你所在的領域裡，有哪些堪稱開山之作的論文？
不限於理工科，範圍囊括人文社科。
在文化心理學課上，我曾對學生說，如果這個領域你只打算看一篇論文，那一定是這一篇：
根據某個不能訪問的學術網站統計，這篇論文已經被引用了18000多次。這是個什麼水平？知乎群眾耳熟能詳的馬斯洛需要層次理論，最早的那篇論文引用數是21000多次——然而馬斯洛的論文發表於1943年，這篇則發表於1991年，晚了將近50年。
本文的第一作者是著名心理學家Hazel Markus，自我研究的泰斗，第二作者是她的學生，來自日本的Shinobu Kitayama。在這篇文章里，他們基於大量的文化比較數據，提出了一個理論模型，來描述文化對自我的影響。
這個理論認為，東方人和西方人看待自我的方式截然不同。西方人眼中的自我是這個樣子的：
中間的大圈是自己，外面的小圈是生活中和自己有關係的其他人。在西方人的眼中，自己是一個獨立的個體，自己和他人之間存在著清晰的界線，即使是親近的人（如父母），也只是挨得較近，並沒有重疊。這種自我觀，讓他們強調個人的獨特性，強調一個人內在的動機、感受、想法。這種看待自我的方式被稱為獨立型自我構念（independent self-contrual）。
與此相反，東方人眼中的自我是這個樣子：
在東方人的自我概念中，自己和生活中那些重要的人（比如母親）是交織在一起的，你中有我，我中有你，而自我正是通過這樣一個個的社會關係來界定的。結果就是，我們更加看重人與人之間的關係，也更加強調人際間的和諧。這種看待自我的方式被稱為互依型自我構念（interdependent self-construal）。
這個理論的整合了之前的許多研究數據，也為之後的文化心理學研究定下了基調。接下來的二十多年裡，無數研究者在這個框架下開展研究，發現東方人和西方人在這兩種自我構念的影響下，確實在認知、情緒、判斷等各個層面上都存在明顯的文化差異。
這幾年新興的文化神經科學研究，更是把這方面的研究拓展到了大腦層面。比如北大的朱瀅老師和韓世輝老師發現，中國人在思考母親的時候，大腦的激活模式和思考自己時很像；西方人在思考母親的時候，大腦的激活模式和則更接近于思考陌生人的時候（Neural basis of cultural influence on self-representation）。我也做了一點微小的工作，我們最近的一項研究發現這種文化傾向與大腦結構也有關係，越偏向獨立的那一段，額葉與自我加工相關的腦區的灰質體積也越大（The Neural Basis of Independence Versus Interdependence Orientations: A Voxel-Based Morphometric Analysis of Brain Volume）。
一個科學理論的生命力，體現在它能否激發更多的後續研究。從這個角度來說，Markus Kitayama的這篇理論文章是文化心理學乃至整個心理學領域最有影響力的工作之一。
此外，通過這個框架還可以解釋很多生活現象。比如網上經常有人吐槽，父母對自己的生活干涉太多，所謂「我這都是為了你好」，似乎是中國式父母的一種常態。其實，根據自我構念的理論，在東方人眼中，子女也是自我的一部分，所以「為了你好」，也就是為了ta自己好，是非常順理成章的事情。如果按照西方的思維體系來看，父母和子女是獨立的個體，那麼干涉得太多，就會侵犯到個人的獨立性，那樣就不太合適了。
更多信息可以參考我去年的live：《中國人眼中的自我與世界》知乎 Live - 全新的實時問答
天不生香農，萬古如長夜。
1948年香農在Bell System Technical Journal雜誌上發表了「A Mathematical Theory of Communication 」，即「通信的一種數學理論」。不過由於這篇文章對後世通信學科的奠基性貢獻，很多人會翻譯成「通信的數學理論」。
這篇論文的發表標誌一門新的學科──資訊理論的誕生，也為通信學科的發展打下了堅實基礎。
PS：有時間我會具體解釋下這篇文章為什麼牛逼。也可以參考這篇回答：香農的資訊理論究竟牛在哪裡？ - 知乎
James T. Kajiya的The Rendering Equation。一個公式解決了什麼是rendering和應該怎麼做rendering兩個問題。之後rendering方向的所有研究，都是基於如何更快地解它。
幾年前出差的時候在MSR的電梯里偶遇了Kajiya，差點給祖師爺跪下了。
循證醫學！Guyatt等在1992發表的《Evidence-based medicine. A new approach to teaching the practice of medicine》
在二十多年前，絕大多數臨床醫生甚至他們作臨床治療決策所依賴的專家都不知道怎麼閱讀臨床研究的方法和結果，而這些臨床研究是可以幫助他們臨床實踐，進行合理決策的。
在1991年，加拿大麥克馬斯特大學的Gordon H. Guyatt在ACP Journal Club里上發表一篇Editorial，第一次在醫學雜誌上出現evidence-based medicine」這個詞。他提到了臨床醫生以前一直都被教育應遵循權威地進行患者疾病管理（例如醫學課本，專家講座，或當地資深醫生）。但循證醫學使用了額外的策略，包括快速跟蹤與臨床問題相關的發表研究，嚴格地評價這些研究，使用最佳研究的結果於目前的臨床問題，也可以包括使用科學的方法決定個別患者的最優管理。
（Guyatt G. Evidence-based Medicine. ACP J Club (Annals of Internal Medicine) 1991;114: A-16.）
隨後，Guyatt成立了循證醫學工作組，在1992年，在JAMA雜誌上發表了《 Evidence-based medicine. A new approach to teaching the practice of medicine》，正式引入循證醫學的概念。
這篇文章提到了循證醫學的目的，是促進臨床的具體實踐結合可獲得的最佳證據。循證醫學的原則是總有一些證據比其他證據更值得信任。工作組也提供了相應的方法學，指導如何評價和解釋臨床研究結果。
隨後，大家也應該都知道了，循證醫學如火如荼地展開。在Pubmed里檢索systematic review（循證醫學最重要的工具），從1992年至2016發表的systematic review的數量如下
當然，循證醫學的方法學也在不斷地發展，從一開始的循證醫學研究金字塔（根據研究類型評價），證據質量評價（根據研究完成質量評價），到現在GRADE證據質量評價（根據臨床結局所合併的研究的整體質量評價）。干預措施對特定結局的效應量的合併，也從傳統的meta analysis，到現在的多干預比較的network meta-analysis。而這些演化，這些更合理方法，都起始於這篇文章:
Evidence-Based Medicine Working Group. Evidence-based medicine. A new approach to teaching the practice of medicine. JAMA 1992; 268: 2420-5.
