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??? 軟件設(shè)計(jì)中總是存在著general與special的競(jìng)爭, 一方面我們希望提出更加general的概念和方法, 在更大的范圍上捕獲更多的關(guān)聯(lián),? 另外一方面我們又希望在局部使用特殊定制的接口和實(shí)現(xiàn), 提高局部信息利用的效率, 很多時(shí)候兩者之間是存在一定的沖突的. 從實(shí)際操作的過程來看, general這個(gè)方向很難控制, 當(dāng)我們?cè)噲D提供更多的時(shí)候, 最終真正實(shí)現(xiàn)的多半只是更多的限制而不是更多的靈活性. 對(duì)于不是非常熟悉的領(lǐng)域, 我們很難避免各種意想不到的信息泄露, 最終它們會(huì)使得general的設(shè)計(jì)名存實(shí)亡. special的方向相對(duì)容易控制一些, 只要保證所有用到的參量都是目前必須的就可以了.
??? 現(xiàn)代數(shù)學(xué)技術(shù)與古典方法的一個(gè)鮮明區(qū)別在于, 傳統(tǒng)方法總是假設(shè)信息是完備的, 因而它試圖首先建立一個(gè)更加通用的模型, 解決一個(gè)更為一般性(往往更加復(fù)雜)的問題, 然后再以這個(gè)通用問題為基礎(chǔ)來解決我們的特定問題. 例如為了估計(jì)某個(gè)隨機(jī)波動(dòng)造成的損失, 傳統(tǒng)方法將從估計(jì)隨機(jī)分布的密度函數(shù)開始, 但是密度估計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)"終極問題"(一旦密度函數(shù)已知, 我們就可以求解各階矩,從而解決各種統(tǒng)計(jì)問題), 它需要大量觀測(cè)數(shù)據(jù)(信息)才有可能滿足漸進(jìn)估計(jì)所需要的數(shù)學(xué)條件. 而現(xiàn)代方法更加強(qiáng)調(diào)問題的特殊性, 強(qiáng)調(diào)信息的不完備性, 因而傾向于直接對(duì)于給定的問題建模, 因而模型中包含更少的參數(shù), 這樣我們才有可能得到更加穩(wěn)定的解.
??? 在軟件設(shè)計(jì)中我們遇到的最大的問題也是信息不完備的問題, 我們同樣需要注意避免把解決一個(gè)更為一般的問題作為解決當(dāng)前問題的一個(gè)中間步驟.