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星期二, 五月 26, 2009
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星期二, 一月 06, 2009
采购流程优化及供应商评估与管理
===================================================================================
采购流程优化及供应商评估与管理
===================================================================================
时间与地点：
2010年1月09-10日 上海
2010年1月20-21日 深圳
===================================================================================
课-程-前-言:
开源节流是经营企业两大法宝，采购就成为当今企业获取利润的第二源泉。企业产品开发、
保证质量、生产效率、成本控制等都离不开供应商的支持，现代企业竞争已是整个供应链的竞
争！供应商管理水平决定了企业的竞争力！供应商管理的挑战有哪些？在面对数十家供应商时
，我们应该如何分类管理？新供应商开发时，为什么经常选不准？为什么我们与供应商会经常
发生合同或订单纠纷？信得过的供应商还要不要加强日常管理？货期延误，我方有无责任？每
年的供应商绩效评估究竟发挥了多大的作用？
课-程-收-益：
供应商采购管理的挑战有哪些？
如何优化采购运作流程？
如何做好供应商的分类管理？
如何做好供应市场的调查？
如何选对我们的采购对象？
如何评估新供应商？
如何防范合同的纠纷？
如何做好供应商的日常管理？
如何评估现行供应商？
参-加-对-象：
高层管理者、采购、品管、物流、财务等部门及其他相关部门的职业经理。
培-训-形-式：
实操讲解-深度解析-情境模拟
===================================================================================
第一讲：供应商采购管理的挑战有哪些？
采购管理的KPI指标有哪些？ 三鹿公司真的没有发现吗？
采购管理的目标顺序应该如何？ 沃尔码采购与宝洁采购有何区别？
各种采购管理的目标差异 为什么采购部门'老受气'？
外资与民企相互学习些什么？ 如何提升我们的采购职业能力？
如何建立采购绩效考核制度？
第二讲：如何优化采购运作流程？
采购管理的基本流程是什么？ 各种采购的关键难点在哪里?
如何做好一次性的采购？ 如何做好商贸型采购?
不同采购流程的选择 采购流程不合理的后果
如何合理化? 职能说明书应包括哪些内容
如何编写岗位说明书? 采购人员的职责
职能说明书编制的原则 各职能的KPI指标应是什么？
第三讲：如何做好供应商的分类管理?
原料、运作采购的分类？
采购分类的作用是什么?
一、分散采购好还是集中采购好？
同一物品的单一与多家战略 经销商是多好还是少好？
集团的集中采购与分厂采购? 如何处理瓶颈物品和日常物品?
如何实现集团的集中采购?
二、买卖关系的类别？
两类关系的采购区别? 买卖关系的确定
三、降低采购成本的方法有哪些？ 如何分析采购供应风险?
四种供应链类型对采购的挑战? 不同供应市场的采购风险分析
采购'服务'的特点 采购服务的挑战
Pareto （帕累托）分类法 ABC的分类
第四讲：如何做好供应市场的调查？
1、市场规模 2、生产供应厂家的数量
3、市场进出的难易程度？ 4、行业政策与法规的影响
5、供应产品的分类 6、已应用的领域（客户）
7、市场竞争的特点？ 8、产品供应的区域性和性质性特点
9、营销模式 10、供应链特性
11、原材料供应的特点 12、行业的生命周期阶段
13、行业利润水平
如何撰写供应市场的调研报告？ XX公司供应市场调研报告
第五讲：如何选对我们的采购对象？
卖饮料与卖钢材的营销区别是什么? 供应商（重复性）的客户分类
供应商为何会报不同的价？ 供应商的能力与积极性－应首选哪个？
我们应该如何选择供应商？ 供应商选择的三步曲
第六讲：如何评估新供应商？
供应商评估的四大内容？ 不同类型供应商的评价侧重点
产品的现状及能力供应商的愿望 供应商的实力如何评估供应商的保障能力？
应该问谁？怎么问？ 如何权衡调研结果？评估指标的权重分析
第七讲：如何防范合同的纠纷？
为什么会产生合同纠纷？ 不同合同类型的纠纷
口头协议有效吗? 合同法的四项基本原则
要约与要约邀请？ 签了字的合同有效吗?
合同将不得含以下条款？ 不可抗力的合理性确定
国际合同与国内合同的区别 《国际贸易术语解释通则》 INCOTERMS
第八讲：如何做好供应商的日常管理？
QA与QC的区别在哪里？ 采购供应链日益脆弱的原因
不同采购类型的管理区别 服务性采购的日常管理
如何确保供应商的履约性？ 采购价格与质量有无关系？
质量与价格的关系 如何提高抽样的准确性？
如何提高采购订单的稳定性？ 如何提高生产、采购系统灵活性？
如何与供应商保持好日常关系 为什么要建立一定程度的积极性冲突？
如何建立良性的冲突？ 买卖关系生命周期的六阶段
要有强烈的因果意识如何做好供应商的风险管理？
第一步：导致延误的诱因预见－鱼骨图法 第二步：各种诱因的风险分析
第三步：如何才能发现？ 第四步：发现后怎么办？
第九讲：如何评估现行供应商？
新供应商评估与现行供应商评估的区别有哪些？
绩效评估的原则
绩效评估的五大内容
一、操作性指标的评估
如何设计供应商月度评估表? 某公司的供应商月度评估表
二、运作服务性指标的评估
三、供应商的现场评审内容有哪些
如何判断供应商表现的好与坏 供应商的改进方案
好供应商的奖励制定 表现不佳的供应商？
===================================================================================
讲-师-介-绍: 张老师
张老师是改革开放后早期海归派讲师。1986年获美国Gerber公司的奖学金赴美国Michigan
State University (密西根州立大学) 留学，获硕士学位。毕业后,受聘于美国Heinz(亨氏)集团
公司。张老师曾先后受聘于美国亨氏公司、英国联合饼干公司、美国美赞臣公司等，曾任美赞臣
公司的技术及运作总监。从2000年开始,张老师开始自己创业，从事于多行业的经营管理。所以,
张老师既有世界500强企业职业经理人的丰富阅历,又有作为企业老板的心得体会。在二十多年的
职业生涯中，张老师曾接受过各种国际国内的职业培训。曾赴加拿大、美国、英国、新加坡、泰
国、菲律宾、马来西亚等国考察学习。曾任国家技术监督局食品标准化委员会成员和国家技术监
督局食品添加剂标准化技术委员会成员，参与、制定和审核国家级别的食品标准和食品添加剂标
准。曾任广东省食品工业协会的理事以及其它多项社会职务。 张老师的授课富有很强的激情,现
场感染力强，风趣,幽默,现场气氛活跃；思维敏捷,反应能力强,看问题较为深刻。张老师的课件
设计力求深度、实用；案例多为工具性案例,有很强的实操。课程内容跨度大,尽量吸取各个行业
的精粹，具有高度的浓缩性。
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学习费用:2,500/元（提供讲义、午餐、发票、茶点、赠送陈剑老师研发软件等）
您可信赖的合作伙伴：
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全国统一服务热线：400-8899,628
华东地区专线：021-5109,9475
广东地区专线：020-3366,5697 / 3452,0981
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星期六, 一月 03, 2009
采购流程优化及供应商评估与管理
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采购流程优化及供应商评估与管理
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时间与地点：
2010年1月09-10日 上海
2010年1月20-21日 深圳
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课-程-前-言:
开源节流是经营企业两大法宝，采购就成为当今企业获取利润的第二源泉。企业产品开发、
保证质量、生产效率、成本控制等都离不开供应商的支持，现代企业竞争已是整个供应链的竞
争！供应商管理水平决定了企业的竞争力！供应商管理的挑战有哪些？在面对数十家供应商时
，我们应该如何分类管理？新供应商开发时，为什么经常选不准？为什么我们与供应商会经常
发生合同或订单纠纷？信得过的供应商还要不要加强日常管理？货期延误，我方有无责任？每
年的供应商绩效评估究竟发挥了多大的作用？
课-程-收-益：
供应商采购管理的挑战有哪些？
如何优化采购运作流程？
如何做好供应商的分类管理？
如何做好供应市场的调查？
如何选对我们的采购对象？
如何评估新供应商？
如何防范合同的纠纷？
如何做好供应商的日常管理？
如何评估现行供应商？
参-加-对-象：
高层管理者、采购、品管、物流、财务等部门及其他相关部门的职业经理。
培-训-形-式：
实操讲解-深度解析-情境模拟
===================================================================================
第一讲：供应商采购管理的挑战有哪些？
采购管理的KPI指标有哪些？ 三鹿公司真的没有发现吗？
采购管理的目标顺序应该如何？ 沃尔码采购与宝洁采购有何区别？
各种采购管理的目标差异 为什么采购部门'老受气'？
外资与民企相互学习些什么？ 如何提升我们的采购职业能力？
如何建立采购绩效考核制度？
第二讲：如何优化采购运作流程？
采购管理的基本流程是什么？ 各种采购的关键难点在哪里?
如何做好一次性的采购？ 如何做好商贸型采购?
不同采购流程的选择 采购流程不合理的后果
如何合理化? 职能说明书应包括哪些内容
如何编写岗位说明书? 采购人员的职责
职能说明书编制的原则 各职能的KPI指标应是什么？
第三讲：如何做好供应商的分类管理?
原料、运作采购的分类？
采购分类的作用是什么?
一、分散采购好还是集中采购好？
同一物品的单一与多家战略 经销商是多好还是少好？
集团的集中采购与分厂采购? 如何处理瓶颈物品和日常物品?
如何实现集团的集中采购?
二、买卖关系的类别？
两类关系的采购区别? 买卖关系的确定
三、降低采购成本的方法有哪些？ 如何分析采购供应风险?