那自然是黎曼1854年就任哥廷根大學講師時的就職演講論文：《über die Hypothesen, welche der Geometrie zu Grunde liegen》（關於幾何學的基本假設？我也不知道怎麼翻譯比較好）
那個時代還沒有現在通用的微分流形的定義和語言，拓撲學也遠未建立完善，所以黎曼的語言和現在標準黎曼幾何教科書上的術語還是有所區別的。黎曼把2維曲面上的內蘊微分幾何學推廣到一般的n維空間（流形），對一般的流形（manifold這個詞就源於黎曼的術語Mannigfaltigkeit）局部定義了黎曼度規和曲率等基本而重要的概念——應該承認他當時提出的還是局部微分幾何，畢竟當時拓撲的工具不太完善，整體微分幾何大概要到20世紀陳省身的工作以後才開始發展。而且我印象裡面，他關於度規的原本描述，應該是包含了Finsler度量的情形的，也就是他允許度量二次型的係數依賴於切向量而不僅僅是base point——如果不是這樣請糾正我。
在19世紀50年代，建立高維流形上的內蘊幾何學大概還是比較超前的事情，據說聽眾裡面也就高斯聽懂了他想幹什麼。到了20世紀，微分幾何學蓬勃發展，黎曼幾何的基本觀念深入（數學家和物理學家的）人心；黎曼的幾何學論文是名符其實的、超越時代的開山之作。
本人的研究方向為視覺空間工作記憶(visuospatial working memory)的神經機制。
研究方向介紹請見前文： 我們大腦的「緩存」有多大？； 工作記憶的理論模型
開創這個領域最近二十多年研究熱潮的論文為：
這篇論文影響巨大，具體可見專門介紹這篇文章的文章：Wang, X. J. (2005). Discovering spatial working memory fields in prefrontal cortex. J Neurophysiol, 93, 3027-3028.
Patricia Goldman-Rakic是研究前額葉皮層結構和功能的先驅，同時在工作記憶、精神分裂症等領域也取得了突出成果。她去世後，還有一個以她的名字命名的獎項設立：Goldman-Rakic Prize for Outstanding Achievement in Cognitive Neuroscience
在這篇論文里主要的貢獻在於：
- 創立了全新的眼動延遲-反應（oculomotor delayed-response, ODR）行為範式（圖2），推進了研究工作記憶神經機制的熱潮。
- 揭示了前額葉皮層神經元如何表徵視覺空間信息。
前額葉皮層在記憶中的重要性的證據最初來自於20世紀30年代Jacobsen在猴身上做的額葉切除實驗[2]。他訓練猴操作延遲-反應任務（delayed-response tasks，圖1A）。在延遲-反應任務中，猴首先看到實驗者將食物放進桌面上左右兩個凹槽中的一個，兩個凹槽分別蓋上蓋板。然後在猴和桌面之間拉下一張帘子，擋住猴的視線，使猴看不到桌面。這一期間稱為延遲期。延遲期結束，實驗者拉起帘子，讓猴能看得到桌面，可以翻開蓋子取食。要正確完成這一任務，猴需要在延遲期記住放有食物的凹槽的位置，這種對隨機位置的記憶屬於工作記憶。切除前額葉皮層嚴重破壞猴的延遲反應任務的操作能力。延遲期越長，猴的操作成績越差，表明前額葉皮層在工作記憶中發揮者重要的作用。
圖1. 早期研究前額葉皮層在工作記憶中的作用的方法。A)延遲-反應任務。B)背外側前額葉皮層所在位置。C-D)某個神經元在編碼和不編碼工作記憶時的活動情況。
隨後，1971年，Fuster和Kubota分別獨立發現了背外側前額葉皮層（dorsolateral prefrontal cortex, 圖1B）中的「記憶細胞」[3, 4]，它們在整個延遲期顯示出高峰尖峰放電（圖1C-D）。 此後，持續的神經活動便被學術界認為是工作記憶的表徵機制。
然而，在這些早期的研究中，有一個致命的問題：行為反應是手動的，並且猴子的眼睛位置不受控制。 這讓實驗結果受到質疑。例如，如果動物在延遲期持續地盯著放有食物的位置，則根本不需要記住提示位置。
圖2. ODR任務和單個前額葉神經元的活動[5]。
而Goldman-Rakic等人在1989年發表的這篇文章中建立的行為學任務（圖2）則徹底的解決了這個問題。在這個新的任務中，猴眼睛的運動是被精確的監視的。猴需要盯著屏幕的中央，視覺刺激會在周邊短暫地閃爍一下，然後延遲幾秒鐘。 注視點的消失表明延遲期的結束。 在那一刻，猴子必須將眼睛的注視點精確的移動到延遲時間之前視覺刺激所提示的位置。眼睛在延遲期是保持不動的，而在響應期間，電腦顯示屏上沒有任何東西，並且整個房間是漆黑的，因此，猴子必須使用工作記憶來執行這個任務。 所以，這個基於眼動的行為範式提供了前所未有的實驗控制程度。
