frankyang在他的113上提出了这个问题，激发了我说两句的欲望。原始问题在这里。

问题：什么样的人适合 攻读博士学位？[Q:What kind of people fits to persuit the Ph.D?]

下面给出了答案的几个要点

1. 攻读博士学位需要应具备哪些基本能力
2. 学科底蕴不厚实，尤其对数学毫无敏感性是否可以读博
3. 硕士期间在学业和项目上投入了很大的精力，对部分工作有较大的兴趣是否可以作为读博的充分条件？
4. 对工程技术项目怀有较大兴趣是否可以提升为对科学研究怀有较大兴趣？
5. 不愿将读博作为逃避择业的选择。在学校里，“一读到底”、“读了再说”、“带薪读博，何乐而不为”的观点比较盛行，该如何看待？
6. 几个师兄博士毕业后工作久未有着落，是否可以认为“业内”博士就业形势不容乐观，早走早好？

这其实是一个非常复杂的问题，为了能够让讨论的思路更加明晰，我先对原始问题进行一些简化。首先，我会从纯粹的学术、科研与人才培养的角度来考虑这个问题，暂时忘却现实中恶劣的学术大环境一小会；第二，我假设问题中的“博士”指的是“工科博士”。基于这两个条件，我谈谈自己的想法。

在决定是否适合读博士的各种因素中，我认为最重要的就是“兴趣”。这里的兴趣不是指对更高的学历学位给个人所带来荣耀的兴趣，更不是由更高的学位所带来的仕途或“钱途”的兴趣，而是指对所从事的具体的课题中所涉及到的科学问题的兴趣。这种兴趣是激发人不断探寻问题的解决方案的不竭动力，这股源自内心深处的动力是支撑博士生四年甚至更长时间艰苦研究工作的长效“电池”。像在德国这种没有博士生入学考试的制度下，教授在面试博士生的时候，最关心的其实首先也是应聘者是否对课题感兴趣，其次才会看他的履历和技能。

攻读博士学位需要应具备哪些基本能力

先说说读博应该具备的基本能力。以我的亲身体会，归结起来，可以有四个方面：敏锐的发现问题能力，高效的文献阅读能力，合理的工程实验能力和客观的总结归纳能力。这四个方面其实涵盖了在读博士期间不断重复的一个迭代过程，那就是“发现问题-提出想法-阅读文献-动手实验-总结归纳”。

我们拿到的博士课题往往并不是一个非常具体的科学问题。有人觉得这说明教授对课题的理解不深，对具体问题不明确，其实不是这样的。博士课题通常能够覆盖一个比较宽的面，其中包含了很多值得研究的具体问题，而博士生对其中的哪几个问题感兴趣则因人而异，但无论如何，找到这些“兴奋点”的确不是教授的任务，而应该是博士生自己的事情。在德国，教授也不会去帮博士生寻找具体的问题，只是会给出一些方向性的建议，如果博士生始终无法找到要解决的问题，那么就只有放弃，这种例子屡见不鲜，我们所这个月又有两名博士生放弃了，一个是读了四年的德国人，另一个是读了至少六年的奥地利人。

发现问题之后，如果知识结构合理，那么总应该能够有些自己的想法，至少是有些初步的感觉，比如问题的难点在哪里，可能可以用什么工具去解决，需要用到什么数学工具等等。目前，可以说几乎所有的工程问题都没有做到100%的完美解决。就拿最短路径问题来说，从Dijkstra提出他的算法到今天，已经整整50年了，关于SPA的论文数以万计，但现在仍然有很多人在研究最短路径。主要原因就是应用领域不断更新的需求在推动。所以千万不要因为一个问题看似很“老”而觉得没有什么研究价值，其实可做的工作很多，在这个时候必须排除浮躁的学术大环境对自己课题研究的影响。

当针对问题有了自己的想法之后，如果实现的难度不大，那么可以动手先试一试，如果非常复杂，那么我建议应该先查阅一下相关文献，看一看前人和同行们的研究成果，防止重复发明轮子。查阅文献也是需要技巧的，关于这方面的内容，可以参考专门的文献检索方面的文章，zl传到实验室论坛上的来自上海交大bbs的那篇论文模板实用手册里面也介绍了很多。对于我们工科博士生来说，动手实验是必须的一环。再具体说，我们并不需要去按照软件产品的质量标准去实现一个系统，我们要做的只是通过一个非常初级的“原型”来验证我们之前的想法而已。此时，就应该严格区分科学研究与产品制造。另外，有些博士生觉得自己写代码非常耽误时间，喜欢找硕士生来干这些“体力活”。但我从不这么觉得。第一因为我自己从来都觉得写代码是一种快乐，在写代码的时候可以缓解看文章时的苦闷；第二是我在亲自动手写代码的过程中往往能够发现想法中存在的问题，从而为下一个迭代过程做好准备。