四种供应链类型对采购的挑战? 不同供应市场的采购风险分析
采购'服务'的特点 采购服务的挑战
Pareto （帕累托）分类法 ABC的分类
第四讲：如何做好供应市场的调查？
1、市场规模 2、生产供应厂家的数量
3、市场进出的难易程度？ 4、行业政策与法规的影响
5、供应产品的分类 6、已应用的领域（客户）
7、市场竞争的特点？ 8、产品供应的区域性和性质性特点
9、营销模式 10、供应链特性
11、原材料供应的特点 12、行业的生命周期阶段
13、行业利润水平
如何撰写供应市场的调研报告？ XX公司供应市场调研报告
第五讲：如何选对我们的采购对象？
卖饮料与卖钢材的营销区别是什么? 供应商（重复性）的客户分类
供应商为何会报不同的价？ 供应商的能力与积极性－应首选哪个？
我们应该如何选择供应商？ 供应商选择的三步曲
第六讲：如何评估新供应商？
供应商评估的四大内容？ 不同类型供应商的评价侧重点
产品的现状及能力供应商的愿望 供应商的实力如何评估供应商的保障能力？
应该问谁？怎么问？ 如何权衡调研结果？评估指标的权重分析
第七讲：如何防范合同的纠纷？
为什么会产生合同纠纷？ 不同合同类型的纠纷
口头协议有效吗? 合同法的四项基本原则
要约与要约邀请？ 签了字的合同有效吗?
合同将不得含以下条款？ 不可抗力的合理性确定
国际合同与国内合同的区别 《国际贸易术语解释通则》 INCOTERMS
第八讲：如何做好供应商的日常管理？
QA与QC的区别在哪里？ 采购供应链日益脆弱的原因
不同采购类型的管理区别 服务性采购的日常管理
如何确保供应商的履约性？ 采购价格与质量有无关系？
质量与价格的关系 如何提高抽样的准确性？
如何提高采购订单的稳定性？ 如何提高生产、采购系统灵活性？
如何与供应商保持好日常关系 为什么要建立一定程度的积极性冲突？
如何建立良性的冲突？ 买卖关系生命周期的六阶段
要有强烈的因果意识如何做好供应商的风险管理？
第一步：导致延误的诱因预见－鱼骨图法 第二步：各种诱因的风险分析
第三步：如何才能发现？ 第四步：发现后怎么办？
第九讲：如何评估现行供应商？
新供应商评估与现行供应商评估的区别有哪些？
绩效评估的原则
绩效评估的五大内容
一、操作性指标的评估
如何设计供应商月度评估表? 某公司的供应商月度评估表
二、运作服务性指标的评估
三、供应商的现场评审内容有哪些
如何判断供应商表现的好与坏 供应商的改进方案
好供应商的奖励制定 表现不佳的供应商？
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讲-师-介-绍: 张老师
张老师是改革开放后早期海归派讲师。1986年获美国Gerber公司的奖学金赴美国Michigan
State University (密西根州立大学) 留学，获硕士学位。毕业后,受聘于美国Heinz(亨氏)集团
公司。张老师曾先后受聘于美国亨氏公司、英国联合饼干公司、美国美赞臣公司等，曾任美赞臣
公司的技术及运作总监。从2000年开始,张老师开始自己创业，从事于多行业的经营管理。所以,
张老师既有世界500强企业职业经理人的丰富阅历,又有作为企业老板的心得体会。在二十多年的
职业生涯中，张老师曾接受过各种国际国内的职业培训。曾赴加拿大、美国、英国、新加坡、泰
国、菲律宾、马来西亚等国考察学习。曾任国家技术监督局食品标准化委员会成员和国家技术监
督局食品添加剂标准化技术委员会成员，参与、制定和审核国家级别的食品标准和食品添加剂标
准。曾任广东省食品工业协会的理事以及其它多项社会职务。 张老师的授课富有很强的激情,现
场感染力强，风趣,幽默,现场气氛活跃；思维敏捷,反应能力强,看问题较为深刻。张老师的课件
设计力求深度、实用；案例多为工具性案例,有很强的实操。课程内容跨度大,尽量吸取各个行业
的精粹，具有高度的浓缩性。
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星期五, 十一月 02, 2007
How To Do Research In the MIT AI Lab
How To Do Research In the MIT AI Lab
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABORATORY
AI Working Paper 316 October, 1988
How to do Research At the MIT AI Lab
by:
a whole bunch of current, former, and honorary MIT AI Lab graduate students
David Chapman, Editor
September, 1988.
Abstract:
This document presumptuously purports to explain how to do research. We give heuristics that may be useful in picking up the specific skills needed for research (reading, writing, programming) and for understanding and enjoying the process itself (methodology, topic and advisor selection, and emotional factors).
Copyright 
1987, 1988 by the authors.
A. I. Laboratory Working Papers are produced for internal circulation, and may contain information that is, for example, too preliminary or too detailed for formal publication. It is not intended that they should be considered papers to which reference can be made in the literature.
A whole lot of people at MIT
科学网-How to do research
科学网-How to do research
How to do research How to do research? And Related Issues of Ph.D Education
"Can you tell me how to do research?",
"Please tell me what topics should I pick to do my ph.d.thesis? "
are two questions I periodically receive from young researchers and students in China.
There are two difficulties associated with answering these two questions.
1. The first question is open-ended. To answer it honestly and accurately will
require several hours of explanation. In fact, the process could take several
years of face-to-face interaction between an advisor and a ph.d student. This is
really what a ph.d. education involves. It is not the number of courses taken or
the number of papers published. But something about the quality of and taste
in research. I'll have more to say about this point below in connection with
trying to answer this first question here .
2. Behind the second question lie a unintentional misconception by many young
workers about "research" that probably has its origin in the martial arts novels
of Chinese literature (武侠小说). In typical novels of this genre, the
hero/heroine learns powerful martial arts technique through some secret
magical instruction passed down from a master or a long lost instruction book.
As a result, overnight s/he was able to defeat his/her enemy and achieve
success. Thus, many students are constantly looking for that "magical
formula" for research. Another common criticism of Chinese university
education by Westerners is that most students learn to answer questions or
pass exams extremely well, but there is little training in posing questions and
formulating problems which are really the important parts and more than half
of research. Growing up in such environment, it is natural for Chinese
students to seek the magical formula for research success. It is also my
purpose to address this issue here
To give an answer to the first question, you can approach it at three levels. At the first
level, your aim is to be that one scientific person in a century, e.g., the discoverer of the
theory of relativity. I have no experience or advice to give at that level. All I can say is
"good luck". At the next level, you want to be the founder of a research topic or make the
breakthrough on a difficult problem. Again, there is no magic here. For otherwise,
breakthrough will become commonplace. However, I do have one suggestion that worked
well for me and which is generally applicable. This I offer below:
I participated in a panel discussion 8 years ago which involves my answers to several
general questions posed to me at the panel and which still apply today. ( The 1999 IEEE
Conference on Decision and Control panel on "At the Gate of the Millennium – Are we
in control?" Published in IEEE Control Systems Magazine Vol.20, #1, Feb, 2000)
BEGINNING OF QUOTE
1. What are the 5 most notable research results in systems and control theory in the
past 100 years?
The "test of time" and traditions of history rule out mentioning anything
developed in the past 25 years or involving living persons. Furthermore, scientific
discovery often is a matter of standing on the shoulder of others. To single out specific
results do not seem to be fair to others who laid the foundation. Instead, I propose to list
couple of ideas that seems to me have influenced the development of our field in a major
way
1. The fundamental role of probability and stochastic process in system work.
2. The concept of what constitutes a solution to a problem, namely, that which can
be reduced to another routinely solved problem such as numerical integration
3. The notion of dynamics and feedback in all their ramifications
The first item represents how knowledge from outside the field influenced our research
while the third states what specific concepts our field contributed to other fields. The
second item deals with how practices in science and mathematics are changed by
technology. These notions are generic and have parallel in other topics and fields.
2. What are future research milestones (for the next 5-10 years) which will have a
most significant impact on the field? Comment on what we should be doing now
and in the near future to make such accomplishments possible. Also discuss your
thoughts on:
i.Education issues. How should we be training our students to meet the future
challenges?
ii.Technology issues. What we see coming up that will change the control
landscape.
iii.Computational tools.
Scientific crystal balling has a notorious record in the past. The dust heap of past
predictions is filled with gross miscalculations and estimations by noted scientists with
the best of intentions. Let me try to approach the question "what's next in control systems
in the 21st century?" in a somewhat different way. During my travel and lectures, I am
often asked by young scientist/engineers starting out in their careers on what are
profitable avenues of research to pursue. One is often tempted to point to ones own
current research topic, which by definition must be the most interesting things to do.
However, this is selfish and dangerous advice. My considered advice, which I myself
have followed, is this:
"GO FIND A REAL WORLD PROBLEM THAT A GROUP OF PEOPLE IS
EAGER TO SOLVE, THAT HAPPENS TO INTEREST YOU FOR WHATEVER
REASON, AND THAT YOU DON'T KNOW MUCH ABOUT.
MAKE A COMMITMENT TO SOLVE IT BUT NOT A COMMITMENT
TO USE TOOLS WITH WHICH YOU HAPPEN TO BE FAMILIAR"
Such an approach has several immediate advantages. First, if you are successful
then you have some free built-in Public Relations. Unsolicited testimonial by others is the
best kind of publicity for your work. Second, most probably you have discovered
something new or have found a new application of existing knowledge. In either case,
you can try to generalize such discovery later into a fruitful research area for which you
will be credited with its founding. Third, in a new problem area there is generally less
legacy literature you will have to learn and reference. Fourth, a new problem area is like a
newly discovered mine. For the same effort you can pick up more nuggets lying near the
surface than digging deep in a well-worked out mineshaft. By the same reasoning, the
probability of serendipity at work is also by definition higher in a new area. Lastly, even
if you are unsuccessful in solving the original problem, you will have at the very
minimum learned something new which will increase the chance of your success in
future tries.
My own personal experiences whether it was differential games, manufacturing
automation, perturbation analysis in discrete event simulation, or ordinal optimization
reinforces the above belief. Above all, faith in the ability of the future generation of
scientists and engineers makes me an optimist in saying, "the best is yet to be, you ain't
seen nothing yet". It is fine to make predictions and to look forward, but there is no need
to get too obsessed with divining the future.
As far as technology and computational issues are concerned, I believe I have
already given my answer in the recent op-ed piece published in the June '99 issue of the
IEEE Control System Magazine "The No Free Lunch Theorem and the Human-Machine
Interface". I shall simply add by repeating what I said at my Bellamn Award acceptance
"the subject of control which is based on mathematics, enabled by computers, is about to
have a new birth of freedom under computational intelligence".
END OF QUOTE.
I now wish to elaborate on the last sentence in the above advice about making a
commitment. In trying to solve a problem, one is always tempted to use tools with which
one is familiar. This is very natural. Our training in school for the most part deals with
tools. Exercises associated with such learning are always designed to fit these tools. As a
result when we tackle a problem outside the textbook, our first instinct is to reach for
these tools.