圖 3. A）文中的一個神經元，對視野中135°方位反應最強烈[1]。B）Goldman-Rakic等人之後提出的視覺空間工作記憶的理論模型[6]。
在這篇論文中，報道發現背外側前額葉皮層中的許多神經元在延遲期期間表現持續性的活動。 有趣的是，與初級視覺皮層中神經元的方向選擇性相似，不同的前額葉神經元的延遲期活動對於不同的空間位置是具備選擇性的（細胞的memory field，圖3A），並且這種選擇性可以通過高斯調諧曲線來量化。 這種延遲期的活動在猴子做錯任務時並不會出現，這表明神經元的活動（即工作記憶）可以預測動物的行為結果。也就是說，不同的前額葉神經元能將不同的空間位置信息編碼並存儲在工作記憶中，使得前額葉皮層的這個區域包含完整的視覺空間「記憶」圖（contains a complete 『memory』 map of visual space）[1]。隨後，加上分子細胞和解剖學的一系列工作，Goldman-Rakic等人提出了經典的視覺空間工作記憶的理論模型（圖3B）。
總而言之，Goldman-Rakic等人的這篇文章是認知神經科學領域內的經典之作，不僅報道了前額葉皮層是如何表徵視覺空間信息，而且發布了一個傑出的行為學範式，推動了工作記憶的研究熱潮。
參考文獻：
1. Funahashi, S., C.J. Bruce, and P.S. Goldman-Rakic, Mnemonic coding of visual space in the monkey"s dorsolateral prefrontal cortex. J Neurophysiol, 1989. 61(2): p. 331-49.
2. Jacobsen, C.F. and H.W. Nissen, Studies of cerebral function in primates. IV. The effects of frontal lobe lesions on the delayed alternation habit in monkeys. Journal of Comparative Psychology, 1937. 23(1): p. 101.
3. Fuster, J.M. and G.E. Alexander, Neuron activity related to short-term memory. Science, 1971. 173(3997): p. 652-4.
4. Kubota, K. and H. Niki, Prefrontal cortical unit activity and delayed alternation performance in monkeys. J Neurophysiol, 1971. 34(3): p. 337-47.
5. Bear, M.F., B.W. Connors, and M.A. Paradiso, Neurosciences: exploring the brain. 2016: Wolters Kluwer.
6. Constantinidis, C. and T. Klingberg, The neuroscience of working memory capacity and training. Nat Rev Neurosci, 2016. 17(7): p. 438-49.
本人 《學習與記憶》專題的其他文章： 記憶的分類及其理論模型 2017年認知神經科學年會：工作記憶研究前沿 我們大腦的「緩存」有多大？ 工作記憶的理論模型
也歡迎大家閱讀我其他專題的文章： 東華君的知乎《文章目錄》
觀測宇宙學的，最近在寫畢業論文，introduction裡面搜羅了一下物理宇宙學歷史的文章，這裡來講講。
物理宇宙學應該是從愛因斯坦1917年的文章Cosmological considerations on the general relativity theory 這篇文章里愛因斯坦第一次用廣義相對論研究宇宙整體時空，並提出了第一個全宇宙度規。在後來才被de Sitter，Friedmann，Robertson和Walker等推廣到FRW度規。
1940Alpher，Bethe和Gamow的論文tps&
CMB的理論最早是1948年Alpher和Herman提出來的，文章是The Origin of Elements and the Separation of Galaxies，然後1965年被彭齊亞斯和威爾遜發現了。（A Measurement of Excess Antenna Temperature at 4080 Mc/s）