如果通过比较充分的查阅文献发现自己的想法是比较有特色的，而且通过亲自动手实验也验证了自己想法的合理性，那么此时一个迭代周期就已经进入了尾声，但同时也进入了最后一个关键的环节——总结与归纳。说白了，就是该写文章了。写文章的目的有两个，一是为了能把自己的工作成果发表出去与科学界的同行们交流，为人类科技进步做贡献；二是通过总结发现自己前期工作中存在的问题，为下一步工作制定规划。

学科底蕴不厚实，尤其对数学毫无敏感性是否可以读博

说到学科底蕴，我个人觉得一个良好的知识结构更加重要。就是说看到一个问题，脑子里应该能反应出一些可能用到的理论或者工具，举个例子，说到最短路径，那么如果你能想到图论，那么就OK了，如果还能想到运筹学，线性规划那就更好了。而并不是说一定要马上能把Dijkstra's算法和Bellman-Ford算法的伪代码写出来，这些东西都是可以查到的，关键是你知不知道要去查什么，到哪去查。

再说到数学，我觉得其实对我们工科博士生来说非常重要，我现在就经常感觉到自己数学基础薄弱所带来的痛苦。如果你关注了我前段时间推荐的MIT林达华的blog，你会发现数学之于我们工科的作用。对我们来说，数学的作用不应该是在写文章的时候用上标套下标的大西格玛表达式把读者搞晕，而是为了让自己的方法通过形式化的表达而严谨，通过抽象的描述而便于推广。

但退一步讲，数学的作用不容小视，但同时也不必过度夸大。客观的说，我们现在对所有工科博士生都按照MIT的标准去要求也是不现实的，对绝大多数博士生来说也没可能像林达华一样用一年的时间停止研究工作，专门潜心研究数学，覆盖从集合论到分析，从代数到概率（详见：在数学的海洋中飘荡）。我们可以按需索取，挑对课题有关键作用的数学工具仔细研读就可以了。

硕士期间在学业和项目上投入了很大的精力，对部分工作有较大的兴趣是否可以作为读博的充分条件？

硕士期间的工作大都偏重工程实践，这也为博士期间需要具备的四项基本能力之一的工程实验能力打下了基础。如果有兴趣，当然指的是对科学问题的兴趣，而不仅仅是不停的写单元测试、重构代码和看UML图的兴趣，那就具备了我在开头说的读博最重要的那个因素。

对工程技术项目怀有较大兴趣是否可以提升为对科学研究怀有较大兴趣？

其实如果能从解决一个工程问题，或者说是亲自用某种编程语言去实现一个需求说明书上功能的过程中获得快感，而且在完成之后心中不是“tmd终于把这破东西弄完了，这辈子都不想再碰它了，将来谁碰它谁倒霉”，而是“这个东西做到这个程度应该可以正常跑了，如果还能有时间，xx模块其实还可以分离出来成为一个类库，其中的xx类应该抽象成一个接口类”这种感觉，那么就已经为后面将兴趣发展成对科学研究的兴趣打下了很好的基础。其实，读博士期间的科学研究与读硕士期间的工程技术相比，不同之处就是多了我上面说的工程实验之外的那几个环节。

不愿将读博作为逃避择业的选择。在学校里，“一读到底”、“读了再说”、“带薪读博，何乐而不为”的观点比较盛行，该如何看待？

这其实都是非常现实的想法，是非常正常的。由于本文开头的第一个前提条件所限，所以我不在这里多谈这种太现实的想法，如果要说我们的学术大环境，恐怕再来十篇这么长的文字，我都说不完。这里，我只希望真正有志于学术的同学们能够坚贞不渝的坚持自己的学术理想，在血雨腥风中捍卫自己心中的一点点烛光。读博不应该成为“赌博”，这是人生的重大选择，切忌草率。

几个师兄博士毕业后工作久未有着落，是否可以认为“业内”博士就业形势不容乐观，早走早好？

我相信师兄们都是希望能有个很好的去向。然而当初对博士就业的理想预期与文凭大规模贬值的残酷现实之间的巨大落差造成了师兄们就业的艰难。同样是基于本文的第一个前提条件，我也不愿意在这里对这个说太多。

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几个问题都分别给了我的看法，但后面几个显然不能让frankyang满意，并且在事实上也并没有回答“什么样的人适合攻读博士学位”这个问题，呵呵。我实在不想给你们一些到底是读，还是不读的具体建议，因为如果去掉了前面的第一个条件，那么问题的复杂度会暴涨。知识都可以学习，能力都可以培养，只要对读博士做好了各方面的准备，谁都会有机会。还是那句话，你们堪称我们实验室的黄金一代，我希望你们都能有一个光明的未来，读博只是一个选项。但无论你们硕士毕业之后去到哪里，从事什么工作，面对什么样的环境，保持一个积极的心态是最重要的。+U吧，小兄弟们。同时也祝即将毕业的几位师兄都能找到离自己的理想不太远的一份好工作。

p.s.该去吃晚饭了，这个周末的主菜是猪蹄，四个猪蹄才2.22欧元，非常超值。加上我的精心配料和四个小时的小火慢炖，现在味道直逼“大碗厨” ，hahaha~