“你要我做金属玻璃的实验?”魏振学只听杨锐说了一半,就叫了起来:“我是做化学的没错,可咱不做这个啊,你也是搞研究的人,不能看见化学的项目就让我做吧,我不做。”
“不是让你做出来,是让你重复试验,检查它的数据,你不觉得数据太漂亮了?画出来的曲线几乎和经典曲线一样了,数据处理都快省下了。”同样的实验,数据好看的解释起来就简单,说服力更强,数据不好看的就需要用数字和计算来解释了,难度更高,说服力更弱,这就好像车辆走匀速直线运动好计算解释,车辆要是走堵车运动,计算解释肯定比堵车本身要烦的多。
研究员追求漂亮而经典的曲线,这是最好的实验数据,然而,现实的实验大多数都是不好看的数据组成的,经典曲线可遇而不可求,尤其是国内目前的实验条件,你不能指望筛眼比黄豆还大的筛子下面只有芝麻。
魏振学被杨锐转移了视线,低头重看论文,一会儿说:“是挺漂亮的……但我也不是研究这个的!我想做化合物合成,不想做金属玻璃。”
“搞研究做实验的,哪个不是边学边做的?你先把金属玻璃的实验做出来,以后我资助你搞化合物合成。”
魏振学被说的有些心动了,问:“那我就照他论文的模样重复一遍。”
“只重复一遍不行,你必须做出结果来,或者证明这个结果做不出来。”杨锐停了一下,道:“对外的话,你就以这篇论文为比较,做一个延伸论文,如果结果证明李鑫的论文确实可行,你就当什么事都没发生,投稿发表好了,算是给李鑫增加一个引用。如果结果证明李鑫的论文不可行,你就以自己的论文受到了影响,向杂志社和李鑫的单位投诉。”
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