1980年Alan Guth為了解釋現在宇宙中的磁單極子密度和GUT理論預言的不一樣引入了暴漲理論，最早實在SLAC的一個seminar上面講的，他很快發現暴漲同樣可以解決平直性和視界問題，發表了關於暴漲的第一篇文章981). quot;Inflationary universe: A possible solution to the horizon and flatness problemsquot;
哦如果把「開山之作」理解為引領了該學科全新的研究課題以及研究視角的話。現當代的哲學領域裡面我個人認為最符合這一要求的論文應該是這一篇
Gattier教授於1963年發表的論文 Is Justified True Belief Knowledge絕對可以稱作是認識論方向的開山之作了。雖然它篇幅極短，只有三頁，且內容樸實無華，英語有個四級水平就能完全看懂。但是在當時給學界帶來的震撼和影響力都是空前的。該文章可用google直接下載，感興趣的童鞋都可以自己去看看。
簡單介紹以下文章主旨吧：從柏拉圖以來，哲學界對於人類的「知識」的界定一直都有一個叫做「JTB」原則的共識，即P是一個人的知識當且僅當P是一個人受辯護的真信念（Justified True Belief）。形式化如下
S知道P，當且僅當
1. P是真的
2.S相信P是真的
3.S是有理由，有依據地相信P是真的。
而Gettier所要論證的是，JTB原則並非知識的一個充分條件。
為了論證這一點，Gettier的方法是這樣的，首先，Gettier指出，在JTB原則里，「受辯護」這一條件是作為必要條件出現的，即沒有受過辯護的真信念一定不是知識，但還是有可能出現「有理由地相信P，但是P為假」的情況。其次，Gettier又設定了一個原則，即「認識閉合」原則，該原則說，如果S有理由地相信P，而P又能得出Q，那麼根據邏輯推演，S同樣地有理由相信Q。而有了以上兩個條件之後，Gettier給出了兩個反對JTB原則的情形（以下為我自己的表述）：
情形1.小明和小王同時申請了一家公司的某個職位，而兩人相比，小王學歷更高，工作經驗更豐富，所以小明有理由相信是小王能夠得到這份工作，同時，小明還知道，小王還隨身攜帶著一個1元硬幣（比如等待面試時小王口袋裡掉出來了1元硬幣被小明看到了）。於是，根據認識閉合原則，小明有理由相信攜帶著1元硬幣的人會得到這份工作。結果，公司沒有要小王而是要了小明，而且好死不死的是，小明口袋裡也有1元硬幣只是小明不知道而已。結果就是，「攜帶者1元硬幣的人會得到工作」是真的，也是小明的信念，而且小明也是出於一定的理由才相信的，但是，這並不是小明的知識。
情形2. 還是小明和小王，小王總是看到小明開著一輛帕薩特去上班，而小王的另一個同事小強出了國，於是小王有了這麼一個信念「或者小明有輛帕薩特，或者小強在巴薩羅那」，這個信念的依據在於小王看到了小明有帕薩特，而至於小強具體在哪就不清楚了。可結果是，小明的帕薩特是租的，而小強卻真的在巴薩羅那。於是，「或者小明有輛帕薩特，或者小強在巴薩羅那」是真的，也是小王的信念，同時小王也是有理由相信的，但是，這也並不是小王的知識。
這便是著名的Gettier Case，這樣的例子其實只要遵循Gettier最初的兩個原則，要多少就能構建多少。但是例子本身是其次的。重要的是，Gettier僅憑這隻有3頁紙的論文一舉打破了哲學界對於知識標準的JTB原則長達兩千多年的迷信。雖然日後有考據者提出，對於JTB原則的批判早在Gettier之前的哲學家就已經開始進行了（如羅素，維特根斯坦等），但是毫無疑問的是，第一個明確地，系統地反駁了JTB原則的就是Gettier無疑，而自Gettier之後，認識論的研究進入了一個新的局面，舊有的JTB原則不再有人提及，內在論，外在論，基礎主義，融貫論等等不同的理論都試圖給予知識一個新的，更準確的定義，另外，對於Gettier Case本身的問題也引起了新興的實驗哲學家的興趣，比如，2001年Weinberg等人的文章就指出，人們對於Gettier Case的接受程度存在地域和文化的差別，比如，北美地區就比東亞地區更加接受Gettier的反駁。具體內容就不細說了。
PS：非認識論和理論哲學方向專業人士，純科普文，望專業人士輕噴。
參考文獻：
Is Justified True Belief Knowledge? Edmund L. Gettier. Analysis, Vol. 23, No. 6. (Jun., 1963), pp. 121-123.
搜尋理論：Stigler G J. The economics of information[J]. Journal of Political Economy, 1961, 69(3): 213-225.
