盲人摸象与辨别拜登前任，本质就是投影
1 盲人摸象的故事
小时候就听过盲人摸象，一直好奇为甚么单个盲人摸不出是大象，而合在一起能琢磨出来。
去问老师，他说要理清局部与整体，我有点似懂非懂。
去问父亲，他说凡事偏听则暗，兼听则明。
等我大学学习到高等数学中的函数展开，顿时明白：一切都是投影！
2 猜猜我是谁
当有人试图跟你描述某位名人，他可能告诉你：这位名人当过总统、黄头发、喜欢发推特、说话很别致。你大概就能猜到他说的是谁了！如果要用这一招区分拜登和他的前任，用几个特征就够了（如下图）。这就是投影 – 用简单、共有属性的组合去描述复杂的事物。 老司机这么讲态密度投影，你还觉得各种投影很枯燥吗？
3 有分有合，化繁为简
单个盲人或特朗普总统单个特征，都无法确定被描述对象，因为它唯一。我们做态密度分析也是如此，所以需要投影后的原子轨道做二次组合分析。这并不难，运用一点数学，例如积分，就可以进一步把复杂态密度图简化为多个区段。倘若利用分子轨道和晶体场理论进一步做归属，即区段分析，数据很快就能展示它背后的物理意义，并给出明确的结论。这样做数据分析，写论文不会再干巴巴、无话可说，数据展示也是化繁为简、精准体现要论述的物理概念和化学机制。
不是这么说说，咱们随便找一下顶刊论文，这样的例子屡见不鲜。例如Nature Chemistry上这篇有加州大学伯克利分校的Ceder教授就非常形象地给我们展示了这种分析方法，用示意图就能把复杂的科学问题讲清楚：Li-O-Li引入了新的状态，和Mn的电子态混合，使得这种材料有独特的Mn/O双氧化还原特征。了解Cede教授的朋友可能知道，他个人论文引用超过10万，H因子高达160。他的多篇Science/Nature都用到了这种分析。
就在明天（3月26日），老司机态密度计算与分析，首次直播。感兴趣请加微(jisuanlaosiji)，今年仅此一次直播，错过就只能看录播了。