But as engineers who ultimately must solve real world problems or as academic
engineers who aspire to pioneer breakthrough research, such an approach is often not the
best way. Basically, you are "a solution in search of a problem to fit". Too often, we bend
the problem to fit the solution.
Instead, it has been my experience that we should take the problem as it presents itself
and not form any pre-conceived idea on how to solve it. Confronting a problem on its
terms promotes looking at it in the simplest terms since we have nothing but common
sense to guide us. New ideas and knowledge, the bloodline of research, are often
discovered this way. Such ideas in addition will be practically relevant and significant
since they are discovered in the process of solving a real world problem as opposed to
extending or generalizing a given mathematical formula.
By the same token, when one derives a formula via analysis, it is useful to ask the
question: "how is this formula useful to an engineer/user? ". A user is not particularly
interested or impressed by the elegance of your derivation but more interested in how the
formula will help him; the relative importance of various parameters in the formula; any
critical threshold which affects performance, etc. A formula will only be used if the user
can understand its significance
In commerce, the adage is that to be successful, you must serve your customers well. As
an academic in an engineering department or a researcher in an industrial company, we
should always remember who are our ultimate customers and make a commitment to
serve them well.
Finally, a purely theoretical paper no matter how elegant will be thoroughly understood
and appreciated by only a few people. But everyone can appreciate the significance of a
real world application. For academic engineers, if you want your work widely admired
and used, you must adapt your theory to practice and not the other way around.
Lastly, most of the published research by most of us belong to the third level which I
denote as incremental research within an established framework. These are still important
works. These efforts provide continuation and transfer of knowledge from one generation
to another, extension, addition and clarification our knowledge base, and above all
justification for our existence. To do this kind of research, you must learn the prior
literature by consulting reviews, tutorials, and related published papers. However, you
should be warned that even if you read the papers on the day they are published, you are
at least 18 month out of date due to the delays in reviewing and publishing. This is where
your advisor comes in and the reason to go to conferences. An advisor, expert in a given
area, is aware of the latest results in the area long before they are published. Other
researchers are eager to sent new and unpublished results to these experts/authorities for
comments and to establish priority. And to maintain his/her expertise, such advisor keeps
up with the literature. If you are students of such as advisor, you benefit accordingly.
Secondly, conference proceedings are faster form of publication than archival journals.
Also the real benefit of going to a conference is the chance to informally gather the latest
information on topics of research. When you are working on the cutting edge of a
research topic, you must spend effort to keep up communications with others interested in
the same topic. "closing the door in order to built a car (冈门造车)" is not a
recommended way to do research which knows no national boundaries. The existence of
the Internet ameliorated the problem of information gathering and transmission for the
individual to some extent. Students in developing countries and developed countries are
more on a even playing field. However, there is nothing to replace the personal attention
of an expert advisors and mentor.
Speaking about advisors and mentors, there are different philosophies on the role played
by a Ph.D thesis advisor. One extreme school of thought (rather prevalent in China but
rare in leading universities elsewhere) views the role of an advisor simply as a
grader/examiner. Students are supposed to be self-sufficient (自生自灭). The advisor
merely makes sure that all rules are observed, requirements satisfied and the student's
thesis meet certain minimal standards. This way, a person can supervise ten, twenty, or
even fifty Ph.D. students. This makes life easy for the advisor but is bad for the scientific
standards of the profession. It also tends to hide the incompetence of the advisor. At the
other extreme, the role of an advisor is more akin to that between a kung-fu master and
disciple – it is a very serious commitment and responsibility on the part of the advisor
lasting over many years and sometimes over a lifetime. In such cases, taking on a Ph.D.
student is a time consuming task for at least five years. The advisor works closely with
the student and tries to convey and teach many things that are not in the textbooks but
important to the student in his/her career and life development. An advisor working in
this Socrates' teaching mode can handle at most five or six Ph.D. students simultaneously
when he is working full time. My own philosophy is more inclined towards this old
fashioned school of thought since I believe except for geniuses, first rate scholars are
taught and created this way.
As to the standard used in a Ph.D. thesis, I have three:
a) Portion of the thesis must be accepted for publication in a leading journal (not
just any SCI listed journal) of the field. Top scholars of a field usually agree on
what set of journals are leading in a given field. This requirement is not only an
independent check of the contribution of the thesis but also serve to publicize the
product of the university to the world.
b) The advisor should learn something new from the student thesis.
c) The advisor should not be ashamed to admit in public that he supervised the thesis
since it is also a reflection of the standard and competence of the advisor.
Admittedly, two of the three criteria are subjective and can lead to abuse. Only a healthy
system of peer review and established self-discipline by the profession can prevent abuse.
I also understand the current Chinese regulation for Ph.D. degrees requiring four
journal/conference publications. While this is excessive if strictly enforced (footnote: It
is more strict than any system in the world and certainly more than my own
requirements), I understand to some extent the rationale behind it. Until the quality of
Ph.D. advising becomes uniform through out the graduate schools, some form of
quantitative requirement will be necessary to prevent abuse and to insure a minimal
standard.
In short, there is no royal road to research success except focused hard work.
How to do research How to do research? And Related Issues of Ph.D Education
"Can you tell me how to do research?",
"Please tell me what topics should I pick to do my ph.d.thesis? "
are two questions I periodically receive from young researchers and students in China.
There are two difficulties associated with answering these two questions.
1. The first question is open-ended. To answer it honestly and accurately will
require several hours of explanation. In fact, the process could take several
years of face-to-face interaction between an advisor and a ph.d student. This is
really what a ph.d. education involves. It is not the number of courses taken or
the number of papers published. But something about the quality of and taste
in research. I'll have more to say about this point below in connection with
trying to answer this first question here .
2. Behind the second question lie a unintentional misconception by many young
workers about "research" that probably has its origin in the martial arts novels
of Chinese literature (武侠小说). In typical novels of this genre, the
hero/heroine learns powerful martial arts technique through some secret
magical instruction passed down from a master or a long lost instruction book.
As a result, overnight s/he was able to defeat his/her enemy and achieve
success. Thus, many students are constantly looking for that "magical
formula" for research. Another common criticism of Chinese university
education by Westerners is that most students learn to answer questions or
pass exams extremely well, but there is little training in posing questions and
formulating problems which are really the important parts and more than half
of research. Growing up in such environment, it is natural for Chinese
students to seek the magical formula for research success. It is also my
purpose to address this issue here
To give an answer to the first question, you can approach it at three levels. At the first
level, your aim is to be that one scientific person in a century, e.g., the discoverer of the
theory of relativity. I have no experience or advice to give at that level. All I can say is
"good luck". At the next level, you want to be the founder of a research topic or make the
breakthrough on a difficult problem. Again, there is no magic here. For otherwise,
breakthrough will become commonplace. However, I do have one suggestion that worked
well for me and which is generally applicable. This I offer below:
I participated in a panel discussion 8 years ago which involves my answers to several
general questions posed to me at the panel and which still apply today. ( The 1999 IEEE
Conference on Decision and Control panel on "At the Gate of the Millennium – Are we
in control?" Published in IEEE Control Systems Magazine Vol.20, #1, Feb, 2000)
BEGINNING OF QUOTE
1. What are the 5 most notable research results in systems and control theory in the
past 100 years?
The "test of time" and traditions of history rule out mentioning anything
developed in the past 25 years or involving living persons. Furthermore, scientific
discovery often is a matter of standing on the shoulder of others. To single out specific
results do not seem to be fair to others who laid the foundation. Instead, I propose to list
couple of ideas that seems to me have influenced the development of our field in a major
way
1. The fundamental role of probability and stochastic process in system work.
2. The concept of what constitutes a solution to a problem, namely, that which can
be reduced to another routinely solved problem such as numerical integration
3. The notion of dynamics and feedback in all their ramifications
The first item represents how knowledge from outside the field influenced our research
while the third states what specific concepts our field contributed to other fields. The
second item deals with how practices in science and mathematics are changed by
technology. These notions are generic and have parallel in other topics and fields.
2. What are future research milestones (for the next 5-10 years) which will have a
most significant impact on the field? Comment on what we should be doing now
and in the near future to make such accomplishments possible. Also discuss your
thoughts on:
i.Education issues. How should we be training our students to meet the future
challenges?
ii.Technology issues. What we see coming up that will change the control
landscape.
iii.Computational tools.
Scientific crystal balling has a notorious record in the past. The dust heap of past
predictions is filled with gross miscalculations and estimations by noted scientists with
the best of intentions. Let me try to approach the question "what's next in control systems
in the 21st century?" in a somewhat different way. During my travel and lectures, I am
often asked by young scientist/engineers starting out in their careers on what are
profitable avenues of research to pursue. One is often tempted to point to ones own
current research topic, which by definition must be the most interesting things to do.
However, this is selfish and dangerous advice. My considered advice, which I myself
have followed, is this:
"GO FIND A REAL WORLD PROBLEM THAT A GROUP OF PEOPLE IS
EAGER TO SOLVE, THAT HAPPENS TO INTEREST YOU FOR WHATEVER
REASON, AND THAT YOU DON'T KNOW MUCH ABOUT.
MAKE A COMMITMENT TO SOLVE IT BUT NOT A COMMITMENT
TO USE TOOLS WITH WHICH YOU HAPPEN TO BE FAMILIAR"
Such an approach has several immediate advantages. First, if you are successful
then you have some free built-in Public Relations. Unsolicited testimonial by others is the
best kind of publicity for your work. Second, most probably you have discovered
something new or have found a new application of existing knowledge. In either case,
you can try to generalize such discovery later into a fruitful research area for which you
will be credited with its founding. Third, in a new problem area there is generally less
legacy literature you will have to learn and reference. Fourth, a new problem area is like a
newly discovered mine. For the same effort you can pick up more nuggets lying near the
surface than digging deep in a well-worked out mineshaft. By the same reasoning, the
probability of serendipity at work is also by definition higher in a new area. Lastly, even
if you are unsuccessful in solving the original problem, you will have at the very
minimum learned something new which will increase the chance of your success in
future tries.
My own personal experiences whether it was differential games, manufacturing
automation, perturbation analysis in discrete event simulation, or ordinal optimization
reinforces the above belief. Above all, faith in the ability of the future generation of
scientists and engineers makes me an optimist in saying, "the best is yet to be, you ain't
seen nothing yet". It is fine to make predictions and to look forward, but there is no need
to get too obsessed with divining the future.