在這篇文章之前，經濟學研究中一般假設顧客對價格具有完全的信息，但Stigler指出：生活中，即使是一摸一樣的商品，也可能出現不同的價格（price dispersion）。比價可以省錢，但需要付出成本。均衡滿足下面這個條件：搜尋的邊際收益，也就是購買的數量 乘上每件商品比價乘下來的價格
，等於時間價值（也就是利率）
乘上搜尋的邊際成本。
這是Stigler拿諾獎的重要工作之一。搜尋重要，是因為太多問題可以裝到這個框子里去理解了：勞動力市場，找工作本身就是搜尋的過程；貨幣、廣告或搜索引擎，是降低大家搜尋成本的工具；中間人或經紀人，因為他們搜得多，積累了經驗，搜尋成本更低，大家就委託他們去搜。消費者搜尋，廠商對此反應，均衡中會出現許多有趣的定價模式。
最後推薦目前看過的，知乎上最好的有關搜尋理論的回答：試從經濟學角度入手分析：消費者在不知商品價格的情況下的消費行為對市場有哪些影響？ - 知乎。
[社會心理學領域]
私以為，目前在世的心理學家中top1的元老級泰斗的應該只有Albert Bandura了。曾聽侯玉波老師說某個國際排名中Stanford University的心理學一直是第一，其原因就在於Bandura在那，所以可見其影響力。下圖就是Bandura。
再來說說論文：
這篇發表在心理學頂級期刊Psychological Review上的論文作為Bandura的自我效能感理論的代表作，目前被引量已達到23480，其中僅今年的被引量就達到了165。跟其他理工科領域不同，心理學的期刊少，文章少，IF低，能達到這個水準的確實不多，算得上是開山之作。
從文章的內容來看，這篇文章闡述了Bandura在過去數年關於自我效能感理論的研究體系。自我效能感是Bandura的社會認知理論的核心概念，它是指人對於自己能否在一定水平上完成某一活動所具有的判斷與信念。這個概念一經提出，在整個心理學領域都產生了巨大影響，因為它涉及的是人的基本心理活動，這個理論可以算得上為心理學大廈的地基增添了一磚一瓦。
因為影響太巨大了，所以我簡單提一提自我效能感理論對積極組織行為學(POB)的影響。
在近年的OB領域，Seligman的春風拂過，產生了新的OB理論和方法體系，也就是POB，它是指對人力資源及其心理能力積極方面的研究與應用。POB有五個核心概念，其中一個就是自我效能感，其餘四個分別是心理資本、樂觀主義、情緒智力、心理彈性。迄今為止，9個大規模的元分析一致表明，自我效能感對工作動機以及績效有顯著的積極作用。
對於I/O心理學而言，自我效能感主要有以下幾方面的應用：1.績效管理：大量研究表明：不論在實驗情境還是自然情境，自我效能感對績效有很強的預測力；2.員工培訓：根據自我效能感理論(當然也涉及觀察學習理論)，Bandura提出了關於有效培訓的理論，包括三點，①指導式技巧學習，②認知性技巧模仿，③自我激勵與自我管理；3.領導力：領導的自我效能感會對下屬以及最終團隊績效有很大的影響。
在這裡也只是簡單介紹一下而已，大家如果有興趣可以去Bandura的關於自我效能感的著作(Self Efficacy: The Exercise of Control)中尋找新的人生智慧。
References：
Bandura, A. (1977). Self-efficacy: toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215.
Stajkovic, A. D., Luthans, F. (1998). Self-efficacy and work-related performance: a meta-analysis. Psychological Bulletin, 124(2), 240-261.
作為生物信息的碼農，生物信息領域的開山之作，個人覺得這篇BLAST(局域聯配搜索基礎工具)的論文是當之無愧的：
Basic local alignment search toolSF Altschul, W Gish, W Miller, EW Myers… - Journal of molecular …, 1990 - Elsevier
生物信息是用計算機科學的方法研究生物學的領域。而生物學中信息的最主要載體DNA和蛋白質都是序列化的，生物的進化使得序列間存在大量的相似性，稱為同源性。所以序列比對對於基因組研究至關重要。
在BLAST之前，計算機科學家已經有了一系列基於動態規劃的演算法進行序列比對，但單純的動態規劃演算法所需的時間是與序列長度的平方成正比，雖然對計算機科學這已經很不錯了，可對於成億長度規模的基因組，上萬條的序列同時進行分析，這個速度還是不能忍受的。
BLAST的出現改變這種情況，它採用了啟發式的演算法，基於文章通訊作者在1985年發明的FASTA演算法。這個演算法雖然不是嚴格的找最優解，但由於該方法抓住的生物序列的主要特徵，在絕大多數情況下都能得到最優解。而在速度上，比前人的演算法提高了50倍，別小看了這50倍，這使得序列對資料庫的比對成為可能（BLAST一般的分析幾分鐘就能完成一條序列對大資料庫的比對，想想這在以前的方法要幾小時呀）。在此基礎上，BLAST又革命性的引入了對資料庫比對結果打分排序的統計方法，使結果分析更加清晰可靠。從此BLAST開啟了序列比對應用的時代，也開啟了生物信息學的時代。
BLAST由於其演算法和軟體的實用性，且得到了NCBI的大力推廣，其文章得到了大量的引用。到2017年，Google Scholar上引用該文66,000多次，加上同一作者在1997年的加強版gapped-BLAST(62,000次引用），BLAST穩居生物信息領域第一牛文，也是人類歷史上引用率最高的論文之一。
參考：
1，http://abc.cbi.pku.edu.cn/seminar/caas13s2-02.pdf
2，What Are The Most Cited Research Papers Of All Time?
