符号做对应，通过对它们进行研究，可以保证长程推理是演绎性的。

问题5：总有人说我写的文章不说人话，模式非要叫范式，原因非要叫动因，批评非要叫解构，说我写文章是为了装逼，我很难过，怎么办？

解决方案：没事，外行不了解我们内行的黑话罢了。外行事先没做好充足准备就来看我们内行写的专业书，怪谁咯？

分析：自然语言具有歧义性，而学术研究是极其严谨的。因此专业书不可能写得和日常用的大白话一样。自然语言的词汇或者语法在某一个专业领域内可能会被赋予和日常用语不同的唯一限定性含义。甚至在某些专业领域内会出现一些新词汇，比如JAVA中的类，对象，方法等，这都是因为在自然语言中找不到好的词汇来表达，人们只能生造一个。做到以上还不够，有时候我们需要做出某些推论，去了解我们日常经验之外的事物。我们就会去引入数学，把专业领域内的事物符号化后进行推导。只有数学能保证进行长程推理后仍然不失真。

这就是我们现在看到的一些论文，一些教科书要如此不说人话，模式非要叫范式，原因非要叫动因，批评非要叫解构这些现象的部分合理性所在。

然后我来说一说我对这一现象的思考感悟以及我们将来要如何置规律而用之一些想法。

凡是存在的事物，我相信就能在某些方面找到它的合理性。我之前也经常抱怨专家学者写书说话难读难懂，觉得他们迂腐爱装逼。后来我读了一本学术规范通论，这才恍然大悟。单凭结果上看我们觉得一些人做事很难理解，那是因为我们忽略了支持他们做出决策的外界环境，这点导致了我们对他人的看法经常会有偏见。这种现象是固定存在，我们唯一能做的就是增加知识面，这样有些过去不能理解的事情在读完某本书后才会恍然大悟。我认为这过程可以称为读书的最大乐趣之一。

那如何置规律而用之呢？在自学某个新领域时，最重要的是快速搞懂这个领域内的黑话。我们往往用入门书来了解一个领域，但这些书往往不会对专业术语有过多的介绍。当我们想进一步钻研的时候，我们需要读专业书。这些书满篇黑话，那我们就看到一个搞懂一个，牢记一个。你可以在百度百科或者一些学术百科网站找到这些黑话的详细解释。当我们对这些黑话了如指掌的时候，我们看专业书就没那么难了。