As far as technology and computational issues are concerned, I believe I have
already given my answer in the recent op-ed piece published in the June '99 issue of the
IEEE Control System Magazine "The No Free Lunch Theorem and the Human-Machine
Interface". I shall simply add by repeating what I said at my Bellamn Award acceptance
"the subject of control which is based on mathematics, enabled by computers, is about to
have a new birth of freedom under computational intelligence".
END OF QUOTE.
I now wish to elaborate on the last sentence in the above advice about making a
commitment. In trying to solve a problem, one is always tempted to use tools with which
one is familiar. This is very natural. Our training in school for the most part deals with
tools. Exercises associated with such learning are always designed to fit these tools. As a
result when we tackle a problem outside the textbook, our first instinct is to reach for
these tools.
But as engineers who ultimately must solve real world problems or as academic
engineers who aspire to pioneer breakthrough research, such an approach is often not the
best way. Basically, you are "a solution in search of a problem to fit". Too often, we bend
the problem to fit the solution.
Instead, it has been my experience that we should take the problem as it presents itself
and not form any pre-conceived idea on how to solve it. Confronting a problem on its
terms promotes looking at it in the simplest terms since we have nothing but common
sense to guide us. New ideas and knowledge, the bloodline of research, are often
discovered this way. Such ideas in addition will be practically relevant and significant
since they are discovered in the process of solving a real world problem as opposed to
extending or generalizing a given mathematical formula.
By the same token, when one derives a formula via analysis, it is useful to ask the
question: "how is this formula useful to an engineer/user? ". A user is not particularly
interested or impressed by the elegance of your derivation but more interested in how the
formula will help him; the relative importance of various parameters in the formula; any
critical threshold which affects performance, etc. A formula will only be used if the user
can understand its significance
In commerce, the adage is that to be successful, you must serve your customers well. As
an academic in an engineering department or a researcher in an industrial company, we
should always remember who are our ultimate customers and make a commitment to
serve them well.
Finally, a purely theoretical paper no matter how elegant will be thoroughly understood
and appreciated by only a few people. But everyone can appreciate the significance of a
real world application. For academic engineers, if you want your work widely admired
and used, you must adapt your theory to practice and not the other way around.
Lastly, most of the published research by most of us belong to the third level which I
denote as incremental research within an established framework. These are still important
works. These efforts provide continuation and transfer of knowledge from one generation
to another, extension, addition and clarification our knowledge base, and above all
justification for our existence. To do this kind of research, you must learn the prior
literature by consulting reviews, tutorials, and related published papers. However, you
should be warned that even if you read the papers on the day they are published, you are
at least 18 month out of date due to the delays in reviewing and publishing. This is where
your advisor comes in and the reason to go to conferences. An advisor, expert in a given
area, is aware of the latest results in the area long before they are published. Other
researchers are eager to sent new and unpublished results to these experts/authorities for
comments and to establish priority. And to maintain his/her expertise, such advisor keeps
up with the literature. If you are students of such as advisor, you benefit accordingly.
Secondly, conference proceedings are faster form of publication than archival journals.
Also the real benefit of going to a conference is the chance to informally gather the latest
information on topics of research. When you are working on the cutting edge of a
research topic, you must spend effort to keep up communications with others interested in
the same topic. "closing the door in order to built a car (冈门造车)" is not a
recommended way to do research which knows no national boundaries. The existence of
the Internet ameliorated the problem of information gathering and transmission for the
individual to some extent. Students in developing countries and developed countries are
more on a even playing field. However, there is nothing to replace the personal attention
of an expert advisors and mentor.
Speaking about advisors and mentors, there are different philosophies on the role played
by a Ph.D thesis advisor. One extreme school of thought (rather prevalent in China but
rare in leading universities elsewhere) views the role of an advisor simply as a
grader/examiner. Students are supposed to be self-sufficient (自生自灭). The advisor
merely makes sure that all rules are observed, requirements satisfied and the student's
thesis meet certain minimal standards. This way, a person can supervise ten, twenty, or
even fifty Ph.D. students. This makes life easy for the advisor but is bad for the scientific
standards of the profession. It also tends to hide the incompetence of the advisor. At the
other extreme, the role of an advisor is more akin to that between a kung-fu master and
disciple – it is a very serious commitment and responsibility on the part of the advisor
lasting over many years and sometimes over a lifetime. In such cases, taking on a Ph.D.
student is a time consuming task for at least five years. The advisor works closely with
the student and tries to convey and teach many things that are not in the textbooks but
important to the student in his/her career and life development. An advisor working in
this Socrates' teaching mode can handle at most five or six Ph.D. students simultaneously
when he is working full time. My own philosophy is more inclined towards this old
fashioned school of thought since I believe except for geniuses, first rate scholars are
taught and created this way.
As to the standard used in a Ph.D. thesis, I have three:
a) Portion of the thesis must be accepted for publication in a leading journal (not
just any SCI listed journal) of the field. Top scholars of a field usually agree on
what set of journals are leading in a given field. This requirement is not only an
independent check of the contribution of the thesis but also serve to publicize the
product of the university to the world.
b) The advisor should learn something new from the student thesis.
c) The advisor should not be ashamed to admit in public that he supervised the thesis
since it is also a reflection of the standard and competence of the advisor.
Admittedly, two of the three criteria are subjective and can lead to abuse. Only a healthy
system of peer review and established self-discipline by the profession can prevent abuse.
I also understand the current Chinese regulation for Ph.D. degrees requiring four
journal/conference publications. While this is excessive if strictly enforced (footnote: It
is more strict than any system in the world and certainly more than my own
requirements), I understand to some extent the rationale behind it. Until the quality of
Ph.D. advising becomes uniform through out the graduate schools, some form of
quantitative requirement will be necessary to prevent abuse and to insure a minimal
standard.
In short, there is no royal road to research success except focused hard work.
星期三, 十月 31, 2007
项武义的Kepler梦想--jasonbwu的博客 - 使用 Google 工具栏进行发送
项武义的Kepler梦想--jasonbwu的博客
数学界很多人都知道项武义，倒不是因为他的数学有多强，而是因为一个古老的问题--Kepler猜想，这也让项武义成了数学界的一个笑柄。
这个项老头子早年跟哥哥项武忠一道研究拓扑。老了就从Berkeley回到香港科大养老。可他又偏偏闲不住，精力还特充沛，于是开始在国内到处宣传他的教学改革。听他的演讲，还真是豪情万丈，"Klein的Erlangen纲领只不过是个小小的idea。"，"分形几何那都是糊弄人的东西，是伪科学。"不明就里的学生还真对这个大块头的老头子佩服不已。直让人怀疑他是不是立志做数学界的"方舟子"，"王海"。
项老头子是个聪明人，因为他知道在德国说"Erlangen纲领是个trivial的idea"可是要挨鸡蛋的，他也知道在国外搞教改肯定没人理他。可怜了他只能在国内到处跑，凡是有关教改的大小会议一概不会错过。还出版了一套基础数学讲义丛书，可惜其中有不少"项氏风格"的废话。
也许觉得还不够出风头，项老头子不知咋的，开始对Kepler装球问题感起了兴趣。1992年到1993年，他在几个数学杂志上发表了几篇号称完全证明Kepler猜想的文章， 可惜不久就被著名数学家J.H.Conway, Toth, Hale等人指出其中存在着明显的漏洞。项老头子一听火了，在Math Intelligencer杂志上与Hales开始了针锋相对的论战。项还到处赠送自己关于Kepler猜想的证明，许多系实在推脱不了，只得收下两本，不禁令人想起图书馆里看到过的好多"民科"自费出版的歌德巴赫猜想的证明。糊涂的项老不是把精力放在检查和修补自己的证明上面，而是在国内有如民科般的行事，多次在国内的讲座上介绍他关于Kepler猜想的错误证明。
数学是来不得半点虚假的，Hales在1997年借助计算机，完全证明了Kepler猜想，得到公认，文章即将发表在Annals of Math上，Hales本人也在ICCM上作了45分钟报告。宣告项的Kepler梦想彻底破碎。
项武义的老哥项武忠曾被向来直言的丘批评过学问二流，所以当哥两听说丘田反目，当即成了田刚的铁杆拥趸。这不，项武义被北大请去开"基础数学讲座"，宣扬"项氏改革"，可惜听众寥寥。近日眼见田被丘批的难以招架，忙把自己的讲座变成了"批丘大会"，这下引来学生无数，项老头子的口才又有了用武之地，好不风光。
丁伟岳、项武义 炮轰 丘成桐 讲话实录 | 索引与日志 - 使用 Google 工具栏进行发送
丁伟岳、项武义 炮轰 丘成桐 讲话实录
Tue, 2005-10-18 01:57 — yijun
北大教授丁伟岳项武义炮轰丘成桐讲话实录（zz）
时间：2005年10月14日
地点：北京大学数学学院
丁伟岳：北京大学数学学院教授，中科院院士
项武义：加州大学Berkely数学系教授，北京大学数学学院教授
主持人：今天在这里开一个座谈会，大家在网上看到了丘成桐的一些文章，同学们对这个事情比较关注，也需要了解事实真相和更深层次的东西，我们很荣幸的请到了丁伟岳院士和项武义教授，给大家就这个事情做介绍，首先我们热烈欢迎二位家宾的道理，首先请丁院士来给大家讲一讲。
丁伟岳：
我首先给大家介绍一下背景情况，因为这个事情大家可能不一定了解他的全过程，包括项先生，对这个事情的全过程并不见得很清楚.
我们注意到丘成桐教授开始对田刚院士进行攻击是在2004年的3月，他先是做了一次演讲，叫《我的数学之路》，其次又在中国科技交流奖大会上发表了一个演讲，这个演讲的题目叫《数学与科技》，都是在3月份出来的，然后他就开始在这两个演讲和访谈中开始影射了他以前的一个学生，而且是MIT的名教授等等，做了一些负面的批评，当时，一件事情就是说，他讲了这个东西还不算，还把它登到我们中科院数学所出版的的《数学译林》，这本杂志大家可能都知道，在我们图书馆里都有，如果你翻一翻2004年第2期，就可以看到这两片文章.
