step1 調研
調研即乙個專案或者課題的**是需要通過大量的調研獲取資料，研究現狀，問題實際等第一手資料。調研一般會由1天至百年之久，你要調查乙個商品**只需要1天，調查乙個商品的**波動需要1個月，乙個商品的供需則需要一年。最長的估計就是環境類或者宇宙類的問題了，也許等待百年才會發現一顆新星。
step2 研究問題的難點
獲取大量一手資料，資料後，我們就需要提取資料的特徵，資料的特徵會告訴我們問題的特性，難點。
step3 當前該問題的難點的解決方法
乙個問題一般不會是你首先發現，對此我們需要看一看前人是如何找到這個問題，如何切入問題，如何解決問題，以及遺留的問題。這一點看似容易，其實需要自己從大量的資訊中去提取有用資訊，比如乙個robot的平衡問題，一查sci基本都是數十萬篇的。如何查到針對你需要的問題點的**是乙個經驗積累的過程。
到這裡基本就是乙個技術人員的活幹完了，只要我能解決問題就行了，接下去就是科研人員或者高校學生需要去看的了。
step4 創新
前幾步簡單來說就是獲取問題背景，問題建模，問題特徵提取分析，問題的研究現狀，接下去就是問題的解決創新。
問題的解決創新，一這個問題沒解決，你找到解決方法。二這個問題沒解決好，你找到了完美的方法。三這個問題解決的很好，但是你的方法更好，更快，更便宜。
step5 總結
以前接到乙個問題或者專案總會急著找資料，然後胡堆海砌的把資料各種結合，如同做了乙個補丁+補丁的東西。後來漸漸的熟練起來發現幾個重要的節點，一要明確別人或者自己的研究物件到底是什麼？可以先寫乙個詞比如：robot，然後再往下：robot+mpa再往下：robot+mpa+control最後你會發現一串詞構成了你的課題the control theory of robot driven by the mpa.二是一定要掌握其理論基礎，就是數學建模，不建模也行，古詩詞見不了模型，你就找他的結構。理工數學建模基本就是靈魂，就像你是個醫生，你要知道人體的構造，我老婆是學中醫的，但他們也學解剖，中西醫把人體都看成乙個模型，但是在他們眼中一種是模組兒化的，一種是乙個調和的大系統。第三，知道了模型，就要去做實驗實驗就是為了驗證模型，就像給你抽個血，看看白細胞是不是多，多就是發炎了。建模後在實驗就知道你問題的系統特徵是怎麼樣，比如魯棒性啊什麼的。你如果要魯棒性好，建模後就知道該怎麼彌補融合了。第四，別人的啟示，就是這個問題類似的方法，比如卡爾曼濾波，不知道為啥到處都可以用到這個神奇的方法，同時不得不提神經網路，這也是我最近研究的乙個普適方法。
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