作者davidwales (cluster)
看板Physics
標題Re: [問題] 物理和醫學實驗的差別
時間Sat Oct 17 14:31:48 2020
※ 引述《saltlake (SaltLake)》之銘言:
: 做醫學實驗的時候,比方說新聞常提到的新藥臨床試驗,我們必須
: 隨機找足夠數量的樣本,並且在實驗組以外設置對照組,然後進行
: 試驗。試驗數據經過統計分析之後,也只能宣稱結果是統計顯著的
: ,而且這結果是對母群體的平均估計,而不能對單一個體宣稱結果
: 。也就是說,這試驗結果只能說,平均而言,在某種統計信心水準
: 下,對母群體的平均結果有統計上的效果。至於隨便從母體中找個
: 患者出來,新藥不一定對該人有效。
: 可是我們做物理實驗的時候,似乎就沒這麼麻煩,而且結論似乎
: 更強,是根據試驗結果宣稱有因果關係。例如用實驗驗證牛頓第二
: 運動定律的時候,雖然我們會重複做一些量測並取平均值。但是我
: 們根據實驗結果是宣稱 F = m*a 普遍成立。
: 這兩類實驗的差別在哪裡?
從希臘哲學家Democritus以來
牛頓力學 或是化約主義主宰著近代科學的主流
但其實有一派 亞里斯多德為代表的 整體論
再上各世紀慢慢開始受到注意
整體論我個人認為是比化約主義更有影響力的
因為它能解釋 眾多的複雜系統中的 包含 突現現象 集體行為等等
整體論 是目前我們能夠理解 生物系統 社群 疾病傳播 等等的最系統化的方式
你推文提的 冪次定律 和尺度不變性
其實就是複雜系統的特徵之一
通常如果系統中有非線性的交互作用
常常伴隨的就是碎形 自相似等等的網絡結構
系統會出現這些結構的原因就是為了最小化系統的能量消耗
也就是調整到系統可以持續運作的最小能量需求的狀態
或是換個角度
你可以從最小系統"阻抗匹配"的角度去想
當系統的阻抗匹配調整到最小值的時候
那時候外界引入到系統中的能量 就會是一個最小損耗的狀態
而你如果在這樣的狀態下去觀察系統的組織或是網絡拓樸結構
就會發現它們具有自相似 碎形 冪次定律等等特質
這些其實不需要什麼生物背景就能理解的
冪次定律其實是從自相似來的
f(ax) = a^\delta* f(x); f(x) 的通解就是 Cx^\delta (冪次函數)
x是函數f的自變數, a則是縮放的參數, \delta 則是一個系統本身的指數
歡迎再一起討論!!
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※ 編輯: davidwales (140.117.111.144 臺灣), 10/17/2020 14:54:34
1F:→ saltlake: 如果說相似性理論的話,即使是在生物體內,純粹的熱傳導 10/17 21:51
2F:→ saltlake: 現象在能以無限大邊界為近似的時候,還是有相似性的 10/17 21:52
3F:推 KBmax: 不就top down跟bottom up? 10/19 02:36