当时产生这个事情的背景是什么？是2004年3月，南京大学传出一些风声，说是田刚要去他们那儿做校长，然后就引发了丘成桐公开的言论，然后这个事情后面好象平静了一段时间，到了今年1月份又开始了新一轮在公开的报章和访谈上进行新一轮的攻击，这个后面也不是没有缘故的，这个直接的原因就是我们北京大学计划成立北京国际数学中心，由田刚来担任中心主任，这件事情被传出去了，实际上当时传出去的时候，中央已经原则上批准同意了这件事情，直到发改委到我们学校实地考察，建设费用究竟要多少时才公开化了，从而引来了第一次的攻击.
第一次我看到2005年 1月17日有一个叫《中华读书报》就发表了丘成桐的一个讲话，就讲到胡锦涛最近看到了杨乐，其中谈到要识别人才，他非常赞同，"我以前的一个学生在数学上是二流，到国内要拿高薪"，等等，非常明显的一种东西.
然后到了6月份，有个《海峡时报》，不知道在国内还是在香港，有一个记者的访谈录，这次好象重心有点放到北大上，说北大如何如何打压兄弟院校，如何如何压制一些好的数学家不让他们出名，讲到现在已经快到后来的事了.
8月9日大家都比较清楚，比较靠近现在，在《北京科技报》又上发了一个访谈，又升了一级，不仅对北大做了很多攻击，而且对田刚教授做了人身攻击，牵扯到一个所谓抄他一篇文章的事情，所以我刚才从04年3月份讲到05年8月，我们北京大学数学学院，或者是我们北京大学的任何人，对他都没做任何回应，我们采取了相当克制的态度，希望这个事情能自生自灭，不要去惹其麻烦，到了《北京科技报》这种人生攻击的程度，好象有点忍无可忍，我们仍然很客气，然后我们的同学，以调查的形式，在我们北大未名的网上做了一个调查，大家好象也都看过，其中主要是对丘成桐教授讲的北大三件事情澄清了事实真相.
这三件事情好象大家都听说了，一件事情是说我们的学生到了哈佛很糟糕，最后退学了，确实有这么个事情，第二件事情说我们的老师不关心本科生，有个学生要去哈佛做他的学生，问了一下我们的老师，都不认识，所以不关心本科生，第三个事情是我们的一个博士，给他三次写信去要求到哈佛去访问，然后他说这个人的博士论文是一塌糊涂，一无是处，连香港大学的学士论文的水平都不够，就对这三件事情做了回应，这个后来呢，由于我们也向上面汇报了这个情况，所以他再在正规的报纸上刊登攻击言论就做不到了.
然后他又做了一个多月的准备，然后在9月29日在网上贴出了一篇更加有攻击性的访谈，以记者访谈的形式来发表的一系列言论，这个题目就叫《丘成桐院士澄清有关北大的某些事实真相》，记得不大清楚了，30日早上我起来一看我们的BBS，已经有人转载了，丘成桐他经常看BBS，我也经常看，我很吃惊啦，我们好不容易。。。把这个事情平息了，这个事情怎么又冒出来了，然后我去查了一下，这篇文章原始出处是在中科院一个博士家园的论坛上，然后很快被浙大的数学中心和晨新的数学中心，又很快被转载到国外的万维读者教育与学术上，这次的攻击不光是对田刚本人的人身攻击，还波及到我们数学院其他院士的头上，也是明显的人生攻击，当然这个事情我不愿意发生，我刚才说了，前两轮到是有背景的，那么这一轮也是有背景的，就是我们北大的国际数学中心被中央正式批准了！而丘成桐和科学院提交的呢--因为他们知道我们中心的事情，所以很快也提交了在科学院成立中心的报告，到了8月的时候，他们已经知道他们的这个没批准，而我们北大的批准了，所以是逐步升级的，都是有背景的，毛主席教导我们，这个世界上没有无援无故的恨，也没有无缘无故的爱，这是一个很好的事例，确实是有缘故，
当然，如果攻击里面有事实依据，我们虚心接受，我们应该改进的还是要认真改进，但是他说出的很多话都是带有腐蚀性的，你比如田刚的一切都是他给的，田刚得的这个奖，那个奖，以至于田刚在MIT教授的位置，都是他丘成桐的功劳，给青年人一个什么印象？你没个大老板，你怎么办呢？你做学问还有什么用呢，这就散布一种腐败的这种空气，对不对？你不知不觉就，因为我在网上也看到，说来说去还得有一个好的老板，这个大腕，或者叫大牛人，是不能得罪的，很多人得出这么一个结论。我觉得这个实际上是这个事情的可怕之处，他不知不觉就把那种腐败的空气散布到我们本来比较健康的环境当中来，
另外一件事情我是希望大家对北大还是要有坚定的信心，我是北大 67年毕业的，62年入学的，我进来以后受到很深的教育，就是说我的师长，我们大家的师长，都是诚诚实实的为人，兢兢业业地搞学术搞教育，一心扑在培育人才和为国家做科学研究上面，没有人，或者说几乎没有人，去搞歪门邪道，直到今天我觉得这还是北大数学学院的一个良好的传统，我们有这些好的前辈，许宝录，江泽涵，程民德，闵嗣鹤，啊，这些都是足以为万世师表的一些人，我觉得我们一定要把优良的传统传下去，不要因为有一些风吹草动，有一些不良的言论，就动摇我们对北京大学数学学院的信心，我们大家都应该在这个环境下继续安心的学习和专研，我们一定要培养更多的优秀人才，甚至不排除我们有超过丘成桐的人培养出来，这是我们最好的回答，所以我们一直不想去回答他，原因是我们相信事实胜于雄辩，我们要做好自己的工作，我先讲这么几点，请项先生再讲几点。
项武义：
第一个是讲丘成桐的批评我是一无所知，今天早上才拿到资料。因为丘成桐是加州大学Berkely的学生，所以给大家简单的介绍一下。
有一次陈先生从香港访问回来，在香港一个外国的教授对陈先生讲，我忘记了这个人的名字，跟陈先生介绍丘成桐，说丘成桐这个人不错，那时候他大概念大二刚念完，看来丘成桐不错，不就简单嘛，把他请到Berkely念书就行了，所以大二刚念完我们就给他奖学金到Berkely了，在Berkely毕业不毕业没什么关系，他做数学还是很用功的，陈对他也不断的非常照顾，总之我对丘成桐有蛮多的认识，但是丘成桐讲的话，我已经有先进的经验，丘成桐的话，是不屑一顾的，所以我今天很吃惊，有这么多的人为了丘成桐的话，跑到这里挤得水泄不通，对我来讲是这一件很吃惊的事情，
那么，所以今天，一个基本的态度，当一个人对你所在的北大，或者你认识的人，做一些批评或者攻击，当然这个世界上的批评各种各样，刚才丁先生讲了一些背景，我们不要管这些背景，这个批评粗略地分，有恶意和善意的，我们怎么对待，假如你一看这是个恶意的批评，从形式上可以看得出来的话，即使是恶意的批评，你也要反省一下，他讲得到不到点，假如他讲得到点，管它恶意善意，你要感谢这个批评的人，当然他恶意，不见得要当面去谢谢他，既然他讲的是对的，我为何不趁早改正，做自我完善，岂不好哉？假如他是恶意的批评，批评的东西完全也不到点，就是在胡说八道，肆言无忌的，蛮横无礼的讲一些话，那么简单的嘛，唯一的办法是置之不理，因为对存心要攻击你的人，你越解释越糊涂，反过来，假如这个人是善意的，他批评的到点，你要当面谢谢他，即使批评得不中肯，因为他是善意的，你要跟他解释，你是善意的，但是跟事实不符，这个是人情之常，所以我觉得这个是简单而基本的态度，那么这里面我的感觉，居然会有这么多人，为了丘成桐说一些胡说八道的话，坐在这里，还要关注这个事情，原因我想，你们不大了解什么是丘成桐，我给你讲一些非常简单的我自身的简单的经历，
总之这么说吧，大家认识他是因为他在华沙的Fields奖，当然他做了 K猜想，后来因此得了Fields奖，在得Fields奖之前他拍陈省身的马屁是不遗余力的，OK，这个有很多，我有很多他写给陈先生的信，陈先生都给我了，我这里都有副本，今天没带来，以后你们有兴趣，总有一天我要把它们公布的。那次华沙会议，他认为得了Fields以后，他一向认为陈省身是中国数学的霸主、皇帝，老皇帝老不死不行，应该下位，他现在得了Fields奖，就应该把位子给他，这是他的想法，我们现在听来都觉得是荒谬的思想，丘成桐就是这种思想的人，他在信里面就这样写的，所以那时候他就逼着陈先生把宝座让给他，尤其他得了华沙Fields奖之后，你看，他讲话你们还在那里听着他的东西，陈先生不听，所以他要攻击陈先生，要把他从老皇帝的位置拱下来，拱的办法，丘成桐的办法也不是有什么了不起的计谋，他的办法是蛮着来，他就是要说陈先生是崇洋媚外，怎么呢？今天又有简单的故事，今天大热天，你们坐在这里，就讲点故事吧！
这个故事是什么呢，因为大家都知道，有一段时间，李政道很热心，要想办法把中国年轻的人送到，就叫CUSPEA，有一天，只有物理孤掌难鸣，所以就想把数学拉过来，有一天就跑到陈先生那里，希望数学也参加类似的计划，有一天就来了，陈先生找我去一起跟李政道谈，总之谈了陈先生说那就好吧，就试试看吧，就建议，就写信，就有了国内称的陈省身计划，送研究生到美国去，跟 CUSPEA 不一样，陈先生是这样，是不大喜欢管闲事情的，他的事情能少管的就少管，无为而制的老先生，但是他关心中国年轻人的成长，所以他就建议美国数学协会来做这件事情，美国数学协会做的方法是，大概由中国数学会推荐或各个学校推荐，详细情形我记得不太清楚，美国就派了三个人，一个是Griefilds，一个是 RobotBrice，一个是MIT搞应用数学的，这三个人就到中国来面试学生，