密度泛函理論（DFT）的開山之作，1998年斬獲諾貝爾化學獎。（喂喂這麼正兒八經的理論物理工作你發個化學炸藥獎合適么？）
將薛定諤波函數方程的3N維問題簡化為KS方程的3維問題，極大的降低了此類問題的計算量，使得現代的第一性原理計算成為可能。
我的主業在人的面孔知覺領域，所以我談談這個領域的開山。
研究雖然開始的比較早（如Yin, 1969；面孔倒置效應），但是研究的系統性還是有欠缺的。80年代之前的研究主要側重於腦損傷病人的面孔失認證，對於面孔處理產生的錯覺現象等。隨著成像技術的發展，single neuron recording作為主流（如Perrett et al., 1982），大量科學可以通過研究獼猴的神經活動（腦損也可以）。再加之以重視（研究人員變多）和研究方法的升級，80年代面孔認知開始推上了檯面。但是真正的開山之論文莫屬 Vicky Bruce 與 Andy Young兩位教授在1986年的大作 &
正如Bruce和Young在2011年的回憶所說，當時全世界專職研究面孔認知的實驗室也就兩位數，相比現在巨大的研究群體來說，可謂方興未艾。當時，更多科學家雖然研究了面孔，但是沒有意識到面孔的重要性；他們只是覺得面孔是一種特殊的視覺刺激物罷了。Young教授早期有一定的經費研究戰爭後腦損傷的軍人的面孔認知，所以他們倆也算是當時少有的能有足夠經費研究面孔認知的科學家。他們扛起大旗把面孔認知的研究進行了一次總結，並且提出了他們的面孔認知模型。簡單來說，他們不光做了很好的總結，還為後世科學家提出了清晰漂亮還準確的模型。
這是Bruce與Young的模型的一個總結。細節內容歡迎關注我的專欄看臉的世界 - 知乎專欄；或者看看華沙的新書《看臉》。
他們倆在大量論文中找出來面孔認知的脈絡，並且找到大量研究結果的共同結論來構造模型。這樣，他們有效的避免了某單個研究的錯誤或者研究方法的問題。他們指出，面孔認知可以分為兩部分，在對於面孔結構編碼後，信息會被按照可變化的（表情什麼的）或者不可變化的（『你是誰』這樣身份信息）分別處理。
他們的研究生命力之廣，到現在還指引我們的思路；他們的模型也很準確，雖然在面孔朝向和眼睛朝向方面有欠缺，但是與Haxby團隊的面孔認知的神經模型（如 Haxby, Hoffman, Gobbini, 2000）基本吻合，甚至互相補充。
總而言之，Bruce與Young的那篇論文，不光是總結現有結論，還塑造了準確的模型，更提出了研究的未來；真可謂開山之作。
參考文獻：
Bruce, V., Young, A. (1986). Understanding face recognition. British journal of psychology, 77(3), 305-327.
Haxby, J. V., Hoffman, E. A., Gobbini, M. I. (2000). The distributed human neural system for face perception. Trends in cognitive sciences, 4(6), 223-233.
Perrett, D. I., Rolls, E. T., Caan, W. (1982). Visual neurones responsive to faces in the monkey temporal cortex. Experimental brain research, 47(3), 329-342.
Yin, R. K. (1969). Looking at upside-down faces. Journal of experimental psychology, 81(1), 141.
1972 年，美國凝聚態物理學家 Philip W Anderson 在他著名的的論文《多者異也（More is different）》中提到了不同於還原論的另一種世界觀，我們今天將這種觀點稱為「演生論（Emergentism）」。Anderson 在文中指出：
（還原論）這種思維的主要錯誤在於，還原論假設絕沒有蘊含「建構論」（constructionist）假設：將萬物還原為簡單基本定律的能力，並不蘊含從這些定律出發重建整個宇宙的能力。事實上，基本粒子物理學家關於基本定律的性質告知我們的越多，它們對於我們理解科學其餘領域中的真正問題越不相關，對於解決社會問題就更不相關了。
一旦面對尺度和複雜性的雙重困難，建構論假設自然會站不住腳。大型和複雜的基本粒子集合體的行為，並不能按照少數基本粒子性質的簡單外推來理解。事實上，在複雜性的每一個層次，都會有嶄新的性質出現；在我看來，為理解這些新行為所進行的研究，本質上是同樣基礎性的。