丘成桐就想，为什么到大陆来不是他来主持呢，因为到中国来，怎么请个洋人来？应该请丘成桐来！而且最好只请丘成桐一个人，你讨我喜欢就行，你不讨我喜欢，就在你的屁股上蹬一脚，这是丘成桐最喜欢做的事情，而且做的事情要盖印，屁股上盖印，丘记！他没有得到这个机会，他就很不高兴。在华沙数学会上，丘成桐、萧荫堂和项武忠是做所谓一个钟头的报告，郑少元做45分钟的报告，所以四个人呢就讨论怎么样讨伐陈省身，就是因为陈省身崇洋媚外，于是就起草了一封信，这信里面最主要的这种事情为什么不找丘成桐，要找外国人？所以陈先生是崇洋媚外，是从八国联军之后是最厉害的一个，主要就这一句话，其他的懒得去记，这封信呢要四个人联名，当然有项武忠，
他们那天在项武忠的旅馆里面见面，这是项武忠后来跟我讲的，他们故意带了一瓶老酒，项武忠就喝醉了，我跟你们讲，不但喝醉了，还有一件事情，项武忠三个孩子中的一个女孩子，从小就得了腰子上的一种癌症，后来死掉了，托了很多人，其中一个人要故意造成项武忠对陈省身的敌忾统筹，说陈省身曾经讲过，你这个女儿得这种病，是前生来讨债的，这种话陈先生是否讲过，无法考证，即使讲过，也不是恶意的，但是那个阶段把这个话透出来了，项武忠一拍桌子，签了！所以那封信四个人是签了名字的，项武忠后来讲，那个信是签了名的，但是我现在后悔了，不要签！这是项武忠的话，有这么一封信，这封信呢，中文写的，也寄给Griefilds的，当然Griefilds看不懂中文，当时丁石孙在哈佛访问，就让丁石孙给他翻译，这是一件事情。
长话短说，我讲讲我的经历是什么呢？差不多那个前后的时间，我去加拿大访问，陈先生去哈佛、MIT、Brandis三个学校讲课，讲完之后萧荫堂就找到陈先生，要陈先生给美国数学协会写信，其中有个叫committee on committee，就是这个committee决定数学协会各个committee如何组成的，究竟派谁，那个人是Berkerly的Rofield Robinson的，Julia Robinson是他的太太，他们两个都是Berkely的教授，很好的数学家，他是committee on committee的成员，他们就逼迫陈先生写信给Robinson，要他把另外三个人免职，让丘成桐负责来中国考核学生这个事情，萧荫堂跟陈先生说有事情要跟他讲，陈先生说他一会要回他儿子BOSTON那里吃晚饭，你就一起来吃晚饭吧，吃晚饭的时候搞了一个钟头就逼陈省身低头就范，要不然那封信就在报纸上公开，所以写信上报这个事情是丘成桐的一贯作风，那个信不是攻击田刚，是攻击陈省身，因为他崇洋媚外，自从八国联军后以他为最，好了！陈先生不喜欢的听的话就朝天花板上看，陈太太在旁边气得要命，萧荫堂是不识时务的人，而且跟陈先生讲，丘成桐得了Fields奖，你不要敬酒不吃吃罚酒，就是这种讲法，而且是数学归纳法，不断的讲，讲了N次，好了，我们就把内幕讲出来。
我从加拿大访问回来，碰到田长霖，武义，你跑那去了？陈先生到处找你找不到，我说我去加拿大了，我回家就跟陈先生打了一个电话，陈在电话上把这件事情给我讲，几乎以哭泣的跟我讲，wo did I do, desever this？我对丘成桐这么好，陈先生对他好，比他儿子还好，好十倍，五十倍，how did i do？这个话他讲了五次，我听了，我就说你给我讲干啥？你应该打电话给丘成桐？陈先生觉得武义的话有道理，就把电话挂了，给丘成桐讲，打完以后，过了半个钟头，陈先生的电话又来了说我给丘成桐打了电话了，我问他怎么说了，他说丘成桐说，这个事情有，但是萧荫堂不应该告诉你，讲完以后没什么话好讲，怎么办呢，又不能挂电话，简单的办法就是骂项武义，他为什么要骂我呢，什么事情都有背景，因为那个时候在78年，我很不喜欢讲我自己，不得不讲讲。
丘成桐为什么他突然骂我，这个背景是这样的，我是第一次是73年回中国，我说要回北大做教授，我对中国关心，所以我去教授，所以我让陈先生给周培源写信，我要回北大做教授，我要回来看看，我到未名湖的临湖轩看周培源，那时候段学复做系主任，所以来了以后老段带着我去看周培源，周培源一看不等我讲话，就说我刚从井冈山考察回来，当年蒋介石把井冈山打下来的时候，有多么多么残暴，比如有一个故事，把一个老大娘抓来，把火钳弄热了以后，把石头给钳出来，诸如此类的，残忍得不得了。我就在旁边听，段学复就听得不耐烦，就说，周老啊，我又不是不懂事，你老讲这个事情干嘛呢？周不听，他继续讲，我于是就懂了，周培源要告诉我的是，项武义啊，这里切不可回来，所以我跟我太太讲，我们告辞吧。
总之这个完了以后就发现中国越来越来，那次到各个学校考察，发现都在搞教育革命，问怎么个搞法，说在摸索中，回去以后呢，就觉得这次去了还搞不清楚，怎么个摸法，就在那时，我向Berkely要求第一次半年的休假，就写信给数学所，要到中国访问半年，在中国呆半年看看究竟怎么回事，这信发出去石沉大海，没有回音，我这个半年的休假都在等这个信，等休假完了以后突然收到了一封信，就看，是吴文俊写的信，不过不是吴文俊写的，是他签的名，吴文俊莫名其妙的说你以后回来的机会总有的，也就是说你回来访问的机会并不是空集合，后来越看中国越乱，以后华国锋又上台了，我看了也不象样子，所以还不理，直到后来邓小平复出了，讲要四个现代化，我就想这个四个现代化是真的要搞，不是说说而已，因此我就跟我的太太说，在中国搞四个现代化这不是第一次，以前每次都失败了，船坚炮利，百日维新，都失败了，可是以前失败我们没有责任，因为那个时候我不存在，假如现在万一归纳法又失败了，又很难面对自己，但是中国乱，所以不能回来，因为回到北大不是回到中国，是回到某某党委的聘用之下，这个日子我过不了，所以我不回来了，
后来想想，不回来能否为中国做点事，我想了半天，至少可以给中国的青年写本书吧，在国外也可以写书，总之我又花了5日5夜，从头写起，写《微积分大义》，为什么不写李群写微积分，因为微积分有用，李群这个东西不那么有用，这个写法不参考任何现有文献，从原始写，慢慢写，写了以后把这本书寄个方毅，因为我知道寄给吴文俊，吴文俊也得送上去请示方毅，对不对，于是就寄给方毅，可是方毅到现在还没给我回信，方毅还欠我一封信！
长话短书，这封信寄出去石沉大海，有一天有个人给我打电话，说文汇报上有个消息，中国在开科学大会，有个crazy的事情，一个海外的作者寄书给中国，还热情洋溢的讲了一短话，是不是你？我说是我啊，因为那话是我写的啊，方毅总该给我回信吧？那时从4月到7月，我本来计划去丹麦，已经答应人家了，那天华盛顿了电话，说你申请回国的事情准了，我说我没申请啊，他说是中国教育部邀请你回去的，我说邀请的话另当别论，所以我对丹麦说不来了，我就回中国了，就在清华半圆形的讲堂讲了一个礼拜，他们认为我写微积分大义，一定是教微积分的专家，就把中国很多教务老师都请过去听，那我就讲呗，总之在那段时间北京是弥漫着所谓要搞四个现代化的兴奋，春天的气息，我就受到感染，就觉得中学的数学教育是很要紧的，中国最大的财富是人口，人口大国当之无愧，人只回生孩子吃饭不行啊，人要变成国力，得提高素质，所以我那个时候要求见蒋南翔，
那个时候蒋南翔还不是教育部长，是内定的教育部长，那个谈话谈了一阵子以后，我就回来搞中学数学，要注意，中国把我不当自己人，我是外人，我在这里总有个人跟着我，报告我在做什么事，后来就把我当半个自己人，因为有些事情发现，我去讲可能更有效，于是就安排我去见胡耀邦，就第一次见了胡耀邦，见他的时候过了半个钟头就有个人来端茶，意思是时间到了，胡耀邦挥手，我还要谈，就把他赶走了，几次挥手之后，就谈教育问题，一直谈了两个多小时，胡耀邦一心向国，重视教育，于是我们谈得很投机，回到北京饭店后，又整理讲稿，后来又见了胡耀邦几次，有次是蒋南翔跟着去见的，胡耀邦是急性式的，他突然讲，我要请你做整个中国数学教育的总顾问，我呢也不把这个事情当真，总顾问也没有什么聘书，对不对，接下来，蒋南翔就在接见一个中学教师的会议上宣布了这个事情，这就是丘成桐要攻击项武义的原因，你项武义怎么能做这个事情呢？
他说陈先生讲，他骂你啊，骂了足足半个钟头，就骂你，我说我在中国做什么事情，陈先生根本一无所知，所以丘成桐的攻击，你能当真吗？他根本不知道我在中国做了什么，就因为总书记要让我当总顾问，这总顾问是他应该做的，怎么你能做呢？就要攻击了，人身攻击了，说了很多莫名其妙的话，我就打电话给丘成桐，说我在中国做什么事情你根本不知道，你就瞎骂一气，你跟陈省身的纠葛就自己去纠葛，别罗嗦，你给我滚得远远的！丘成桐这个人你要知道，是死缠烂打绝不放弃的，所以他骂北大，你不要吃惊，过几个月又来了，他这个做法，是做数学归纳法，继续还要骂，那么他怎么办呢？我说你怎么知道，他就回中国来，考察项武义做过什么，他的办法很简单，就找跟项武义做中学数学教育编写组的那些人，要调查项武义的事情，最好是找我的黑资料，数学所有个X，参加我的编写组，主要是要我帮他出国访问，我根本不理！丘成桐来了，就找X，一上来，就说项武义怎么怎么，说我可以让你到国外访问，你只要把项武义的黑资料抖出来就行了，这个东西是一手交钱一手交货的，那么X就讲了一句话，他说项武义的这个书啊，是错得匪夷所思，他说这个指数函数的定义，用到了一个函数在一个游离点连续的话，就在全部连续了！丘成桐一听，就说，你不要胡来，项武义的数学没那么差！后来果然，虽然如此，丘成桐说话还是算数，就把那个人请到San Diego访问去了，这就是丘成桐！
OK，好了，他要攻击我，所以那段时间他就攻击我，还有一个事情。讲完故事就可以散会，讲完故事你就知道丘成桐是什么人，是怎么回事，就不屑一故，可以厌而远之。
接下来，又有一次，在印度开亚运会，中国第一次参加，得了金牌数不胜数，陈先生就很兴奋，就说武义你看得了这么多金牌，中国还是行，我就跟陈先生讲，这个东西，中国人这么多，选拔选拔，加一个集训不就行了，数学其实也可以集训嘛，陈先生觉得这个是好主意，陈先生这个人比较懒，于是项武义执笔，写信给教育部长做一个暑期班，我那个时候跟教育部常有来往，于是做第一届数学班，接着暑假就回来，住在北京饭店，跟吴文俊、程民德、还有龚升，那个时候北大没有漂亮房子，破房子没地方，于是一开会就跑到我北京饭店的房间，加几把椅子，就坐在床上开会讨论，我就说我们先选讲拿些科目，然后在全世界的范围找最好最合适的人来讲，国内好就选国内的，国外好的就选国外的，那个时候龚升就死洋怪气的吭一声，他说你呀，你不懂中国国庆，第一次都从国外选，你要从国内选，我们自己国内还打破头呢，程民德老先生就讲，龚升讲的话还是有几分道理的，吴文俊一声不吭，嘿嘿嘿在那儿笑，
于是就觉得第一次全部从国外选，第一次选了六门课，在北大，包括多复变，当然选了萧荫堂，不晓得怎样，丘成桐得到消息，说项武义决定都从国外请不从国内请！丘成桐骂人的一个老招，数学归纳法，项武义崇洋媚外，八国联军之后第一名是陈省身，第二名是项武义，这个事情他明明知道不是项武义讲的，因为是龚升的意见嘛，他要找一个资料，于是他就命令陆启铿，那个时候陆启铿是他的马仔，要陆启铿去找龚升，要龚升指证是项武义决定的，所以项武义崇洋媚外，于是陆启铿就摇个椅子跑到龚升家去了。我就把龚升叫来了，对不对，龚升跑来跟我讲，陆启铿跑到龚升家里怎么讲的？是不是项武义决定的？龚升不敢承认，丘成桐太可怕了，龚升做什么事呢，他说让我看看那天的日记，看完日记后就说那天日记上没写，陆启铿如获至宝，马上打长途电话给丘成桐，丘成桐马上打电话给萧荫堂，然后呢，就是项武义崇洋媚外，萧荫堂就跑来跟我讲，丘成桐是不好得罪的，我就在中间做经纪人，Broker，香港人喜欢用英文，使得你们两个人谈和，我就对他讲，你回去告诉丘成桐，项武义对他厌而远之，少罗嗦，我随时把龚升叫来，当时有人嘛，把吴文俊，程民德找来对质嘛，龚升就给我猛磕头，猛道歉，我看龚升也很可怜，就放了他一马，从此以后呢，我就对丘成桐厌而远之，
故事讲完了，以后还有很多很多东西，要多讲。丘成桐就是这个东西。丘成桐讲话就是这样，说老实话，他为什么老骂人家崇洋媚外，因为他是骨子里崇洋媚外的人，他跟中国人讲话音调是一个，跟外国人讲话音调变，不一样的，白种人就不一样，这是香港训练出来的这种殖民地出来的一种病态，所以他一辈子里脑子里要称霸，需要陈省身的时候，可以舔陈省身的屁股，觉得的，用信来舔，用白纸黑字来舔，不需要的时候，不要陈省身，他们两个人的恩恩怨怨就在茅厕里，现在呢，他要说是陈声身的当然继承人，比如有一次，调查项武义的黑资料，严济慈请他吃饭，他就拒绝承认是陈省身的学生，严济慈就跟他讲，吾爱吾师，更爱真理，严济慈是反话，丘成桐反而认为是夸他，陈省身和丘成桐之间有一些信在我那里。没有一点添油加醋，丘成桐这个人有了数学就有了权力，权力是他最向往的事情，他呢在任何地方就要称王称霸，你不听他的话就一脚踩死，国内假如有不正之风，我想是有的，这里面很大的源头，就是丘成桐（完）。
Tue, 2005-10-18 02:28 — yijun
丘田之间的水好深啊！
项武义是非常值得信赖的古道中人，上面的发言确实应该是根据录音整理的实录，听过好多次他的讲座，风采栩然眼前。
很小就见过项先生专门为小学生、中学生编写的数学书，真是很好的数学书，那是真正的爱国爱民，不是飞来飞去到处挂虚名的人可比的。
另外项先生做数学的气质挺好的，遥想而憾叹。
Thu, 2005-10-20 11:44 — yijun
蕭蔭堂:讀項武義先生北大講話記錄後
蕭蔭堂:讀項武義先生北大講話記錄後
送交者: siuyt 2005年10月18日12:47:22 于 [教育与学术]http://www.bbsland.com
http://www.math.harvard.edu/~siu/after_reading_xiang_wuyis_speech/
讀項武義先生北大講話記錄後
蕭蔭堂 二零零五年十月十七日
蒙友人告知 , 項武義先生北大講話記錄 , 有涉及我者。
年代久遠 , 非當事人 , 輾轉相傳 , 偶有失誤 , 在所難免。
述及陳省身先生之事 , 實兩事混雜。
事一。
華羅庚先生一九八零年籌備在杭州之國際多復變函數論會議 , 因改革初期國內與外界通訊來往需時 , 矚我代為邀請國外學者與會。其時旅費需國外與會者自籌。若美國科學院同意列該會議為交流項目 , 則申請旅費程序大為簡。陳省身先生成就見識 , 中外共仰。 我為此事 , 數度拜訪 , 請益求教。陳先生對後學提攜有加 , 盛情筵宴款待。此事是在一九八三年華沙國際數學家大會之前數年。
事二。 一九八三年夏天 , 為美國數學會擬成立委員會赴華招生事 , 丘成桐先生建議由國內數學家辦理甄選。丘先生自擬一信 , 致國內中央教育領導。未發信前 , 丘先生先徵詢國外華裔數學家意見。 其時主其事者乃我在哈佛同事 Griffiths。 我收丘先生信稿後 , 認為此事不應勞煩國內中央教育領導 , 遂直接求教于 Griffiths。 Griffiths 不諳漢語﹐矚代為翻譯。下列丘先生手寫信稿及我手寫翻譯覆印本。該信從未發出 , 亦無任何人簽署。其後 Griffiths 與丘先生接受美國數學會委任 , 同為委員會主席 , 邀蘇步青 , 華羅庚 , 吳文俊 , 程民德 , 陸啟鏗 , 嚴志達 諸先生共襄其事。下列 Griffiths 與丘先生聯名致教育部長何東昌先生信件覆印本。
閱項先生講話記錄時 , 見教育園地網站海內外華裔數學家互揭短攻訐。意氣言辭 , 令人痛心疾首。
警惕針砭 , 有則改之 , 無則加勉。
鶴蚌相爭 , 獲利者誰 ? 藺廉敦睦 , 國得佐弼。
冀諸同寅 , 專業登峰造極外 , 言教身教 , 悉為後學表率 , 則中國數學界之大幸。是厚望焉﹗
丘先生手寫信稿覆印本
我手寫翻譯覆印本
Griffiths 與丘先生聯名致教育部長何東昌先生信件覆印本
Thu, 2005-10-20 11:47 — yijun
丘成桐的信稿
丘老的信稿(电子版, 没校对).
送交者: catchyou 2005年10月18日14:59:30 于 [教育与学术]http://www.bbsland.com
我们是一群在美国的数学工作者, 我们对祖国的数学发展至为关心.
希望对中美数学交流提出一些意见, 给中国参考.
今日中国数学的前途与今日青年学生的教育和出路有着密切的关系, 因为
历来数学的重要发现都是在数学家年青时达成的. 所以我们最是关心中国
留学生的选学问题. 近年来由於中国鼓励四化, 文革时的敝习已逐渐消除.
中国大学毕业生的质素, 已达到世界先进国家的水平, 所以很多外国大学亟
欲与中国各大学建立某种关系, 以期收取最出色的研究生. 我们认为中国
与外国建立此程关系时, 要采取极为审慎的态度.
以下我们分类讨论我们的意见.
一. 中国选派留学的学生, 都是全国的精英. 选派的过程中, 如有差错, 则
中国会蒙受极大的损失. 所以我们认为这种选派过程不能只依赖于少数
的数学家.
现在数学发展, 极为发达. 数学家中能通晓两科专业以上的实在很少, 而数
学专业又何止二三十门. 即使数学家有通才, 而又有精力的, 亦不能确知
他们可以概知中美各大学的状况.
二. 近闻美国数学学会成立委员会, 每年到中国考取中国留学生. 我们对
此有强烈的意见.
我们认为这种做法会严重影响中国学生的意识形态. 在中国历史上, 这是
绝无仅有的. 即使用庚子赔款派选学生, 也是中国自行决定的. 在今日世界
形势而言, 即使第三世界也没有由美国人来决定留学生前途的. 我们不反对
美国友人来帮忙中国, 可是我们反对美国人来作主. 中国年青人要自己站起来,
要建立自己的数学天地, 不能仰赖于外人的恩惠. 我们以为中国的主权是神圣的,
不能受到侵犯. 希望中国当局考虑.
三. 外国人对中国科技的发展并无道义上的责任, 即使一时热情, 也容易冷却. 况
且他们身在外国, 假如事情弄得不好, 中国亦无从追究责任.
四. 其实美国数学学会对美国各大学并无任何权力. 一般而言, 美国各大学数学系
有全权来决定其本校收取学生的整个过程, 所以中国留学生由美国数学学会
选派, 反而增加了一程手续, 而损失了各大学收取中国学生的灵活性.
五. 现在美国各大学都普遍缺乏优秀的数学研究生, 故此对收取中国留学生都大有
兴趣. 最近数年来美国各著名大学例如伯克利, 斯坦福, 哈佛, 普林斯顿, 哥伦比
亚, 纽约州立大学等都大量收取中国留学生. 一般而言, 他们都很满意中国留学生
的表现. 因为有先例可援, 中国只要能维持留学生的素质, 同时能按时派送
留学生, 各大学会继续收取中国留学生. 况且这几年来中国派出不少访问学者,
他们在国外都很受欢迎, 并且建立了一定的信誉. 一般而言, 他们在数学上的成就
亦逐渐受到重视, 他们替留学生写的推荐信会起很大作用.