物理學的規律並不總是從小的尺度外推而得到的，在複雜的物理體系中，隨著時間的演化，系統中出現自組織，並且在不同的尺度上，出現演生現象（Emergence）。一組簡單的規則，一群基本的個體，一些簡單的相互作用，紛繁複雜的物理現象就在我們的面前「演生」了，這一概念強調科學規律在不同層次上的展現。Anderson 的想法一定程度上改變了我們看待世界的方式。
有朋友在評論中提到，「emergence」的翻譯應該是「湧現」，的確是這樣。此前，馮端院士建議的翻譯是「層展」，強調「層次」和「展現」。而在複雜系統、統計物理等領域，用「湧現」一詞的學者會更多些，我的博士畢業論文也用的是「湧現」一詞。近年來，隨著凝聚態理論的發展， 在凝聚態領域中，emergence 被更多地翻譯為「演生」，這一翻譯在文小剛等凝聚態領域的華人學者的使用下，已經事實上成為了使用更為廣泛的翻譯。下面是文小剛在採訪中談到還原論和演生論的對比：
以前的思路是，你要找一個東西的起源，都是要把它分解，來得到其組成和基本構件，分得越小就越基本。但現在考慮量子糾纏的話，解決問題的思路就變了。我們認為萬物（基本粒子及空間）源於量子比特：空間是量子比特的「海洋」，基本粒子是量子比特的波動渦旋，基本粒子的性質和規律則起源於量子比特海中量子比特的組織結構（即量子比特的序）。新思路下，結構是更重要的。考慮結構會使我們對自然界的基本性質有更深刻的理解，這跟老思路考慮物質的構件很不同。二者的區別就好比，觀察一根繩子時，是看它由什麼分子構成的，還是看這根繩子的扭結結構是什麼。老思路看重基本構件是還原論，而新思路看重組織結構（序）是演生論。
更具體來說，在我所在的「臨界」相關的領域，堪稱開山之作的論文是 Per Bak 、湯超、 Kurt Wissenfeld 的 「Self-Organized Criticality」，這篇文章 1987 年發表在 Physical Review Letters 上，文中提出了「沙堆模型」，影響了後續大量學科的發展。
這篇文章所暗示的意義，正如 Per Bak 在他的《大自然如何工作》一書的序言中所說的：
為什麼我們所處的世界如此複雜，而物理規律卻如此簡單？為什麼大爆炸導致複雜性不斷增加，地球上有了生命，產生了具有大腦的人類，最終形成了複雜的社會，而不是像通常的爆炸那樣產生一些簡單的氣體粒子？我們在新世紀將要面臨這樣的重大問題。
關於自組織臨界性（SOC）的科學表明，複雜系統在遠離平衡的臨界態上運作，以陣發的、混沌的、類似雪崩的形式演化，並不像通常以為的那樣遵循一種平緩的、漸進的演化方式。地震、大滅絕，還有人類的工業革命和社會變革，都是這樣的雪崩式演化。
這個理論是由湯超、克特·威遜費爾德和我本人於十多年前提出來的，並且已被廣泛應用於諸如太陽耀斑、火山爆發、經濟學、生物演化、湍流以及傳染性疾病如麻疹的傳播等現象中。從那時以來，已有成千上萬篇關於這個理論的學術論文陸續發表。
用來模擬這些千變萬化的現象的模型是如此簡單，以至於幾乎每個人只需憑直覺就能推測出模型所能展現的行為。沙堆模型展現了一堆沙中沙崩的形成。生物進化模型展現了有著相互作用的生態系統的演化。只要有一台微機，你就能夠通過編程來領會由簡單的局域相互作用如何導致有組織的整體動力學。
規範理論的開山之作，著名的 Utiyama(1956) https://doi.org/10.1103/PhysRev.101.1597
規範理論是描述粒子間相互作用的標準框架。著名的粒子物理標準模型也是在這個框架下建立的。
「On Faraday"s Lines of Force」 ,1855
「 On Physical lines of force」, 1861
「 A Dynamical Theory Electromagnetic Field」, 1864
by James Clerk Maxwell
帥照鎮樓：
電磁學領域開山鼻祖：麥克斯韋（1831~1879）
麥克斯韋作為偉大的英國物理學家、數學家，發表了上述三篇極為重要的論文，對前人和他自己的工作進行了綜合概括，將電磁場理論用簡潔、對稱、完美數學形式表示出來，經後人整理和改寫，成為經典電動力學主要基礎的麥克斯韋方程組。
據此，1865年他預言了電磁波的存在，並推導出電磁波的傳播速度等於光速，同時得出結論：光是電磁波的一種形式，揭示了光現象和電磁現象之間的聯繫。1888年德國物理學家赫茲用實驗驗證了電磁波的存在。後世從馬可尼第一次利用電磁波進行信號傳輸到現在，無線通訊經過飛速發展，已成為現代最重要的一種通訊形式，各種圍繞電磁理論所設計的器件，設備，系統也在人們的生活中佔有了不可或缺的地位。
電磁場與微波技術作為電磁理論的應用學科，也做著自己的一點微不足道的貢獻。
就說增強現實吧~
增強現實雖然最近幾年才火，但是開山之作比大家想像的要早的多，有多早呢？1968……
citation：
SUTHERLAND, I.E. 1968. A head-mounted three dimensional display. Proceedings of the December 9-11.