基於以上观点, 我们建议, 中国不采取任何由外人来统一办理的方法来处理中国到
美国的事情. 如必不得以, 中国要与外人建立某种程度关系, 我们建议外人的意见
只能供给中国学生参考, 中国学生的统一笔试和口试非由中国本国的数学家办理不
可. 我们以为中国留学生如能自行决定申请大学, 更能争取灵活性而
得到最大的效果. 我们希望中国当局会考虑我们的建议.
http://www.math.harvard.edu/~siu/after_reading_xiang_wuyis_speech
Thu, 2005-10-20 11:55 — yijun
丘成桐－田刚北大大争第五回合：美国科学院院
丘成桐－田刚北大大争第五回合热烈：美国科学院院士、哈佛教授蕭蔭堂出场
东风吹，争鼓雷，现在华人数学界不做研究转业打擂台，还拱出洋人来了
第四回：丘派得分计数：3-1=2
第四合：田刚/北大得分计数：1-2= minus 1
第一回：丘成桐院士接受《北京科技报》采访, 不点名批评田刚北大
代表性事件: \\"丘成桐：中国目前教育不可能出一流人才\\"
http://www.edu.cn/20050819/3147428.shtml
第一合：北大组织人马写了一篇"答辩状"
代表性事件: \\"丘成桐炮轰\\"一文真相调查
http://www.sciei.com/Article/fund/old/200508/Article_1066.html
第二回：丘成桐2005年9月29日在浙江大学和中科院数学网站上公开批评田刚贪婪、剽窃，批评北大学风不正。
代表性事件: \\"丘成桐院士澄清有关北大的某些事实真相\\"
http://www1.bbsland.com/education/messages/239720.html
第二合：田/北大派匿名攻击丘成桐。
代表性事件:
第三回：丘成桐的学生和合作者、知情人公开在网上发布澄清事实的文字。在对方匿名攻击丘的几个重要事情上，看来丘成桐在理。斯坦福大学教授李骏、复旦大学教授洪家兴院士、香港数学会前主席、中国科大教授，约十人出面。
代表性事件:
我所知道的一件事 李骏
http://www1.bbsland.com/education/messages/240944.html
还我一片安宁 -- 洪家兴
http://www1.bbsland.com/education/messages/241321.html
曹怀东，郑方阳，李骏，季立真，刘克峰的声明
http://www1.bbsland.com/education/messages/241377.html
胡森声明,
http://www1.bbsland.com/education/messages/241453.html
第三合：田刚/北大派开始公开和半公开回应。田刚前学生安金鹏公开说明一个网上攻击田刚的问题（注意：不是丘成桐攻击田刚的问题）。田刚合作者加州大学圣它科路滋分校教授庆杰间接出面说明他和田刚的论文没有剽窃丘成桐（这是回应了丘成桐的一个大指控）。本中立观察员早就认定，以前公开的资料就能说明丘成桐在这一点上冤枉了田刚。从两个说明的问题来看，其他人（丘成桐、网上匿名分子）有些事情也冤枉了田刚。
代表性事件:
安金鹏: 关于田刚老师和我的一件事的说明
http://www1.bbsland.com/education/messages/243251.html
sgy转 庆杰和田刚的澄清说明
http://www1.bbsland.com/education/messages/243429.html
第四回：丘成桐在中科院网站回应网上对他的攻击，并将自己对田刚和北大的指控简单化。
代表性事件: 丘成桐，声明
香港数学会前主席郑绍远先生声明
http://www1.bbsland.com/education/messages/243113.html
第四合：2005年10月14日，北京大学数学学海?
北京大学数学学院教授，中科院院士丁伟岳指控丘成桐批北大、批田刚是因为丘成桐主持的中科院晨星数学中心和北大竞争国家数学中心。
加州大学Berkely数学系退休教授，北京大学数学学院教授项武义指控丘成桐从来就要做霸王，对自己的老师陈省身不孝。
http://www1.bbsland.com/education/messages/244332.html
北大教授丁伟岳项武义炮轰丘成桐讲话实录
第四回合得分总结：
丘派2分是李骏、洪家兴等澄清事件得一分，郑绍远声明澄清事件得一分，丘成桐用自己的名字指出国内学风问题，得1分，，可是从北大反指控老看，丘成桐做人还是有毛病，负0.5分，丘成桐夸大的田刚/庆杰的论文是剽窃，负0.5分。
北大是安金鹏为田刚说明一个事件得0.5分（因为不是丘成桐指控的事件，所以不是一分，是网上攻击田刚的旁支）
sgy为田刚/庆杰澄清丘成桐的抄袭指控，得0.5分，因为sgy不用自己的真名、不用自己的数学家资历来明确作证，所以没有得一分，何况这事情比较明显是丘成桐过分了。
北大、田刚（匿名）只攻击丘，对自己的问题一个不谈，专门抹黑对手，北大还正式开大会来抹黑对手，负0.5分这种做法，负一分
北大丁伟岳自我承认再次向中国行政上级禁止丘成桐在中国媒体出现，这样的政治手腕，完全败坏了北大民主传统，负一分
所以北大总分负一分。
第五回：
第一场：
丘派拿出洋人对田刚的批评：加州大学Santa Cruz分校数学教授Andrey Todorov说Princeton的Nadal说田刚是个很不诚实的人（very dishonest person)，同时说田刚看过Andrey Todorov自己的论文预印本，意思是帮了田刚加入Andrey Todorov的研究（现在叫Tian－Todorov)
Andrey Todorov评价田刚是能干的数学家，但是说Kazdan认为田刚一生证明的东西都是预料到的
事件
http://www1.bbsland.com/education/messages/244618.html
第二场：二零零五年十月十七日
美国科学院院士、哈佛教授蕭蔭堂出场说明加州大学Berkely数学系退休教授项武义将事情混淆起来。项武义说丘成桐在83年波兰数学大会曾经联署签名要陈省身交出选拔中国留学生的权，还骂陈省身把中国学生的选拔权交给美国人是卖国，萧荫堂说波兰会议上没有讲留学生选拔的事情，丘成桐要求中国国内的参加留学生选拔，没有联名信，萧在哈佛数学系网站贴上当年丘成桐给中国教育部长的信等三个复印件。
事件：讀項武義先生北大講話記錄後
http://www.math.harvard.edu/~siu/after_reading_xiang_wuyis_speech/
从几个附件看，丘成桐的确有控制中国留学生选拔的意愿，不过这不是什么缺点。当年没几个华人数学家，让丘成桐去中国选拔学生，没什么错。不过这个事情，也不给丘成桐得什么分。
如果萧荫堂出面证明田刚剽窃，那对整个事件有影响。现在萧荫堂没谈剽窃的事情。
大家拭目以待。
谩骂者请歇着，让专家们文斗，大家不要看你们的匿名武斗了。
相信群众眼睛是雪亮的。
Mon, 2005-10-24 12:44 — yijun
丘成桐指责田刚"抄袭"一案之实证分析
丘成桐指责田刚"抄袭"一案之实证分析
送交者: 实证分析 2005年10月22日16:40:45 于 [教育与学术]http://www.bbslan
d.com
丘成桐指责田刚"抄袭"一案之实证分析
近来关于丘成桐先生公布萧荫堂先生1986年的信，并以此指证田刚有"抄袭"嫌
疑之事，引起了广泛关注。我们认为，在任何有争议的案例中，当事人的说法都
是不足为据的，而与各方当事人无利益关系的他人的看法和在争议之前已经发生
的事实才是最可靠的。为此我们搜集了若干这样的事实并加以分析，供大家做客
观的判断时参考。
1．田刚的文章发表在Invent Math 89 (1987) 225-246, 萧荫堂先生的文章发表
在Annals of Math 127 (1988) 585-627。萧先生的文章最后特意增加了一段话
（p.622），主要是说：他这篇文章的结果和方法曾在1986年4月于哥伦比亚大学
的几何分析会议上报告过，而田刚的文章中用了一些与他的文章相同的思想，主
要是：（a）在复曲线上的限制；（b）复曲线上格林函数的对数奇性；（c）利用
了对称性。萧先生也比较了两篇文章的不同之处。但从前一段话看出，他似乎还
是怀疑田刚偷了他的思想。我们对此的看法是：按萧先生自己的说法，田刚有可
能抄他思想的3点其实都是技术性而非实质性的，特别是：（b）是连研究生都熟
知的，关于（c）萧先生自己说也是受到Moser的工作的启发。而（a）很难说是问
题的关键。这样看来，说田刚抄袭萧先生的思想理由似乎不够充分。
2．萧先生在比较两篇文章的不同时，指出田文在导出最关键的零阶估计时用了一
个积分不等式，而萧文则是用了比较函数极小值与极大值的不等式。萧先生还指
出田文中应用Ｌ^2估计是不必要的。其后，萧先生用了近４页的篇幅举例说明，
他也可以用积分不等式导出零阶估计。这说明，在一个关键的地方，两个人的思
路并不相同。
3．现在事情已经过去了近20年，对于两篇文章的引用和评价很容易从美国数学会
的MathSciNet上查到。MathSciNet对每一篇文章公布两种引用情况，一种是
eference Citation, 包含其它文章对本文的引用情况；另一种是Review
Citation, 包含评论员在评论其它文章时对本文引用的情况。第一种引用的数字
是：田文被引26次，萧文被引20次（均只计他人引用），差别不算大。第二种引
用的数字是：田文被引12次，萧文被引２次，差距较大。真正的差距还不在数
量，而在引用的质量。萧文的2次被引，评论员均未提及肖先生的方法。而在田文
的12次引用中，有8次评论员提到了田文的方法，特别是田刚在该文中定义的一个
不变量（alpha不变量）。例如 "The proof consists in the computation,
for such manifolds, of a lower bound for Tian's invariant introduced
in a 1987 paper。" （见MR1198752的评论）
4．从以上事实来看，我们认为在第2点中所述二文的不同应是实质性的，后人对
二文不同的评价实由此而产生。所谓的alpha不变量是应用积分不等式导出零阶估
计时，起关键作用的一个量。萧先生当时似未注意到它的重要性。
如果以上的分析成立，那么所谓"抄袭"之说不攻自破。我们要指出，萧先生从
未明确说田刚是"抄袭"，他当时只是表示了怀疑。而且他在写两封现在被公开
的信时，还没有看过田刚写的文章。
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