作者正是計算機視覺界的大牛 IE Sutherland 。在這篇文章里他提出了一套頭戴的三維顯示裝置。這套裝置使用一套半反射的光學裝置使用戶可以同時看到計算機生成的圖形和現實世界的場景。這套裝置也成為了增強現實和虛擬現實的開山鼻祖。
使用CRT（陰極射線管）和半透反射鏡的頭戴顯示裝置。這種利用半透反射鏡對計算機生成的圖形和現實世界進行疊加的方法一直被沿用到現在
顯示的問題解決了，需要解決的下一個問題是如何追蹤用戶的頭部運動，現在的硬體當然實現起來非常簡單和開心，MEMS的陀螺儀和加速度計隨便用，或者像HTC Vive那樣還可以加上激光定位。但是那個時候就要費一番力氣了。老爺子（當然當時還是年輕有為~）使用了兩套追蹤用戶頭部運動的裝置，一套利用超聲波，一套是純機械裝置：
用於追蹤用戶頭部運動的超聲波（上）和機械（下）裝置。原文的英文標題寫反了……因為用戶頭上懸著這個機械臂的樣子容易讓人聯想到古希臘傳說的達摩克里斯，所以這套裝置也被戲稱為「達摩克利斯之劍」
機械追蹤裝置的原理很好理解，你知道每個關節的角度，再知道了機械臂的長度，就總能推算出用戶頭部的位置和姿態。但是缺點顯而易見，用戶的運動比較受限制，而基於超聲波的追蹤裝置就稍微自由點（其實範圍也不大）：
超聲波追蹤裝置的大概原理，可以結合上面的裝置照片，PQR就是用戶腦袋前面那個三角形的架子，1234就是那個四個爪的東西
PQR是用戶戴在頭上的三個超聲波發射器，分別發射三個不同頻率的超聲波（37KHz、38.6KHz、40.2KHz），由懸掛在天花板上的四個接收器1、2、3、4接收，並由後面的電路根據由於用戶頭部運動產生的頻率改變計算用戶頭部的位置和姿態。
由於當時整個計算機視覺領域都處於非常原始的狀態，所以在接下來的章節里老爺子提出了許多現在來看十分重要的實現細節，包括可以通過給左右眼不同的畫面來產生立體感，並給出了公式，還有對於三維顯示是跟重要的透視投影、隱藏線消除等演算法（老爺子在這方面也是開山鼻祖，這個演算法叫科恩 - 薩瑟蘭演算法）。最後顯示的效果是這樣：
原文里沒有提，但是印象里似乎在哪個材料里看到過說當時他們手中的計算機性能甚至不足以支持實時的隱藏線裁剪，所以這個房間看上去是「透明的」。而當時足夠強大的計算機只有在NASA（或者是軍方？）才能找到。
---------------------------以上是"別人也會這麼說"的內容-------------------------
--------------------以下是談論增強現實時別人不一定會說的內容------------------
雖然Ivan老爺子的裝置被公認為AR和VR的鼻祖，但是在現實的視野中疊加一些虛擬記號的主意早在19世紀末20世紀初就有人提出來了。為了改進傳統機械瞄準具，並且克服望遠鏡式瞄準具視野狹窄難以捕捉運動目標的缺陷，愛爾蘭的光學工程師Howard Grubb提出了一種通過半透鏡反射在射手視野中疊加瞄準標記的技術，並獲得了專利:
GRUBB, H. 1902. Gun-sights For Large And Small Ordnance. Nature 65, 2
我當時也是一時心血來潮，從學校圖書館裡翻出了這麼古老的Nature……
這張圖就是這個東西的顯示效果
在此之後這種技術被廣泛應用到了包括測量設備的各個領域，1918年德國首先將其用作戰鬥機的瞄準具，在此後這種顯示方式經過不斷改進至今仍在各種作戰飛機上使用。由於其安裝位置一般位於座艙正前方，覆蓋飛行員的平視視野，所以通常被稱為平視顯示器或抬頭顯示器（Head Up Display，HUD）。HUD在二戰時得到了廣泛應用，並安裝在交戰各方的武器上。由於其獨特的光學結構，標記與目標的相對位置不會隨觀察角度改變有較大變化：
https://en.wikipedia.org/wiki/File:Mark_III_free_gun_reflector_sight_mk_9_variant_reflex_sight_animation.gif
在二戰之後，得益於更先進機載計算機的幫助，HUD可以顯示的信息也更加豐富。飛行員可以無需低頭看儀錶，便可以在HUD中讀出飛機的各種狀態，例如航向、航速、火控雷達提供的敵機信息等,HUD可在飛行員視野中跟隨敵機位置顯示各種輔助符號。
http://fr.wikipedia.org/wiki/Image:Hud_on_the_cat.jpg
現代戰機的HUD視野
後來就是達摩克利斯之劍了~
保險經濟學/逆向選擇：
Equilibrium in Competitive Insurance Markets: An Essay on the Economics of Imperfect Information
Author(s): Michael Rothschild and Joseph Stiglitz
The Quarterly Journal of Economics, Vol. 90, No. 4 (Nov., 1976), pp. 629-649
這篇論文今天Google Scholar引用數5587。更能說明問題的是，今年的Risk Theory Society入選10篇論文裡面大約6-7篇都是講逆向選擇的，而只要講逆向選擇就繞不開這篇論文。
人工智慧領域 (Artificial Intelligent, AI)
——1950年Alan Turing的COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE《計算機器與智能》https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
此文一開篇，圖靈即提出「機器能思考嗎？」這一目前被視作AI最終極之問題，也就是圖靈測試。自此，人工智慧的理念開始悄悄萌芽。
注意，當時文中並沒有顯式提出「人工智慧」的概念。
「人工智慧」，這個專有名詞是在1956年夏，於美國漢諾夫小鎮的達特茅斯學院舉辦的達特矛斯夏季人工智慧研究研討會（Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）上由約翰·麥卡錫等人正式提出。該研討會旨在召集志同道合的人共同討論「製造智能機器的科學與工程」這一議題。會議持續了一個月，基本上以大範圍的集思廣益為主。後來，AI領域的從業人員和科研工作者就以此次研討會的召開作為「人工智慧」誕生的標誌，2016年即是AI誕生60周年的「甲子」之年。（有關此次研討會的八卦可參考 人工智慧的起源：六十年前，一場會議決定了今天的人機大戰）
文末：今天六一，貼張圖靈的童年照來緬懷下大師，比心:)
謝邀。
凝聚態物理：Phil Anderson, "More Is Different"
數據科學：想不到一篇開山文章，但各演算法都有自己的開山之作，行內的一定要懂
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